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科研成果

近5年，北大微电子研究团队共发表学术论文1100余篇，其中SCI论文470余篇；申请专利210余项，获授权 260 余项。连续15年在IEDM上发表论文90余篇（北京大学为第一单位），其中2018年、2021年发表论文总数为全球高校第一；多项成果被连续写入5版国际半导体技术发展路线图。

2024-02-19 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心在图像存储系统研究领域取得重要进展随着大数据时代的到来以及人工智能的飞速发展，以图像为代表的海量且高速生成的多源化数据给当前的存储系统带来了严峻挑战。传统的图像存储基于冯诺依曼计算架构，采用JPEG、JPEG2000、BPG等编码对图像进行压缩后存储于机械硬盘、固态硬盘（闪存）等外存。然而，在应对当前图像存储需求时，上述过程仍存在一定的挑战：在编码层面，传统技术中固定模式的时域-频域变换和量化矩阵，使其在应对多源图像数据压缩任务时难以同时获得高质量还原图像和高压缩效率；在器件层面，基于磁盘和闪存的等外存设备由于器件单元的存储容量有限，制约了存储密度的进一步提升；在架构层面，由于外部存储单元与处理器单元分离，导致图像数据在压缩和解压缩过程中需要反复传输，造成了大量时间和能量的损耗，限制了存储效率的提升。图1：近外存的存内计算架构针对以上关键问题，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心研究团队首次提出了一种近外存的存内计算架构用于多源图像数据的高效压缩-存储-解压缩（图1）。该架构将外存模块和存内计算模块集成在同一单元中，利用忆阻器交叉阵列加速图像压缩网络，有效降低了数据搬运造成的能耗...
2024-02-05 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心团队在超短脉冲激光硅刻蚀设备创制方面取得突破并获IEEE-TSM 2023最佳论文荣誉奖近日，北京大学集成电路学院、微米纳米加工技术全国重点实验室，集成电路高精尖创新中心研究团队在《IEEE半导体制造技术》期刊（IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing）上发表的《Automatic Pico LaserTrimming System for Silicon MEMS Resonant Devices based on Image Recognition》被评为该期刊2023年度最佳论文荣誉奖（1-3篇/年）。论文第一作者是北京大学集成电路学院2019级博士研究生刘玉县（导师：张大成教授），通讯作者是北京大学崔健高级工程师，共同作者包括张大成教授和赵前程正高级工程师。硅微机械传感器(MEMS)芯片具有体积小、成本低、环境适应性强、易大批量制造等显著特点，已成为航空航天、通信电子、汽车电子等重要产业的关键核心器件。MEMS芯片微结构工艺相对误差大，带来其力学特性参数不对称，致使MEMS传感器精度退化，影响批产良率。当前，行业内仍缺乏具备通用化、智能化和高效化的完整误差分析及晶圆级调控解决方案，成为高端...
2024-01-17 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心王路达团队提出固态纳米孔器件特定位点修饰的新方法近年来，由于纳米技术、生物工程和生命科学研究等领域的突破性进展，固态纳米孔器件受到日益增多的关注。得益于其纳米级尺寸和高功能化的表面，固态纳米孔器件在分析、检测、分离以及能源转换等诸多领域被广泛研究。固态纳米孔器件的各项功能主要源于其表面与物质之间的相互作用，因此，对固态纳米孔器件的表面调控是实现各项功能的基础。化学修饰是调控固态纳米孔器件表面性质最常使用的方法之一。然而，现有化学修饰存在反应位点随机，容易造成缺陷等缺点，因而限制了当前固态纳米孔器件的性能。因此，发展一种针对固态纳米孔器件特定位点修饰的新方法能够为该领域的研究提供新的契机。图1.定点修饰的纳米孔石墨烯器件为了实现位点精准可控的化学修饰，北京大学集成电路学院王路达课题组以单层石墨烯为材料，借助微米纳米加工技术全国重点实验室平台，发展了一种预锚定的方法以定点修饰石墨烯固态纳米孔器件（如图1）。在本研究中，通过该方法对石墨烯纳米孔进行精确的定点修饰，得到具有高功能化，高表面电荷密度的石墨烯纳米孔。理论模拟表明，纳米孔附近表面电荷密度的提高能够带来优异的阴阳离子选择性和盐差能转换性能。离子输运测...
2023-12-14 北京大学/集成电路高精尖创新中心研究团队在模拟计算领域取得重要进展近日，北京大学集成电路学院、人工智能研究院，集成电路高精尖创新中心研究团队在《科学‧进展》（Science Advances）在线发表了题为“存内模拟计算一步求解压缩感知还原”（In-memory analog solution of compressed sensing recovery in one step）的研究论文。基于阻变存储器（忆阻器）阵列，该论文设计了一步实现矩阵-矩阵乘法的存内计算单元，并基于该单元设计了模拟计算电路，实现一步求解压缩感知还原算法。压缩感知技术是现代信号、图像处理的基石，已被成功应用于医学成像、无线通信、目标追踪和单像素相机等重要领域。利用压缩感知理论，稀疏信号在前端传感器中可以实现高度欠采样，突破奈奎斯特采样定律，从而显著提升采样效率。在后端处理器中，通过求解稀疏近似问题，压缩感知信号可以得到还原。然而，压缩感知还原算法非常复杂，通常涉及高复杂度的矩阵计算和非线性元素操作，使得后端处理器还原过程成为了整个压缩感知流程中公认的瓶颈，限制了压缩感知技术在高速、实时信号处理场景中的应用。为了加速压缩感知还原，在传统数字领域，要么通...
2023-11-27 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心王路达团队在零维限域空间内单价离子输运研究中取得重要进展在终端设备微型化、集成化、智能化的需求背景下，基于纳机电系统（NEMS）发展智能器件逐渐成为众多研究者关注的热点领域。固态纳米孔器件因其具有独特的三维纳米尺寸、优异的加工性能和表面可修饰性，在分析、检测、分离等诸多领域具有广泛的应用前景。但是，固态纳米孔器件涉及多种物理场的耦合，又因尺度减小到（亚）纳米级别，流体行为发生显著变化，出现诸多无法解释的新奇现象，理论机制的不成熟制约了固态纳米孔器件更深层次的发展及应用。原子级厚度石墨烯具有优异的稳定性、易于引入纳米孔和可功能化等优点，为零维限域空间内纳流体输运过程的研究提供了崭新的契机。功能化纳米孔石墨烯的制备方法及代表性的单价离子分离性能结果为了深入地解析零维限域空间内流体输运行为，北京大学集成电路学院王路达课题组借助微米纳米加工技术全国重点实验室平台，利用单原子层厚度的石墨烯为模型材料，结合微纳加工技术，创新发展了超薄石墨烯零维限域空间结构设计与精准共价键化学修饰协同调控策略，建立极限尺度下物理结构与化学微环境的协同调控机制。本研究构建的表面电荷分布可控的纳米孔结构，协同氢键和静电作用等有效地提升纳米孔石...
2023-11-15 北京大学/集成电路高精尖创新中心领衔发表存内计算技术全谱论文近日，北京大学集成电路学院、人工智能研究院，集成电路高精尖创新中心黄如院士-孙仲研究员课题组联合国内外专家学者，在《自然·电子》（Nature Electronics）在线发表了题为“存内计算技术全谱”（A full spectrum of computing-in-memory technologies）的综述论文。该论文提出存内计算技术全谱概念，对所有类型存内计算技术进行了原理性分类，从而为比较每种不同技术的性能提供了一个平台，同时有望启发新型的存内计算技术。近年来，面向人工智能等数据密集型应用，为了突破芯片算力瓶颈，后摩尔时代新器件和计算架构成为了芯片发展的研究重点。其中，存内计算作为一种新型计算技术，得到了学术界、工业界的广泛关注与大量研究投入。相关研究方向包含从基础电子器件到高层级架构、大规模系统等各个层级，从成熟硅基存储器到新兴阻变存储器等各类元器件。尽管名称相同，不同类型存内计算技术的基本原理存在很大不同，具体取决于：1，输入操作数是否由存储单元原位提供；2，计算输出是否原位回存至存储单元；3，输入/输出数据是易失性的还是非易失性的；4，输入/输出数据...
2023-07-21 北京大学发布面向大规模FPGA芯片的布局布线开源框架OpenPARF 现场可编程逻辑门阵列（FPGA）芯片是一种可重构的半定制集成电路，可以根据用户的需求进行硬件编程，从而实现特定的功能。FPGA主要用于数字信号处理、通信、嵌入式系统、图像和视频处理、网络加速、人工智能等多个领域，拥有广阔的应用。在过去的十年里，随着半导体制造工艺不断发展，业界逐步提高FPGA芯片的集成化和系统化，加入了大量的高速运算单元、内存层次资源、领域专用加速器等。集成化和系统化对FPGA芯片设计的EDA工具提出了更大的挑战，如何提高其EDA工具的性能、效率和灵活性，以适应多样化的片上计算资源，成为FPGA应用的瓶颈之一。为了实现这一目标，北京大学集成电路学院设计自动化与计算系统系/无锡北京大学EDA研究院林亦波团队发布了面向大规模FPGA芯片的布局布线开源框架——OpenPARF。其主要特点如下： 高质量。OpenPARF集成了当前学术界最先进的布局布线算法，能在大规模FPGA芯片上完成布局布线任务，求解质量和运行效率达到国际领先水平。 高性能。OpenPARF充分挖掘算法并行性，利用GPU实现异构并行加速，相较传统工具能大幅减少布局布线的运...
2023-06-24 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-杨玉超教授团队在基于忆阻器的神经形态生理信号检测系统方面取得重要进展生理信号蕴含着大量与情绪、认知、健康等方面相关的宝贵信息，因此对生理信号的有效提取、处理和分析极具意义，其在下一代人机交互系统中起着非常关键的作用。与传统的冯·诺伊曼计算架构相比，利用神经形态计算架构实现生理信号检测系统更具速度和能效优势。这种新型计算范式受生物神经系统启发，利用脉冲来表达和处理信息，因此需要将生理信息编码成脉冲信号。异步脉冲编码所得到的脉冲序列包含具体的时刻信息，更优于传统的频率编码，但目前基于CMOS的实现方式需要高硬件开销的数模转换器和复杂的控制电路。此外，自适应神经元广泛存在于生物神经系统中，并在时序信息的处理中扮演着重要角色，但目前基于CMOS或忆阻器实现自适应神经元的方案同样面临电路复杂和开销大的问题。图1：基于VO2忆阻器的神经形态生理信号检测系统针对这些关键问题，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-杨玉超教授课题组首次提出了一种基于VO2忆阻器的高效神经形态生理信号检测系统。该团队首先针对系统中关键的信号编码和信号处理两部分进行了优化设计。在编码环节中，该团队巧妙地利用VO2忆阻器的易失性阈值阻变特性以及...
2023-02-17 新闻 | 北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心吴燕庆研究员-黄如院士团队在氧化物半导体器件方向取得系列重要进展单片三维集成是集成电路在后摩尔时代的重要发展方向，存储与逻辑的单片集成可以大幅提升系统的带宽与能效，是解决当前集成电路领域面临的“存储墙”与“功耗墙” 挑战的主要技术路径。此外，硅基工艺的高热预算限制了其在后道工艺中实现有源器件的制备，因此硅基后道兼容、低热预算、高性能的新型半导体沟道成为了学术界和工业界的前沿热点领域。以铟镓锌氧化物（IGZO）为代表的非晶氧化物半导体具有极佳的综合性能，是后道兼容逻辑器件与存储器件的主要候选材料。吴燕庆研究员-黄如院士团队在过去五年中面向单片三维集成中的半导体材料、界面、输运、器件、电路与关键集成技术开展了系统研究。经过数年攻关，突破了非晶氧化物半导体在尺寸微缩时面临的材料、工艺与器件瓶颈。团队实现的器件与电路在各方面性能上均达到了国际最高水平，填补了先进集成电路领域在该方向上的空白，并建立了具有自主知识产权的非晶氧化物半导体成套关键技术。在近日召开的第68届国际电子器件大会IEDM中，团队在先进逻辑器件、存储器技术、新型器件技术等session共入选5篇论文，其中两篇报道了团队关于非晶氧化物半导体在逻辑与存储方面的最新成果。 ...
2022-09-30 北京大学黄如院士-杨玉超教授团队在视觉感存算一体阵列与系统研究中取得重要进展北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如-杨玉超教授团队研究报道了基于忆阻器的视觉神经形态计算芯片，该芯片采用光晶体管-忆阻器（One-phototransistor-one-memristor，1PT1R）阵列实现，具备光图像的感存算一体功能，用于实现光图像的在线训练与识别。作者利用光晶体管作为忆阻器阵列的选通器（selector）构建了一种具有高线性光可调电导权重，抗串扰与硅工艺兼容特性的光晶体管-忆阻器阵列芯片，解决了目前忆阻器视觉神经形态器件的非线性电导权重调节、器件一致性差、阵列串扰、硅工艺兼容性不足等重要问题。此外，光晶体管-忆阻器（One-phototransistor-one-memristor，1PT1R）阵列被应用于视觉感存一体计算任务，具备高速光图像在线学习与高精度识别功能。相关成果以“One-phototransistor-one-memristor Array with High-linearity Light-tunable Weight for Optic Neuromorphic Computing”为题，发表在《先进材料》（...
2022-08-11 新闻｜北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-杨玉超教授团队在分布式多智能体自组织演化计算研究中取得重要进展科学技术的进步同时也带来了更加复杂和更具挑战性的问题，大自然以最神奇的方式为人类解决各种难题提供源源不断的灵感，群体智能就是一个很好的例子。在蚁群等复杂系统中，个体通过遵循简单规则发生非线性相互作用可以使得整体表现出个体所不具备的新的结构、性质或功能（图1），这种涌现行为展现出的强大智慧可以作为一种高级计算手段用于求解一些传统计算机难以处理的复杂运算问题。因此设计和开发能够实现类似群体智能行为的多智能体硬件系统是未来构建大规模、高能效、自适应、高鲁棒人工智能系统的关键。然而，群体这一复杂系统中个体数量的庞大性、初始分布的随机性及后续复杂的演化行为极大增加了其硬件实现的困难程度，利用传统规则网络很难模拟其复杂的动力学行为。图1.自然界中的多智能体系统针对这一关键问题，北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心黄如院士-杨玉超教授课题组从电场调控下导电细丝的生长动力学行为出发，利用忆阻器件自身物理演化规律首次构建了能够高度映射群体智能行为的多智能体自组织演化微观计算系统。在该系统中，大量随机分布的银纳米团簇作为智能体在电场作用下发生自发、动态、实时的...
2022-07-01 集成电路学院黄如院士-黄芊芊研究员课题组在内容寻址存储器领域取得重要进展内容寻址存储器（Content addressable memory, CAM）是以内容进行寻址的存储器，其将输入数据与阵列中存储的所有数据同时进行比较并输出相应的匹配信息，能在存储器内部以高并行度和高能效实现搜索与相似度检测运算，减少了数据传输，近年来在完成边缘智能计算等任务中展现出极大的潜力。传统基于SRAM的CAM除了实现数据的存储，还需要额外的硬件开销实现数据的比较操作。为了降低执行CAM操作所需要的硬件代价，当前国际上相继探索采用新型非易失存储器（如阻变存储器、相变存储器、铁电晶体管等）的CAM实现方案，但均需要基于双分支互补的数据存储单元和比较电路来实现核心的线性不可分的比较操作，且进一步实现多值CAM需要额外的搜索电路，仍存在硬件开销大、运算能耗高等问题。针对这一关键问题，北京大学集成电路学院黄如院士和黄芊芊研究员课题组在国际上首次以单支路单个器件实现了CAM操作，提出并实验制备了具有双极特性的新型铁电鳍式隧穿场效应晶体管（Fe-FinTFET），无需额外的器件或电路即可同时实现三态CAM和多值CAM操作，极大降低了硬件开销和能耗。提出的Fe-FinT...
2022-04-11 北京大学杨玉超教授与合作者在Nature Reviews Materials上发表基于动态忆阻器实现高阶复杂性类脑计算综述论文自上世纪中叶以来，计算机和计算芯片以晶体管为基本元件构建数字处理电路，摩尔定律驱动计算性能增长。而当晶体管尺寸微缩接近物理极限，摩尔定律面临终结，芯片算力增长逐渐放缓，人类正在步入后摩尔时代。此外，以CPU、GPU为代表的传统芯片架构下计算单元与存储单元的分离也造成频繁的数据搬运，形成速度、功耗瓶颈（冯诺依曼瓶颈），在近年来兴起的神经网络等数据密集型计算任务上问题进一步凸显。未来智能计算需求仍面临指数增长，传统计算架构瓶颈更加突出，亟需从器件创新、架构创新层面为后摩尔时代算力持续增长提供新的驱动力。近年来，通过存算一体、类脑计算等新型计算范式构建具有高效智能计算芯片与系统已经取得了显著进展。然而，在现有计算系统下全部智能、复杂性、适应性都是由软件编程（事实上是编程的生物智能体-人）所赋予的，器件、电路本身均不具备任何复杂性与适应性。与之相比，生物系统展示出了分子、细胞、系统等多层次、全方位的智能、复杂性与适应性，对于发展新一代智能、高效计算技术具有重要启发意义。北京大学杨玉超教授与合作者美国密歇根大学Wei D. Lu教授、桑迪亚国家实验室Suhas Kuma...
2022-02-20 北京大学集成电路学院黄如院士-杨玉超教授团队在深度储备池计算硬件研究中取得重要进展储备池计算（Computing）是一种低训练代价、低硬件开销的循环神经网络（RNN），在时序信息处理方面具有广泛的应用，例如波形分类、语音识别、时间序列预测等。储备池计算系统由神经元循环连接的储备池和输出层两部分组成，其中仅有输出层需要训练从而显著降低了训练代价，而系统中的储备池可以由具有短时程特性的非线性器件来实现。当前国际上针对储备池计算系统的研究主要集中在探索使用不同类型的非线性器件（如忆阻器、自旋扭矩振荡器、纳米线网络、半导体光学放大器等）来构建单层储备池，但储备池状态数、记忆容量、复杂动力学特性等的局限在根本上制约了系统本身信息处理能力的提升。针对这一关键问题，北京大学集成电路学院黄如院士-杨玉超教授课题组首次采用可级联短时程非线性单元构建了深度储备池（deep reservoir）计算硬件，通过储备池层数的增加实现了层次化的信息处理能力、更丰富的储备池状态数、更大的记忆容量以及更复杂的动力学特性。该工作在构建深度储备池计算硬件系统、实现层次化的时序信息处理方面迈出了重要的一步。在技术路线上，北京大学集成电路学院研究团队首先研制了可级联的单层储备池硬...
2022-02-09 黄如—叶乐团队研究成果入选2021年度中国半导体十大研究进展以物联网和工业互联网为代表的数字经济产业是国家“十四五”规划和2035远景目标纲要中确定的重点发展方向，是我国实现半导体技术突围的重要机会，也是赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展的新引擎。智能物联网（AIoT）芯片是物联网的底层硬件载体，为万物智联提供了海量数据来源，AIoT芯片包括数据感知、数据处理（逻辑计算和AI计算）、数据存储、数据传输等四大环节。其中，数据感知环节通常面临两大关键问题：一是能量-信息转换效率低导致的能效瓶颈问题，从而显著降低了物联网设备的电池使用寿命；二是复杂工作环境导致的性能退化和可靠性问题，会导致感知精度下降甚至功能失效。研究高能效、高精度、高可靠性的先进感知芯片成为未来智能物联网AIoT芯片的一个重要方向。近期，北京大学黄如院士—叶乐副教授研究团队提出了动态电荷域功耗自感知技术和动态范围自适应滑动技术，并成功研制了一款国际领先的动态电荷域电容感知芯片，具有国际领先的感知精度和能效，可显著降低物联网节点的功耗水平。该芯片不仅打破了国外在相关芯片领域保持的综合性能世界纪录，还填补了国内在高能效电容感知芯片领域的空白。...
2021-12-22 芯快报：唐克超研究员及合作者在智能辐射散热材料研究中取得重要突破二氧化钒（VO2）的金属-绝缘体相转变具有丰富的物理特性，可实现力学，光学，电学，热学等属性的智能调控和多层面耦合，在先进存储，类脑计算，传感器和热能管理等领域具有广泛应用。近期，集成电路学院的唐克超研究员与加州伯克利大学的Junqiao Wu（吴军桥）教授等在Science杂志发表文章，利用VO2的金属-绝缘体相变特性，首次研制出具有智能开关功能的辐射散热材料（Temperature Adaptive Radiative Coating, TARC）。在建筑物表面温度高于最宜居住温度（22 °C）时，TARC会自动（无能耗）提高红外辐射率，进行辐射散热以实现制冷功能；在建筑物表面温度过低时，TARC会自动（无能耗）降低红外辐射率，以帮助建筑物保暖。在整个过程中，TARC起到的功能类似于无能耗的“智能空调”。从全年平均能耗的角度来看，TARC显著优于所有传统的非智能屋顶材料，将极大地有助于节能减排任务的实现，在科学、经济和生态层面具有重大的价值。图A：智能辐射散热功能示意图；图B: TARC的结构和原理示意图；图C: 可见光和红外光谱；图D: TARC的...
2021-12-21 集成电路学院在后摩尔新器件技术方面取得重要进展、7篇学术论文入选第67届IEDM 近日，第67届国际电子器件大会（IEDM 2021）以线下线上混合的形式召开，其中集成电路学院黄如院士团队发表了7篇高水平学术论文，报道了团队在后摩尔时代集成电路新器件技术的最新进展。北京大学是本届IEDM大会国际上录用论文最多的高校（第一作者单位），这也是北京大学连续十五年在IEDM大会上发表论文。面向后摩尔时代集成电路技术在逻辑、存储和人工智能场景下的应用，黄如院士团队取得了系统性创新成果，助力低功耗高能效智能芯片技术研发。相关内容简介如下。一、先进逻辑器件及可靠性研究 FinFET新结构器件这一里程碑式的技术是推进集成电路产业发展的关键，是14纳米之后先进技术代的主流逻辑器件；在FinFET技术以后，未来3纳米及以下的器件是围栅（GAA）结构的堆叠纳米片/纳米线（stacked nanosheet/nanowire），并且1纳米技术代以后可能会采用互补堆叠器件（CFET）结构。吴燕庆研究员、黄如院士课题组展示了基于单层二硫化钼的堆叠围栅纳米片器件，实现了开态电流超过400μA/μm（@Vd="1V）或700" μA/μm（@Vd="2V），该结果远超...
2021-03-19 微纳电子学系在高端芯片领域取得重要进展被誉为集成电路领域“国际奥林匹克盛会”的国际固态电路会议（International Solid-State Circuits Conference, ISSCC）受新冠病毒疫情影响于2021年2月13日至22日以线上会议形式举办，本次会议是该系列会议的第68届。微纳电子学系在“超低功耗智能物联网芯片(AIoT)”、 “高性能雷达频率源”等高端芯片领域取得重要进展，相关成果在ISSCC上报道。 1. 异步事件驱动型AIoT唤醒芯片面向智能物联网（AIoT）对低功耗唤醒芯片的迫切需求，北京大学黄如院士-叶乐副教授课题组，与浙江省北大信息技术高等研究院、浙江大学、上海芯翼信息科技有限公司合作，提出了国际首创的异步事件驱动型AIoT芯片架构，解决了在随机稀疏应用场景下长时平均功耗高的问题，显著降低了AIoT节点设备的功耗；课题组同时提出了异步脉冲的信号特征提取方法，仅以几十nW的极低功耗代价便实现了信号特征提取；不仅如此，基于“时域帧生成器”和“卷积神经网络”智能推断引擎的技术，结合重训练机制，在具备低功耗的同时，使物联网应用场景因噪声而导致推断精度低的问题得以...
2017-10-30 王玮教授课题组在纳流体晶体生化传感研究中取得重要进展近日，北京大学信息科学技术学院微纳电子学研究院、微米纳米加工技术国家级重点实验室王玮教授课题组在纳流体晶体生化传感研究中取得重要进展。相关成果在线发表于微纳机电系统领域重要期刊《芯片实验室》（Lab on a Chip），题为《基于纳流体晶体与可调制离子浓度极化耦合的高离子浓度环境下超灵敏生物分子电学检测》（Enabling electrical biomolecular detection in high ionic concentrations and enhancement of detection limit thereof by coupling nanofluidic crystal with reconfigurable ion concentration polarization）的学术论文（DOI: 10.1039/C7LC00722A）；第一作者为信息学院2013届本科生毕业生、现麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology, MIT）博士研究生欧阳伟，王玮与MIT微纳流体与生物微机电系统实验室Jong...
2017-08-29 张海霞教授课题组在仿指纹式多功能电子皮肤研究中取得重要进展作为覆盖人体最大的器官，皮肤在保护人体的同时，其内部庞大的传感网络可实时检测压力、温度等多种物理信号，是人体与外界交互最重要的方式之一。电子皮肤通过模拟人体皮肤的物理特性和传感功能，在可穿戴设备、生物医疗以及机器人领域有着广阔的应用前景，日益受到各界广泛重视。如何在有限的空间内集成更多功能，成为该领域急需解决的关键问题。近日，北京大学信息科学技术学院微纳电子学研究院张海霞教授课题组在材料能源领域重要期刊《纳米能源》（Nano Energy）上发表题为《基于摩擦滑动传感和多孔压阻探测的仿指尖电子皮肤》（Fingertip-inspired electronic skin based on triboelectric sliding sensing and porouspiezoresistive pressure detection）的学术论文（DOI: 10.1016/j.nanoen.2017.08.001）；第一作者为前沿交叉学科研究院博士研究生陈号天，张海霞为通讯作者。课题组以人类指纹结构为突破口，以人体皮肤传感机制和结构为启发，通过研究皮肤传感生...

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