Actualités : Technologies micro et nano
08 octobre 2019
Développement d’une solution d’empilement de batterie sur substrat Si
Cadre et contexte : Afin daugmenter la capacité des microbatterie lithium à surface de composant constante, lempilement 3D est la solution à envisager tout en réduisant au maximum les parties passives du composant (wafer, intercos, scellement). Lobjectif 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 lénergie miniaturisée et sûre, idéale pour des applications dans le domaine du médical et notamment des dispositifs implantables. Outre les procédés de fabrication, létape de test des microbatteries après fabrication et avant lobjet final est fondamental. Ce test doit être […] >>
08 octobre 2019
Deposition process optimization of LiCoO2 thin films for integrated microbatteries on implantable medical sensor.
Context : Lithium thin films batteries are a new energy storage technology, miniaturized and safe, ideal for application in various domains such as the Internet of Things (IoT) or implantable medical devices. The positive electrode is magnetron sputtered LiCoO2 with relatively high thickness which can cause anomalies during the growth or the crystallization of the […] >>
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 […] >>


Contactez-nous
Plan d’accès






