存储设备研发公司Neo Semiconductor Inc.（加利福尼亚州圣何塞）推出了其3D-X-DRAM技术的铟-镓-锌-氧化物（IGZO）变体。3D-X-DRAM 于 2023 年首次发布。Neo 表示，它已经开发了一个晶体管、一个电容器 （1T1C） 和三个晶体管、零电容器 （3T0C） X-DRAM 单元，这些单元是可堆叠的。该公司表示，TCAD 仿真预测该技术能够实现 10ns 的读/写速度和超过 450 秒的保持时间，芯片容量高达 512Gbit。这些设计的测试芯片预计将于 2026 年推出
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Neo Semiconductor IGZO 3D DRAM
中国的研究人员开发了一种开创性的方法，可以为射频传感器构建分辨率低于 10 微米的高纵横比 3D 微结构。该技术以 1：4 的宽高比实现了深沟槽，同时还实现了对共振特性的精确控制并显着提高了性能。这种混合技术不仅提高了 RF 超结构的品质因数 （Q 因子） 和频率可调性，而且还将器件占用空间减少了多达 45%。这为传感、MEMS 和 RF 超材料领域的下一代应用铺平了道路。电子束光刻和纳米压印等传统光刻技术难以满足对超精细、高纵横比结构的需求。厚度控制不佳、侧壁不均匀和材料限制限制了性能和可扩展性。该技术
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3D 射频传感器
Sandisk Corp. 正在寻求 3D-NAND 闪存的创新，该公司声称该创新可以取代基于 DRAM 的 HBM（高带宽内存）用于 AI 推理应用。当 Sandisk 于 2025 年 2 月从数据存储公司 Western Digital 分拆出来时，该公司表示，它打算在提供闪存产品的同时追求新兴颠覆性内存技术的开发。在 2 月 11 日举行的 Sandisk 投资者日上，即分拆前不久，即将上任的内存技术高级副总裁 Alper Ilkbahar 介绍了高带宽闪存以及他称之为 3D 矩阵内存的东西。在同
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Sandisk 3D-NAND
人们曾一度认为飞行时间 (ToF) 是汽车行业中一种独特而又陌生的技术。由于缺乏汽车级传感器，加之尚未形成一个成熟的生态系统，该技术成本高昂，因此未能得到广泛应用。ToF 传感器本身分辨率相对较低也是一个制约因素，由于视野 (FoV) 狭窄或宽视野空间分辨率不足，因此应用十分有限。随着更多主动安全标准（例如 NCAP）的推出以及 L4和L5级无人驾驶汽车对更多功能的解锁，ToF 技术迎来了新的发展势头，不再局限于车内应用。现在，ToF 技术已在近距离保护等外部应用中进行评估，因为它不仅结合了高分辨率和近距
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ToF 传感器 汽车电子
3D DRAM 将成为未来内存市场的重要竞争者。
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3D DRAM
日前，紫光国微在投资者互动平台透露，公司在无锡建设的高可靠性芯片封装测试项目已于2024年6月产线通线，现正在推动量产产品的上量和更多新产品的导入工作，2.5D/3D等先进封装将会根据产线运行情况择机启动。据了解，无锡紫光集电高可靠性芯片封装测试项目是紫光集团在芯片制造领域的重点布局项目，也是紫光国微在高可靠芯片领域的重要产业链延伸。拟建设小批量、多品种智能信息高质量可靠性标准塑料封装和陶瓷封装生产线，对保障高可靠芯片的产业链稳定和安全具有重要作用。
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紫光国微 2D/3D 芯片封装
据媒体报道，近日，研究人员发现了一种使用先进的等离子工艺在3D NAND闪存中蚀刻深孔的更快、更高效的方法。通过调整化学成分，将蚀刻速度提高了一倍，提高了精度，为更密集、更大容量的内存存储奠定了基础。这项研究是由来自Lam Research、科罗拉多大学博尔德分校和美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）的科学家通过模拟和实验进行的。根据报道，前PPPL研究员、现就职于Lam Research的Yuri Barsukov表示，使用等离子体中发现的带电粒子是创建微电子学所需的非常小但很深的圆孔的最简
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3D NAND 深孔蚀刻
得益于出色的深度计算和红外(IR)成像能力，飞行时间(TOF)摄像头在工业应用，尤其是机器人领域越来越受欢迎。尽管具有这些优势，但光学系统的固有复杂性往往会约束视场，从而限制独立功能。本文中讨论的3D图像拼接算法专为支持主机处理器而设计，无需云计算。该算法将来自多个TOF摄像头的红外和深度数据实时无缝结合，生成连续的高质量3D图像，该图像具有超越独立单元的扩大视场。借助拼接的3D数据，应用先进的深度学习网络能够彻底改变可视化及与3D环境的交互，深度学习网络在移动机器人应用中特别有价值。
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202501 视觉传感器 3D图像拼接算法 飞行时间 ToF ADI
斯坦福大学教授李飞飞已经在 AI 历史上赢得了自己的地位。她在深度学习革命中发挥了重要作用，多年来努力创建 ImageNet 数据集和竞赛，挑战 AI 系统识别 1000 个类别的物体和动物。2012 年，一个名为 AlexNet 的神经网络在 AI 研究界引起了震动，它的性能远远超过了所有其他类型的模型，并赢得了 ImageNet 比赛。从那时起，神经网络开始腾飞，由互联网上现在提供的大量免费训练数据和提供前所未有的计算能力的 GPU 提供支持。在 ImageNe
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李飞飞对计算机视觉的愿景：World Labs 正在为机器提供 3D 空间智能
12月5日消息，美国当地时间周三，谷歌旗下人工智能研究机构DeepMind推出了一款新模型，能够创造出“无穷无尽”且各具特色的3D世界。这款模型名为Genie 2，是DeepMind在今年早些时候推出的Genie模型的升级版。仅凭一张图片和一段文字描述，例如“一个可爱的机器人置身于茂密的森林中”，Genie 2就能构建出一个交互式的实时场景。在这方面，它与李飞飞创立的World Labs以及以色列新兴企业Decart所开发的模型有着异曲同工之妙。DeepMind宣称，Genie 2能够生成“丰富多样的3D
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谷歌 DeepMind Genie 2 模型 3D 互动世界
Teledyne DALSA推出在线3D机器视觉应用开发的软件工具Z-Trak™ 3D Apps Studio。该工具旨在与Teledyne DALSA的Z-Trak系列激光扫描仪配合使用，可简化生产线上的3D测量和检测任务。Z-Trak 3D Apps Studio能够处理具有不同表面类型、尺寸和几何特征的物体的3D扫描，是电动汽车（电动汽车电池、电机定子等）、汽车、电子、半导体、包装、物流、金属制造、木材等众多行业工厂自动化应用的理想之选。Z-Trak 3D Apps Studio具有简化的工具，用于
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Teledyne 3D测量 Z-Trak 3D Apps Studio
据韩媒报道，称三星电子在生产 3D NAND 闪存方面取得重大突破，在其中光刻工艺中大幅缩减光刻胶（PR）用量，降幅达到此前用量的一半。报道称，此前每层涂层需要7-8cc的光刻胶，而三星通过精确控制涂布机的转速（rpm）以及优化PR涂层后的蚀刻工艺，现在只需4-4.5cc。此外，三星使用了更厚的氟化氪（KrF）光刻胶，通常情况下一次工艺形成1层涂层，而使用更厚的光刻胶，三星可以一次形成多个层，从而提高工艺效率，但同时也有均匀性问题。东进半导体一直是三星KrF光刻胶的独家供应商，为三星第7代（11微米）和第
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三星 光刻胶 3D NAND
台积电OIP（开放创新平台）于美西当地时间25日展开，除表扬包括力旺、M31在内之业者外，更计划推出3Dblox新标准，进一步加速3D IC生态系统创新，并提高EDA工具的通用性。 台积电设计构建管理处负责人Dan Kochpatcharin表示，将与OIP合作伙伴一同突破3D IC架构中的物理挑战，帮助共同客户利用最新的TSMC 3DFabric技术实现优化的设计。台积电OIP生态系统论坛今年由北美站起跑，与设计合作伙伴及客户共同探讨如何通过更深层次的合作，推动AI芯片设计的创新。 Dan Kochpa
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台积电 OIP 3D IC设计
本文将讨论 ToF 的基本原理，然后介绍 Broadcom 的光学 ToF 评估套件，借助该套件，开发人员能够快速进行精确的 1D 和 3D 距离测量应用原型设计，并可快速实现定制的光学 ToF 感测解决方案。在从工业感测到基于手势的用户界面等各种应用中，光学飞行时间 (ToF) 距离测量扮演着重要角色。随着精确、高速多像素 ToF 传感器的出现，开发人员可以实现这些应用中需要的更复杂的三维 (3D) 感测算法。然而，由于多像素光学感测子系统相当复杂，开发时间会
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ToF Broadcom 评估套件
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