أشباه الموصلات

دراسة شاملة لاكتشاف عيوب أشباه الموصلات في صور SEM باستخدام SEMI-PointRend

eringSemiconductor defect detection is a critical process in the production of integrated circuits. It is important to detect any defects in the manufacturing process to ensure that the final product is of high quality and meets the required standards. The use of scanning electron microscopy (SEM) images to detect defects has become increasingly popular due to its ability to provide detailed images of the surface of the semiconductor. However, traditional SEM image analysis techniques are limited in their ability to accurately detect defects.Recently, a new technique called SEMI-PointRendering has been

SEMI-PointRend: تحسين دقة وتفاصيل تحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM

يعد تحليل عيوب أشباه الموصلات عملية حاسمة لضمان جودة أجهزة أشباه الموصلات. وعلى هذا النحو، من المهم إجراء تحليل دقيق ومفصل للعيوب الموجودة في الجهاز. SEMI-PointRend هي تقنية جديدة مصممة لتحسين دقة وتفاصيل تحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM. SEMI-PointRend هو حل قائم على البرمجيات يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحليل صور SEM. يمكنه اكتشاف وتصنيف العيوب في الصور بدقة وتفاصيل عالية. يستخدم البرنامج مزيجًا من التعلم العميق،

تحليل عيوب أشباه الموصلات في صور SEM باستخدام SEMI-PointRend لتحسين الدقة والتفاصيل

The use of SEMI-PointRend for the analysis of semiconductor defects in SEM images is a powerful tool that can provide improved accuracy and detail. This technology has been developed to help engineers and scientists better understand the nature of defects in semiconductor materials. By using SEMI-PointRend, engineers and scientists can quickly and accurately identify and analyze defects in SEM images. SEMI-PointRend is a software-based system that uses a combination of image processing algorithms and artificial intelligence to analyze SEM images. It can detect and classify defects in the images, as

تحقيق دقة ودقة أعلى في تحليل صورة SEM لعيوب أشباه الموصلات باستخدام SEMI-PointRend

يعد تحليل صور eringSEM لعيوب أشباه الموصلات عملية معقدة تتطلب دقة عالية وتفاصيل دقيقة لتحديد العيوب وتصنيفها بدقة. ولمواجهة هذا التحدي، طور الباحثون تقنية جديدة تسمى SEMI-PointRendering. تستخدم هذه الطريقة مزيجًا من التعلم الآلي ومعالجة الصور لتحقيق دقة أعلى وتفصيل في تحليل العيوب. تعمل تقنية SEMI-PointRendering من خلال تقسيم صور SEM أولاً إلى مناطق محل اهتمام. ثم يتم تحليل هذه المناطق باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد العيوب وتصنيفها. تقوم الخوارزمية بعد ذلك بإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد

استكشاف بنى المعجل التقريبية باستخدام الإطار الآلي على FPGAs

أصبح استخدام مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs) لاستكشاف بنيات التسريع التقريبية شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة. ويرجع ذلك إلى مرونة وقابلية التوسع التي تتمتع بها FPGAs، والتي تسمح بتطوير حلول أجهزة مخصصة مصممة خصيصًا لتطبيقات محددة. تم تطوير أطر عمل آلية لاستكشاف بنيات التسريع التقريبية على FPGAs لجعل العملية أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة. يتكون الإطار الآلي لاستكشاف بنيات التسريع التقريبية على FPGAs عادةً من ثلاثة مكونات رئيسية: أداة تركيب عالية المستوى، وأداة تحسين، وأداة تحقق.

استكشاف المسرعات التقريبية مع الأطر الآلية على FPGAs

أصبحت صفائف البوابات القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGAs) شائعة بشكل متزايد لتسريع التطبيقات في مجموعة واسعة من الصناعات. توفر FPGAs القدرة على تخصيص الأجهزة لتلبية احتياجات محددة، مما يجعلها خيارًا جذابًا للتطبيقات التي تتطلب أداءً عاليًا واستهلاكًا منخفضًا للطاقة. يتم تطوير الأطر الآلية لتسهيل استكشاف المسرعات التقريبية على FPGAs. توفر هذه الأطر منصة للمصممين لاستكشاف المفاضلات بين الدقة والأداء بسرعة وسهولة عند تنفيذ مسرعات تقريبية على FPGAs. تم تصميم المسرعات التقريبية لتوفير أداء أسرع

استكشاف بنى المعجل التقريبية باستخدام إطار أتمتة FPGA

أصبح استخدام مصفوفات البوابة القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs) لاستكشاف بنيات التسريع التقريبية أمرًا شائعًا بشكل متزايد. FPGAs هي نوع من الدوائر المتكاملة التي يمكن برمجتها لأداء مهام محددة، مما يجعلها مثالية لاستكشاف بنيات جديدة. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تُستخدم FPGAs في تطبيقات الحوسبة عالية الأداء، مما يجعلها منصة مثالية لاستكشاف بنيات المسرعات التقريبية. إن FPGA Automation Framework (FAF) عبارة عن منصة برمجية تتيح للمستخدمين استكشاف بنيات المسرعات التقريبية بسرعة وسهولة باستخدام FPGAs. توفر FAF مجموعة شاملة من الأدوات لتصميم ومحاكاة و

استكشاف المسرعات التقريبية باستخدام الإطار الآلي في هندسة FPGA

أصبح استخدام مصفوفات البوابات القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs) شائعًا بشكل متزايد في السنوات الأخيرة نظرًا لقدرتها على توفير الأداء العالي والمرونة. FPGAs هي نوع من الدوائر المتكاملة التي يمكن برمجتها لأداء مهام محددة، مما يسمح بتطوير حلول الأجهزة المخصصة. على هذا النحو، غالبًا ما يتم استخدامها لتطبيقات مثل الأنظمة المدمجة ومعالجة الإشارات الرقمية ومعالجة الصور. ومع ذلك، قد يستغرق تطوير الحلول المستندة إلى FPGA وقتًا طويلاً ومعقدًا بسبب الحاجة إلى التصميم اليدوي والتحسين. ولمواجهة هذا التحدي، الباحثون

استكشاف بنى المعجل التقريبية باستخدام أطر FPGA الآلية

لقد تم استكشاف إمكانات الحوسبة التقريبية لعقود من الزمن، ولكن التطورات الأخيرة في أطر عمل FPGA مكنت من تحقيق مستوى جديد من الاستكشاف. أصبحت بنيات المسرعات التقريبية ذات شعبية متزايدة لأنها توفر وسيلة لتقليل استهلاك الطاقة وتحسين الأداء. تتوفر الآن أطر عمل FPGA الآلية لمساعدة المصممين على استكشاف إمكانيات الحوسبة التقريبية بسرعة وسهولة. الحوسبة التقريبية هي شكل من أشكال الحوسبة تستخدم حسابات غير دقيقة لتحقيق النتيجة المرجوة. يمكن استخدام هذا لتقليل استهلاك الطاقة أو تحسين الأداء أو كليهما. المسرعات التقريبية هي

استكشاف بنى المعجل التقريبية باستخدام أطر FPGA الآلية

لقد فتح ظهور الحوسبة التقريبية عالمًا جديدًا من الإمكانيات لمصممي الأجهزة. المسرعات التقريبية هي نوع من هندسة الأجهزة التي يمكن استخدامها لتسريع العمليات الحسابية عن طريق التضحية ببعض الدقة. تعد أطر عمل FPGA الآلية أداة قوية لاستكشاف هذه البنى التقريبية ويمكن أن تساعد المصممين على تقييم المفاضلات بين الدقة والأداء بسرعة. تم تصميم المسرعات التقريبية لتقليل مقدار الوقت المستغرق لإكمال الحساب عن طريق التضحية ببعض الدقة. ويتم ذلك عن طريق إدخال أخطاء في الحساب، والتي

تحسين أداء الترانزستور بتقليل مقاومة التلامس المستند إلى المواد ثنائي الأبعاد

الترانزستورات هي اللبنات الأساسية للإلكترونيات الحديثة، وأدائها ضروري لتطوير التقنيات الجديدة. ومع ذلك، فإن مقاومة التلامس بين الترانزستور وملامساته يمكن أن تحد من أداء الترانزستور. ولحسن الحظ، فإن التطورات الحديثة في المواد ثنائية الأبعاد مكنت الباحثين من تطوير استراتيجيات جديدة لتقليل مقاومة التلامس وتحسين أداء الترانزستور. المواد ثنائية الأبعاد هي طبقات رقيقة ذريًا من المواد التي لها خصائص إلكترونية فريدة. يمكن استخدام هذه المواد لإنشاء طبقات رقيقة جدًا من المواد الموصلة، والتي يمكن استخدامها لتقليل مقاومة التلامس بينها

تحسين أداء الترانزستور بمواد ثنائية الأبعاد لتقليل مقاومة التلامس

Transistors are the building blocks of modern electronics, and their performance is essential for the development of new technologies. As transistors become smaller and more complex, it is increasingly important to find ways to improve their performance. One way to do this is to reduce contact resistance, which can be achieved by using two-dimensional (2D) materials. 2D materials are thin layers of atoms that are only one or two atoms thick. They have unique properties that make them ideal for use in transistors. For example, they are highly conductive and