Actualités : Technologies micro et nano

08 octobre 2019

Développement d’une solution d’empilement de batterie sur substrat Si

Cadre et contexte : Afin d’augmenter la capacité des microbatterie lithium à surface de composant constante, l’empilement 3D est la solution à envisager tout en réduisant au maximum les parties passives du composant (wafer, intercos, scellement). L’objectif du stage est de développer et valider des briques technologiques nécessaires à cet empilement Travail demandé : Réalisation […] >>

08 octobre 2019

Développement d’un protocole de test de microbatterie.

Cadre et contexte : Les microbatteries au lithium sont une nouvelle technologie de stockage de l’énergie miniaturisée et sûre, idéale pour des applications dans le domaine du médical et notamment des dispositifs implantables. Outre les procédés de fabrication, l’étape de test des microbatteries après fabrication et avant l’objet final est fondamental. Ce test doit être […] >>

08 octobre 2019

From technology to integrated circuits: optimization and validation of parasitics modeling into PDKs

Context : Parasitic resistances and capacitances in integrated circuit produce circuit performance degradations (i.e speed and power consumption) when CMOS technologies are scaling down. They also need to be accounted accurately while designing Non Volatile Memory (NVM) advanced circuit for neuromorphic applications or high power circuit with GaN technology to anticipate heating effect. Parasitic elements […] >>

08 octobre 2019

Simulation and modelling of interconnect networks for CMOS quantum bit systems

Context : Because it may revolutionize the high performance computing systems, nowadays, silicon quantum computing technologies receive an increasing interest. Based on quantum bit (Qubit), the large potential of those technologies stems from the use of CMOS know-how to adapt the semiconductor qubit in large scale. To achieve efficient control and read-out of qubit with […] >>

08 octobre 2019

Overcoming catastrophic inference in neural networks through accurate overlapping representations

Context: Catastrophic forgetting is the fact that a neural network formed on a first set of elements can forget them when it learns a second set. Therefore, there can be no incremental learning. This is now becoming extremely limiting if we want to develop autonomous systems capable of dealing with situations that could not have […] >>
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