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摘要： 《集成电路与嵌入式系统》是由北京航空航天大学主办的综合性学术期刊,聚焦集成电路领域的关键问题,致力于为行业内的专家学者提供交流和分享的平台,为高层次人才自主培养提供重要支撑,促进产学研的深度融合,共同推动我国集成电路产业的稳步发展。

关键词： 铁电存储器   滞回曲线   检测裕度   读取电路  

摘要： 随着人类社会的发展,存储器的作用变得愈发重要。其中,动态随机存取存储器是一种广泛应用在我们生活中的热门存储器。但因其为易失性存储器,它的发展存在着诸多瓶颈。因此,人们急需考虑一种非易失性存储器,作为代替动态随机存储器的解决方案。基于新型铁电材料氧化铪（HfO2）的铁电存储器具有低功耗、高速度、高耐久性和良好的数据保持性等杰出特性,可以通过切换和检测铁电电容的极化状态来实现非易失性存储。同时,实验证据也表明了基于HfO2的铁电存储器具有低至纳米级节点的可延展性。因此,在先进节点工艺条件下,研究HfO2铁电存储器具有十分显著的意义。 为了研究先进节点下的铁电存储器读取性能,本文先研究了器件工艺制备和器件测试,并以此为基础搭建了仿真器。仿真过程中发现铁电存储器的检测裕度随节点先进化和尺寸规模变大而减小,所以接着对关键的外围读取电路进行了设计仿真。 首先,本文基于半导体工艺技术制备了TiN/HZO/TiN结构的铁电电容单个器件,器件的基本铁电极化-电压（PV）特性得到了研究。接着本文对一个选通晶体管和一个铁电电容（1T1C）结构的HfO2铁电存储器的读写操作方式进行了探究。在搭建的铁电存储器仿真器中,铁电电容等效电路的搭建是基于朗道（LK）模型,其中的关键参数可由铁电电容的PV特性曲线推导获得;互连线等效电路是基于RC树模型搭建的。运用本文所搭建的仿真器,通过改变工艺节点和阵列尺寸大小,我们可以仿真模拟铁电存储器在不同节点和不同容量下的性能。此外,铁电电容的各项参数也是灵活可调的,本文同时仿真并探究了这些参数对铁电存储器读取性能的影响。 之后,本文提出了一种基于铁电电容的新型非易失性动态存储单元,它是一种电容式存储器。这种新型存储单元可以依靠极化状态不同时,铁电电容两端表现出来的容值差异进行动态非易失性存储。这种基于铁电电容的新型非易失性动态存储器通过了仿真器的验证,存储功能符合预期。 最后,针对先进工艺节点下大容量阵列的读取裕度不足的问题,本文创新性地提出了两种适配于FRAM读出特性的读取方法和仿真电路。第一种为共栅放大比较电路,一方面该电路的电压输入范围满足先进节点的FRAM实际情况,另一方面可以通过修调电阻的方法应对铁电电容的疲劳退化现象。第二种读取电路为微分读取电路,它将 铁电存储器的位线输出电压上升斜率用于读取识别。这种读取方法可以很好地应对读取裕度不足的问题。仿真结果表明,它们能很好地实现读取功能。这两种读取方法为未来的铁电存储器读取提供了新的思路。

关键词： 大概念   ISM法   AHP法   RSM法   结构化教学   电路及其应用  

摘要： 基础教育课程改革已经进入了由目标导向转变为素养导向的新阶段,如何培养学生核心素养成为当代教师亟待解决的现实问题。对于这一现实问题,《普通高中物理课程标准(2017年版2020年修订版)》给出了答案,即“重视以学科大概念为核心,使课程内容结构化,促进学科核心素养的落实”。 本研究采用文献研究法,梳理国内外关于大概念、结构教学的相关文献,以建构主义学习理论、图式理论等相关理论为基础,以大概念理念为指导,以高中物理必修三“电路及其应用”为研究对象,探索教学内容结构化的可行路径,在实践中加以应用,以检验其教学效果。 首先,以高中物理必修三“电路及其应用”为研究内容,从大概念理念出发,确定了30个核心要素,运用ISM法和AHP法对“电路及其应用”的核心要素进行分析,建立“电路及其应用”的解释结构模型。依据解释结构模型,得到4条教学序列。接下来,对“电路及其应用”主题内容进行结构化设计,依托4条教学序列进行教学设计得到《电源和电动势》《闭合电路欧姆定律与电表改装》《电学实验》《电路中的能量转换》四个教学设计。最后,进行教学实践研究,对H省M市的某高级中学高二年级的两个班运用教学行动研究法,进行为期两个月的教学实践,以对比的方式进行实践研究。实验班是以大概念理念下的结构化教学设计进行教学,对照班则是进行传统教学,利用SPSS软件对实践后的测试结果进行分析,实验班与对照班的成绩存在着显著性差异,这说明结构化教学比传统教学效果更好,运用RSM法对后测数据进行对比分析,被判归到19种理想掌握模式的人数,实验班占班级总人数的36.1%,而对照班占班级总人数的25.6%。通过分析得出结构教学对于学生知识结构的形成要好于传统教学。 通过以上研究证明:运用ISM法和AHP法对知识内容进行结构化研究是可行的;基于教学序列进行结构化教学设计是可取的;基于大概念理念下的结构化教学设计开展结构化教学是可实施的、有效果的。大概念理念下的结构化教学在受到学生欢迎的同时,强化了学生的认知结构,促进了核心素养的形成。

关键词： 神经形态计算   忆阻器紧凑模型   忆阻器突触   脉冲神经网络   数模混合电路  

摘要： 近年来,神经网络、人工智能等数据密集型应用迎来突破性的发展,已经成为当前科学技术领域的焦点之一。忆阻器,作为一种新型存储器件,在信息存储和存内计算领域受到了广泛关注;基于忆阻器突触的神经形态计算电路是一项融合了生物启发和工程创新的前沿科学研究,旨在模仿生物神经系统行为,为构建更智能、高效的仿生计算电路设计提供了新的思路。为探索新型仿生神经网络电路,本文开展了忆阻器突触基仿生神经形态计算电路设计研究,并基于电路实现新型仿生脉冲神经网络计算。具体内容如下: 通过分析脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)电路中权重调整的方式,提出了一种适用于SNN突触设计的通用忆阻器模型,该模型兼顾了灵活性、效率、收敛性和仿真性能需求,旨在实现更高效、可靠的SNN电路模拟和设计,此模型被应用于本工作中后续电路设计,其性能得到充分检验。同时,针对电路设计和仿真平台忆阻器工艺模型库(Process Design Kit,PDK)缺失这一问题,对现有忆阻器进行了调研、整理和归纳,基于Simscape Language硬件描述语言开发了一套包含多种典型忆阻器模型的虚拟PDK,以促进忆阻器在电路仿真设计中的应用,并满足了本文后续工作中的需求。 接着,提出了一个由四个忆阻器和两个电阻组成的4M2R突触结构,该突触可通过简单的改变电阻位置来实现兴奋性突触或抑制性突触,首次实现了不需额外调整神经信号的情况下实现赫布(Hebbian)和反赫布(Anti-Hebbian)训练;同时,4M2R突触的权重变化具有高度对称性、线性和抗器件变化稳定性,从而可大幅提高权重更新精度。随后,基于4M2R突触设计了神经元电路,实现了高鲁棒性pairwise-STDP(Spike Time-Dependent Plasticity)学习;该设计中,为克服由信号复杂性引起的权重更新精度问题,提出并实现了基于时钟信号的神经脉冲传递和突触权重调节方案,使得神经元电路的鲁棒性和与数字电路的兼容性得到了显著提升。研究过程中,基于开发的通用忆阻器模型和特定元件的虚拟PDK,搭建了电路原理图,通过仿真测试对所设计的突触和电路的性能进行了系统性分析验证,结果表明在标准情况下,电路与算法模型取得的结果之间的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)仅为0.06144。 进一步地,将上个设计中的电路改进,设计了用于triplet-STDP学习规则的神经元电路,使其能够实现更复杂的仿生学习规则。为实现更高精度、更灵活的学习规则,提出了一套多级量化(Multiple-Step Quantized,MSQ)triplet-STDP混合信号电路设计方案,通过使用脉冲宽度编码权重调整信号,极大地提高了神经网络电路的鲁棒性。通过将triplet-STDP算法模型的计算结果与所提出的电路测试结果进行对比,验证了电路的功能和性能,结果表明在标准情况下,电路与算法模型取得的结果之间的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)仅为6.736%。 综上所述,本文聚焦于忆阻器人工突触,针对设计兼顾仿生、实际功能和可靠性的神经形态计算电路展开了一系列研究,旨在为将忆阻器突触和神经元电路与数字控制单元相结合提供启发,推动其作为边缘计算设备的发展。