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薄膜電阻的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦[美]貝蒂•普林斯寫的 智能物聯網的存儲器設計與實現 和楊子潤等（主編）的 金屬材料工程專業實驗實訓都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自機械工業 和化學工業出版社所出版 。
國立陽明交通大學 照明與能源光電研究所 楊斯博、鄭錫恩所指導 黃啟賡的 以原子層沉積法成長二氧化鈦薄膜隨機電阻式記憶體開關特性之研究 （2021），提出薄膜電阻關鍵因素是什麼，來自於二氧化鈦、隨機電阻式記憶體、製程溫度、金屬材料、退火。
而第二篇論文國立中興大學 生物產業機電工程學系所 蔡燿全所指導 雷鉦彥的 可拉伸之奈米碳材料應變感測器之研究 （2021），提出因為有 奈米碳管、石墨烯、高分子材料、應變感測器、智慧農業、物聯網的重點而找出了 薄膜電阻的解答。
最後網站电子材料导论 - 第 103 頁 - Google 圖書結果則補充：在水解反应中,由于氧的不足而形成氧化锡多晶薄膜时,在晶格中产生了氧空位,其周围的锡离子就有未与氧结合 ... 如果在氧化锡薄膜中掺入少量的铁,可以提高电阻值 10 倍。
智能物聯網的存儲器設計與實現
為了解決薄膜電阻 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
以原子層沉積法成長二氧化鈦薄膜隨機電阻式記憶體開關特性之研究
為了解決薄膜電阻 的問題，作者黃啟賡 這樣論述：
本研究以二氧化鈦薄膜作爲隨機電阻式記憶體的主要研究材料製成Ni/TiO2/BE（Bottom Electrode）的三明治結構的隨機電阻式記憶體。藉由改變元件的底部電極材料、二氧化鈦薄膜的製程溫度與退火環境來研究電極材料、二氧化鈦的結晶程度與氧空位含量對元件開關的影響。并且通過電流電壓特性與薄膜微結構影像來分析元件的傳導機制與開關模型。 在對比鎳與金兩種不同氧活性的金屬材料作爲底部電極元件的開關特性，發現 Ni/TiO2/Au 結構的元件開關次數多于 Ni/TiO2/Ni 結構的元件。解決了Ni/TiO2/Ni 結構因底部電極在製程過程中氧化而產生的整流現象，并且有著更好的耐久度與可靠度。然
而通過提高二氧化鈦薄膜的製程溫度，讓二氧化鈦薄膜形成結晶能夠改善元件的耐久度、開關穩定度與開關效率。同樣發現結晶的二氧化鈦薄膜元件有著比非晶態的二氧化鈦薄膜元件更小的 Vset與 Vreset，優化了元件的能耗。 在對比無退火元件、氧氣環境退火元件與氮氣環境退火元件的開關特性，氧氣環境退火元件有著更高的薄膜電阻，更小的漏電流與更好的試片可開關率。但是存在比其他兩個元件較差的開關穩定性，更大的 Vforming、Vset與 Vreset，以及需要 Forming 的電極數目增加。這源於氧氣退火后，二氧化鈦薄膜中的氧空位減少導致的。氮氣退火后的元件能夠增加二氧化鈦薄膜中的氧空位，能夠有著與氧氣退火
相反的效果。通過分析以上試片的開關特性，並探討了元件的傳導機制與開關模型。不同於氮氣退火元件在高阻態下主要為跳躍傳導的傳導機制，其他元件在高阻態下的傳導機制為肖特基傳導，在低阻態下的傳導機制皆為歐姆傳導。在開關模型上，元件的開關是以氧空位導電細絲的氧化還原反應來控制的電阻變化。從穿透式電子顯微鏡的成像中可以看到在導電細絲上存在來自頂部電極與底部電極的金屬原子，隨著量測次數增加會使得開關厚度變小以及兩端的金屬細絲完全連接頂部電極與底部電極，使得元件完全短路。
金屬材料工程專業實驗實訓
為了解決薄膜電阻 的問題，作者楊子潤等（主編） 這樣論述：
《金屬材料工程專業實驗實訓》收集了金屬材料、材料成形專業本科教學常規實驗專案，按照材料製備與加工、組織控制與分析、材料性能以及腐蝕與防護的主線，將整個教學過程的實驗實訓環節串聯匯總，有利於使學生形成系統的金屬材料學工程觀。《金屬材料工程專業實驗實訓》依據多年教學實踐和探索編寫，內容包括綜合性、設計性與創新性實驗，融合了金屬材料學科發展的成果。 《金屬材料工程專業實驗實訓》可用於金屬材料、材料成形等專業本科教學，也可供金屬、冶金專業技術人員參考。
可拉伸之奈米碳材料應變感測器之研究
為了解決薄膜電阻 的問題，作者雷鉦彥 這樣論述：
本研究提出利用奈米碳材料與高分子材料基板製作可拉伸之應變感測器，用於量測人體活動與植物生長情況之應用。奈米碳材料分別選用奈米碳管以及石墨烯，皆具有良好的機械特性以及導電能力，並且可以沉積於高分子材料基板上。本研究首先對於基板的特性進行比較，將常見的高分子材料，如：PDMS、Ecoflex，及V-1765，藉由拉伸試驗、透濕性實驗、剝離強度實驗，分別比較彈性模數、透氣程度，與材料黏著力。綜合以上實驗結果顯示V-1765具有較低的彈性模數、較為優異的透氣能力以及較好的黏著能力，因此本研究利用V-1765作為應變感測器的基板。感測層的製作則是採用奈米碳管與石墨烯，以不同比例的混合溶液製成。製成之感
測器分別透過靈敏度、響應時間、穩定性、耐久性，以及溫度影響等五項數質進行量測，比較感測器之間的性能差異。根據結果顯示奈米碳管混合石墨烯製成的應變感測器具有較佳的性能，可以承受100%的最大應變極限，且靈敏度為5.84，並在拉伸400毫秒時的響應時間為660毫秒，表示響應時間快速，以及良好的耐久性與穩定性能，並且受到環境溫度影響較低，表示可以安裝於溫室內進行植物生長情況量測，也可以用於量測手指的彎曲。最後，本研究成功利用物聯網技術整合自製的應變感測器與微控制板，並將感測器安裝於溫室內網紋瓜果實上，量測其生長產生的尺寸變化，量測所得的資訊透過無線網路上傳至雲端伺服器，達到即時量測上傳的功能，讓使用
者可以遠端監測生長情況。