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國立陽明交通大學 材料科學與工程學系所 陳智、曾俊元所指導 蔡克萊的 對於可穿戴式裝置以及人工智慧應用於數位類比轉換的高效能氧化鉭憶阻器 （2021），提出soi cu 247關鍵因素是什麼，來自於可撓式突觸、可穿戴憶阻器、人工神經網絡、環境穩健、人臉識別。
而第二篇論文國立成功大學 微電子工程研究所 陳志方、江孟學所指導 吳奕廷的 輸出級與靜態隨機存取記憶體之鰭式與閘極全包覆式電晶體設計 （2021），提出因為有 鰭式電晶體、閘極全包覆式電晶體、靜態隨機存取記憶體、插入氧化層鰭式電晶體、半導體製程與元件模擬、輸出級、橫向擴散金氧半電容元件、奈米線、奈米片、叉子記憶體的重點而找出了 soi cu 247的解答。
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智能物聯網的存儲器設計與實現
為了解決soi cu 247 的問題，作者[美]貝蒂•普林斯 這樣論述：
本書涵蓋了一系列先進的物聯網嵌入式記憶體實現，闡述了用於物聯網設備的超低功耗記憶體，講述了用於醫療電子等特殊應用的塑膠電路和聚合物電路；探討了具有嵌入式記憶體的微控制器，用於多種互聯網設備的智慧控制；詳述了用鐵電RAM（FeRAM）、電阻式RAM（RRAM）和磁阻式RAM（MRAM）技術製作神經形態記憶體，用於收集、處理和表示物聯網硬體生成的大量資料。 本書還特別介紹了與互補金屬氧化物半導體（CMOS）相容的記憶體技術，包括嵌入式浮柵和電荷捕獲EEPROM/快閃記憶體以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。 貝蒂·普林斯（Betty Prince），博士，在半導體
行業有超過30年的經驗，曾與德州儀器、飛利浦、摩托羅拉、R.C.A和Fairchild公司合作。她目前是美國德克薩斯州萊安德的國際記憶體戰略公司的的首席執行官。她擁有記憶體、處理器和介面設計方面的專利。 大衛·普林斯（David Prince），在過去18年一直致力於為美國德克薩斯州萊安德的國際記憶體戰略公司編寫記憶體報告。他擁有德克薩斯大學的電腦科學、物理和天文學學位。 譯者序 前言 第1章 智慧城市—智慧物聯網的原型 1 1.1 概述 1 1.2 智慧城市 1 1.3 智慧商務—智慧城市的要素 2 1.3.1 智慧庫存控制 2 1.3.2 智能配送 3 1.3.3
利用人工智慧進行智慧行銷 3 1.4 智能住宅 3 1.5 人—智慧互聯家居的中心 4 1.5.1 可穿戴電子產品 4 1.5.2 控制電子設備 5 1.6 智慧個人交通 5 1.6.1 智能汽車概述 5 1.6.2 駕駛輔助系統 5 1.6.3 發動機處理器 6 1.6.4 車身處理器 7 1.6.5 資訊娛樂處理器 7 1.6.6 自動駕駛汽車 7 1.7 智能交通網絡 7 1.7.1 智慧公共運輸網路 7 1.7.2 個人汽車交通管理 8 1.7.3 智慧高速公路 8 1.8 智慧能源網路 9 1.8.1 智慧電錶 9 1.8.2 智能電網 9 1.9 智能互聯樓宇 10 1.9.1
智能辦公樓 10 1.9.2 智慧工廠 11 1.9.3 智能醫院 11 1.9.4 智能公共建築 12 1.10 想法 1 參考文獻 12 第2章 智慧物聯網存儲器應用 14 2.1 簡介 14 2.2 各種非易失性嵌入式存儲器特性的比較 15 2.2.1 嵌入式EEPROM、快閃存儲器和熔絲器件 15 2.2.2 嵌入式新興存儲器在MCU中的應用 16 2.2.3 嵌入式非易失性存儲器在各種應用中的必要屬性 17 2.3 支援能量採集、具有嵌入式存儲器的超低功耗MCU電路 19 2.3.1 採用能量採集的超低功耗MCU簡介 19 2.3.2 支援能量採集、具有嵌入式快閃存儲器的超低功耗M
CU 20 2.3.3 支援能量採集、具有嵌入式FeRAM存儲器的超低功耗MCU 20 2.3.4 支援能量採集、具有嵌入式RRAM存儲器的超低功耗MCU 21 2.3.5 支援能量採集電源管理的超低功耗MCU 22 2.4 超低功耗電池供電的快閃存儲器MCU 22 2.4.1 超低功耗電池供電的快閃存儲器MCU簡介 22 2.4.2 具有嵌入式快閃存儲器的超低功耗電池供電的快閃存儲器MCU 23 2.4.3 具有嵌入式RRAM的超低功耗電池供電MCU 23 2.4.4 具有嵌入式FeRAM的超低功耗電池供電MCU 24 2.5 使用新興存儲器實現非易失性邏輯的非易失性MCU 26 2.5.1
使用FeRAM的非易失性邏輯陣列 26 2.5.2 使用MTJ MRAM的非易失性邏輯陣列 28 2.5.3 用於非易失性邏輯陣列的RRAM處理器 30 2.6 存儲器感測器標籤的通信協議 34 2.6.1 射頻識別標籤 34 2.6.2 近場通信 34 2.6.3 基於藍牙的信標和感測器節點 36 2.6.4 具有Wi-Fi的物聯網設備 38 2.6.5 具有USB連接功能的物聯網設備 39 2.6.6 單線連接 40 2.6.7 ZigBee介面 40 2.6.8 ANT介面 40 2.7 可穿戴醫療設備 40 2.7.1 可穿戴醫療設備概述 40 2.7.2 使用FeRAM存儲器的微型
助聽器 41 2.7.3 使用CB-RAM存儲器的人體感測器節點平臺 41 2.7.4 以存儲為主使用MRAM的醫療保健系統 42 2.7.5 具有NFC和嵌入式eFeRAM存儲器的可穿戴生物監測 42 2.7.6 使用FeRAM並配備ECG處理器的可穿戴醫療保健系統 43 2.8 低功耗電池供電的醫療設備和系統 45 2.8.1 低功耗電池供電醫療設備概述 45 2.8.2 使用eFlash的低功耗電池供電醫療設備 45 2.8.3 使用嵌入式新興存儲器的低功耗電池供電醫療設備 48 2.8.4 醫療系統的安全性 49 2.9 汽車網路應用 50 2.9.1 汽車應用概述 50 2.9.2
早期的高級汽車駕駛員輔助系統 52 2.9.3 最近的高級駕駛員輔助系統 54 2.9.4 汽車導航和定位 54 2.9.5 發動機蓋下的應用 55 2.9.6 用於發動機蓋下應用的MONOS存儲器 56 2.9.7 汽車資訊娛樂系統 57 2.9.8 安全汽車 57 2.9.9 汽車車身處理器 58 2.10 智慧電網和數碼智慧電錶 58 2.10.1 智慧電錶市場概述 58 2.10.2 具有嵌入式快閃存儲器的智慧電錶晶片 58 2.10.3 具有大容量嵌入式快閃存儲器的智慧電錶晶片 58 2.11 消費者家庭系統和網路 61 2.11.1 遠程控制 61 2.11.2 環境感測器 62
2.11.3 家用網路系統 62 2.12 具有嵌入式存儲器的電機控制晶片 6 2.12.1 使用嵌入式存儲器的小型系統電機控制 62 2.12.2 使用嵌入式MONOS存儲器的多電機控制 63 2.12.3 使用嵌入式NV FeRAM的電機控制 63 2.13 高級應用中的智慧晶片卡 63 2.14 用於物聯網的大資料伺服器中 存儲器的層次結構分析 64 參考文獻 66 第3章 用於智能物聯網的嵌入式快閃存儲器和EEPROM 73 3.1 智能物聯網eFlash和eEEPROM簡介 73 3.1.1 智能物聯網eFlash和eEEPROM 73 3.1.2 物聯網中嵌入式快閃存儲器的應用需
求 74 3.2 用於物聯網的單層多晶矽浮柵eFlash/EEPROM單元 75 3.2.1 物聯網應用中的單層多晶矽浮柵eFlash/EEPROM概述 75 3.2.2 早期的單層多晶矽浮柵EEPROM 75 3.2.3 用於特殊應用的單層多晶矽EEPROM單元 79 3.2.4 多次可程式設計單層多晶矽嵌入式非易失性存儲器 81 3.2.5 最近的單層多晶矽全CMOS嵌入式EEPROM器件 85 3.2.6 高壓CMOS中的單層多晶矽eNVM 8 3.3 使用多個單層多晶矽CMOS邏輯電晶體的嵌入式快閃存儲器單元 88 3.4 浮柵嵌入式快閃存儲器的分柵技術 92 3.4.1 早期的分柵嵌
入式快閃存儲器浮柵技術 92 3.4.2 分柵存儲器的發佈、外設和特定應用的浮柵分柵存儲器 96 3.4.3 小於50nm的先進分柵浮柵技術 102 3.5 堆疊快閃存儲器和處理器TSV集成 104 3.6 OTP/MTP嵌入式Flash單元和熔絲 104 3.7 具有堆疊柵極結構的雙層多晶矽快閃存儲器 106 3.8 電荷捕獲嵌入式快閃存儲器 109 3.8.1 早期的嵌入式電荷捕獲存儲器概述 109 3.8.2 嵌入式40nm電荷捕獲（MONOS）快閃存儲器MCU 111 3.8.3 嵌入式28nm電荷捕獲（MONOS）快閃存儲器MCU 113 3.8.4 嵌入式應用的專用1T-MONOS
快閃存儲器宏 115 3.8.5 FinFET SG-MONOS 116 3.8.6 嵌入式電荷捕獲（SONOS）NOR快閃存儲器 117 3.8.7 高壓CMOS中的嵌入式2TSONOS NVM 119 3.8.8 自對準氮化邏輯NVM 120 3.8.9 p溝道SONOS嵌入式快閃存儲器 121 3.8.10 低能耗應用中的電荷捕獲嵌入式快閃存儲器 122 3.8.11 DT BE-SONOS性能的阻擋氧化物和隧道氧化物 122 3.8.12 新型嵌入式電荷捕獲存儲器 123 3.9 分柵CT eFlash納米晶體存儲 127 3.10 新型嵌入式快閃存儲器 129 參考文獻 130
第4章 薄膜聚合物和柔性存儲器 136 4.1 概述 136 4.2 有機鐵電存儲器 136 4.2.1 有機鐵電存儲器的特性和特點 136 4.2.2 可印刷鐵電嵌入式存儲器 140 4.2.3 薄膜鐵電存儲器的物聯網應用 144 4.3 聚合物鐵電隧道結 145 4.4 具有柔性基板的聚合物電阻式RAM的類型和特性 146 4.4.1 具有柔性基板的聚合物電阻式RAM概述 146 4.4.2 基於聚對二甲苯-C的電阻式RAM 146 4.4.3 Cu原子開關 147 4.4.4 柔性基板上的無機薄膜電阻式RAM 150 4.4.5 IZO和IGZO電阻式RAM存儲器 152 4.4.6 具
有柔性基板的其他聚合物電阻式RAM 153 4.5 柔性基片上的電荷捕獲納米粒子（NP）存儲器 159 4.5.1 柔性基片上的電荷捕獲NP存儲器概述 159 4.5.2 具有柔性襯底的碳納米管電荷捕獲存儲器 159 4.5.3 噴墨印刷納米粒子存儲器 160 4.5.4 柔性基板上的其他納米粒子電荷捕獲存儲器 161 4.6 將常規存儲器晶片轉移到柔性基板上 163 4.6.1 使用SOI基片轉移矽片 164 4.6.2 使用底層空腔創建薄晶片 165 4.6.3 用於在柔性基板上組裝矽晶片的扇出型晶圓級封裝 166 參考文獻 170 第5章 使用新興NV存儲器件的神經形態計算 175 5
.1 神經形態系統中電阻式RAM和鐵電RAM的概述 175 5.2 各種電阻式RAM用作神經形態系統中的突觸 175 5.2.1 金屬氧化物電阻式RAM作為突觸 175 5.2.2 導電橋RRAM作為突觸 178 5.2.3 相變存儲器作為突觸 179 5.2.4 PCMO RRAM作為突觸 179 5.2.5 可同時增強和抑制的RRAM 180 5.2.6 其他具有模擬特性的非易失性存儲器 181 5.3 3D神經形態存儲器 182 5.3.1 作為密集TSV 3D結構的神經形態架構 182 5.3.2 3D垂直RRAM作為連接神經元的突觸 182 5.4 RRAM作為突觸器件的建模和表徵
186 5.5 脈衝神經網路、STDP、增強和抑制 187 5.5.1 脈衝神經網路簡介 187 5.5.2 混合RRAM/CMOS STDP神經形態系統 187 5.5.3 記憶突觸和神經元系統 191 5.5.4 新型RRAM突觸的應用 193 5.6 使用鐵電RAM技術的神經網路系統 195 5.6.1 使用鐵電存儲器突觸的神經網路電路 195 5.6.2 在神經網路電路中使用FeMEM 196 5.6.3 神經形態電路中的鐵電隧道結 197 5.7 使用相變存儲器的早期神經形態電腦 198 5.8 神經形態系統設計和應用中的電阻式RAM 201 5.8.1 用於神經形態計算的突觸器件的
設計 201 5.8.2 在各種神經形態計算應用中使用RRAM 202 5.8.3 用於神經形態計算的大型RRAM陣列設計 202 5.8.4 RRAM相對於SRAM交叉陣列在矩陣乘法中的優勢 204 5.9 使用聚合物和柔性存儲器的神經形態存儲器 204 參考文獻 207 第6章 大資料搜尋引擎和深度電腦 210 6.1 大資料搜尋引擎和深度電腦概述 210 6.2 使用各種新興非易失性存儲器製作的內容可定址存儲器 210 6.2.1 使用電阻式RAM的三元CAM 211 6.2.2 使用磁存儲器製作的CAM 212 6.2.3 使用其他新興存儲器的CAM 214 6.3 大型搜尋引擎和人
工神經網路的構成 214 6.3.1 使用RRAM的大型搜尋引擎的查閱資料表 214 6.3.2 使用STT MRAM的大型人工神經網路 216 6.4 深度學習系統中的存儲器問題 218 6.4.1 SRAM和RRAM突觸陣列的分區問題 218 6.4.2 極限學習機架構的RRAM可變性問題 220 6.4.3 受限玻耳茲曼機中RRAM存儲器的問題 220 6.4.4 使用存儲器突觸的大型神經網路 222 6.5 物聯網的深度神經網路 225 6.5.1 物聯網深層神經網路的類型 225 6.5.2 含雜訊資料的深度神經網路 226 6.5.3 用於語音和視覺識別的深度神經網路 227 6.
5.4 其他應用的深度神經網路 231 參考文獻 232 第7章 物聯網安全問題中的存儲器 234 7.1 物聯網安全問題中的存儲器簡介 234 7.2 用作物理不可克隆功能的存儲器 234 7.2.1 RRAM用於物理不可克隆功能 235 7.2.2 用作物理不可克隆功能的MRAM 241 7.2.3 用作物理不可克隆功能的快閃存儲器 244 7.2.4 用作物理不可克隆功能的其他存儲器 244 7.3 基於片上存儲器的安全系統 245 7.3.1 片上安全系統簡介 245 7.3.2 物理安全金鑰和TAG的存儲 245 7.3.3 安全系統中的人臉和特徵檢測 247 7.3.4 嵌入式系
統的安全性 248 參考文獻 248
對於可穿戴式裝置以及人工智慧應用於數位類比轉換的高效能氧化鉭憶阻器
為了解決soi cu 247 的問題，作者蔡克萊 這樣論述：
Acknowledgement I摘要 IIAbstract VTable of Contents VIIIList of Figures XIList of Tables XXChapter 1 Introduction 11.1 Background 11.2 Volatile Memory and Nonvolatile Memory 11..3 Motivation of this thesis 31.4 Organization of the thesis 5Chapter 2 Emerging technologi
es for non-volatile memory 72.1 Emerging non-volatile memory 72.1.1 Ferroelectric random access memory 82.1.2 Magnetoresistive random access memory 92.1.3 Phase change memory 102.1.4 Nano random access memory 112.1.5 Resistive random access memory 122.2 Transparent and flexible
resistive random access memory 182.3 RRAM classification based on terminals 252.3.1 Two terminal RRAM 252.3.2 Multi-terminal RRAM 262.4 RRAM for analog and digital switching 272.5 Introduction of Neuron and Synapse 282.5.1 RRAM for analog and digital switching 292.5.2 Requiremen
ts for resistive synapse devices 312.5.3 Overview of reported memristor synapse with LTP and LTD 322.6 Status and Prospects of TaOx-based memristors 342.6.1 Summary 492.7 Applications of artificial synapse 492.7.1 Biocompatible artificial synapse 492.7.1.1 Synaptic devices paving w
ay towards artificial cognitive retina 502.7.1.2 Bionic implant for heart and brain integrated with wearable electronics 542.7.2 Silicon and flexible based artificial synapse for deep neural networks 552.7.2.1 Electroencephalogram (EEG) signal recognition 552.7.2.2 Face classification
562.7.2.3 Character recognition 592.8 Emerging memory technology towards commercialization 60Chapter 3 A fast, highly flexible and transperent TaOx-based environmentally robust memristor for wearable and aerospace application 623.1 Introduction 623.2 Experimental Section 633.3 Resul
t and Discussion 64Chapter 4 Flexible Ta2O5/WO3-based memristor synapse for wearable and Neuromorphic applications 924.1 Introduction 924.2 Device fabrication 934.3 Result and Discussion 94Chapter 5 Effect of TiW barrier layer on TaOx-based flexible conductive bridge low power memrist
or synapse for future flexible applications 1065.1 Introduction 1065.2 Device fabrication 1074.3 Result and Discussion 107Chapter 6 Conclusion of the thesis 1166.1 Conclusion 1166.2 Future work 119Reference 121
輸出級與靜態隨機存取記憶體之鰭式與閘極全包覆式電晶體設計
為了解決soi cu 247 的問題，作者吳奕廷 這樣論述：
本論文採用半導體製程與元件模擬軟體(Technology Computer Aided Design, TCAD)來研究現今鰭式電晶體(FinFET)所遭遇到的挑戰。和傳統的平面電晶體相比，鰭式電晶體所遭遇到的第一個挑戰是其橫向擴散金氧半電容元件(laterally-diffused MOSFET, LDMOS)的特性較差，這是因為其元件漂移區(drift region)的鰭式結構寬度很小(截面積不足)而導致了高導通電阻的產生，本論文的第三章提出了一種新的製程方法，將原本橫向擴散金氧半電容元件的鰭狀飄移區(fin-type drift region)改成完整的塊狀平面飄移區(bulk pla
nar drift region)，使得導通電阻可以大幅下降，而不減損崩潰電壓。鰭式電晶體所遭遇到的第二個挑戰是其等效通道寬度只能是非連續的特定值。由於整片晶圓上的所有鰭式電晶體的通道寬度(fin width)與高度(fin height)皆相同，改變鰭的根數是調變電晶體等效通道寬度的唯一方法。由於鰭的根數一定是整數，所以在固定電壓下，電晶體的電流也只能是不連續的特定值。對於靜態隨機存取記憶體來說，其上拉(pull-up)電晶體相較於閘門(pass-gate)電晶體的電流比例(上拉比例pull-up ratio)必須是某個小於1的特定值，才能有最好的寫入能力與良率。然而，當鰭式電晶體的電流只能
是特定值的時候，這個比例將難以被達成。本論文的第四章提出了一個新的方法以達成這個比例。藉由插入一個薄的氧化層在鰭通道內，將鰭通道將分割成上通道和下通道。接著，藉由重摻雜上拉電晶體的上通道使其不導通，上拉電晶體的導通電流將由僅存的下通道高度來決定，氧化層的位置越低，下通道高度就越低，上拉電晶體的導通電流由氧化層的位置來決定。鰭式電晶體所遭遇到的第三個挑戰，在於其短通道效應的抑制能力不足以應付元件的持續微縮。今天，大部份的學者專家都認為，當未來電晶體的閘極長度小於15奈米的時候，現有的鰭式電晶體將被閘極全包覆式電晶體(Gate-all-around transistor)所取代。然而，閘極全包覆式
電晶體的缺點在於，奈米線(nanowire)與奈米線間的垂直間距至少需要大於10奈米，才能提供足夠的空間來填充具有一定厚度的功函數金屬(work function metal)。因此，在一樣的元件高度下，所能堆疊的奈米線數目將十分有限，導通電流不高。僅管，有學者專家提出將奈米線拓寬成奈米片(nanosheet)來增加導通電流，這個方式會增加電晶體面積導致成本增加。本論文的第五章提出了一個新的高介電係數插入氧化層鰭式電晶體(high-permittivity inserted-oxide FinFET, iFinFET)來提升電流。藉由利用一個超薄(約3奈米厚)的高介電係數材料來取代原本奈米線間
10奈米間距的功函數金屬，相同元件高度下可以堆疊更多的奈米線。最後，本論文的第六章提出了一種新型態的混合靜態隨機存取記憶體。藉由使用高電流的插入氧化層鰭式電晶體當作閘門(pass-gate)與下拉(pull-down)電晶體，再使用低電流但低漏電的閘極全包覆式電晶體當做上拉(pull-up)電晶體，靜態隨機存取記憶體的上拉比率得以最佳化，使得良率提升，最小操作電壓下降，功率消耗減少，記憶體面積與存取時間保持不變。本論文的第六章也針對了最近提出的叉子記憶體(Forksheet SRAM)進行了完整的分析。