Halbleiter

SEMI-PointRend: Verbesserung der Genauigkeit und Detailgenauigkeit der Halbleiterfehleranalyse in REM-Bildern

Quellknoten: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Zeitstempel: 11. März 2023, 12:21 Uhr - Geändert am: 11. März 2023 - Veröffentlicht von:
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Die Analyse von Halbleiterdefekten ist ein entscheidender Prozess zur Sicherstellung der Qualität von Halbleiterbauelementen. Daher ist eine genaue und detaillierte Analyse der im Gerät vorhandenen Mängel wichtig. SEMI-PointRend ist eine neue Technologie, die die Genauigkeit und Detailgenauigkeit der Halbleiterdefektanalyse in REM-Bildern verbessern soll. SEMI-PointRend ist eine softwarebasierte Lösung, die Algorithmen des maschinellen Lernens zur Analyse von REM-Bildern verwendet. Es kann Fehler in den Bildern mit hoher Genauigkeit und Detailgenauigkeit erkennen und klassifizieren. Die Software nutzt eine Kombination aus Deep Learning,

Analyse von Halbleiterdefekten in REM-Bildern mit SEMI-PointRend für verbesserte Genauigkeit und Detailtreue

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Die Verwendung von SEMI-PointRend zur Analyse von Halbleiterdefekten in REM-Bildern ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das eine verbesserte Genauigkeit und Detailgenauigkeit liefern kann. Diese Technologie wurde entwickelt, um Ingenieuren und Wissenschaftlern zu helfen, die Natur von Defekten in Halbleitermaterialien besser zu verstehen. Durch den Einsatz von SEMI-PointRend können Ingenieure und Wissenschaftler Fehler in REM-Bildern schnell und genau identifizieren und analysieren. SEMI-PointRend ist ein softwarebasiertes System, das eine Kombination aus Bildverarbeitungsalgorithmen und künstlicher Intelligenz zur Analyse von REM-Bildern nutzt. Es kann Fehler in den Bildern erkennen und klassifizieren

Höhere Präzision und Granularität bei der REM-Bildanalyse von Halbleiterdefekten mit SEMI-PointRend erreichen

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Die eringSEM-Bildanalyse von Halbleiterdefekten ist ein komplexer Prozess, der eine hohe Präzision und Granularität erfordert, um Defekte genau zu identifizieren und zu klassifizieren. Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben Forscher eine neue Technik namens SEMI-PointRendering entwickelt. Diese Methode nutzt eine Kombination aus maschinellem Lernen und Bildverarbeitung, um eine höhere Präzision und Granularität bei der Fehleranalyse zu erreichen. Bei der SEMI-PointRendering-Technik werden die SEM-Bilder zunächst in interessierende Bereiche segmentiert. Diese Regionen werden dann mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen analysiert, um die Fehler zu identifizieren und zu klassifizieren. Der Algorithmus erstellt dann ein 3D-Modell von

Eine umfassende Studie zur Erkennung von Halbleiterdefekten in REM-Bildern mit SEMI-PointRend

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Die Erkennung von Halbleiterdefekten ist ein kritischer Prozess bei der Herstellung integrierter Schaltkreise. Es ist wichtig, etwaige Mängel im Herstellungsprozess zu erkennen, um sicherzustellen, dass das Endprodukt von hoher Qualität ist und die erforderlichen Standards erfüllt. Der Einsatz von Rasterelektronenmikroskopbildern (REM) zur Erkennung von Defekten erfreut sich aufgrund ihrer Fähigkeit, detaillierte Bilder der Oberfläche des Halbleiters zu liefern, immer größerer Beliebtheit. Herkömmliche REM-Bildanalysetechniken sind jedoch nur begrenzt in der Lage, Fehler genau zu erkennen. Kürzlich wurde eine neue Technik namens SEMI-PointRendering entwickelt

Erkundung ungefährer Beschleunigerarchitekturen mithilfe automatisierter FPGA-Frameworks

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Zeitstempel: 10. März 2023, 7:41 Uhr - Geändert am: 10. März 2023 - Veröffentlicht von:
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Das Aufkommen des Näherungsrechnens hat Hardware-Designern eine neue Welt voller Möglichkeiten eröffnet. Näherungsbeschleuniger sind eine Art Hardwarearchitektur, die zur Beschleunigung von Berechnungen unter Einbußen bei der Genauigkeit verwendet werden kann. Automatisierte FPGA-Frameworks sind ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erkundung dieser ungefähren Architekturen und können Designern dabei helfen, die Kompromisse zwischen Genauigkeit und Leistung schnell zu bewerten. Näherungsbeschleuniger sind so konzipiert, dass sie die für die Durchführung einer Berechnung benötigte Zeit verkürzen, indem sie etwas Genauigkeit opfern. Dies geschieht durch die Einführung von Fehlern in die Berechnung, die

Erkundung ungefährer Beschleunigerarchitekturen mithilfe eines automatisierten Frameworks auf FPGAs

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Zeitstempel: 10. März 2023, 7:41 Uhr - Geändert am: 10. März 2023 - Veröffentlicht von:
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Der Einsatz von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) zur Erforschung annähernder Beschleunigerarchitekturen erfreut sich in den letzten Jahren immer größerer Beliebtheit. Dies ist auf die Flexibilität und Skalierbarkeit von FPGAs zurückzuführen, die die Entwicklung maßgeschneiderter Hardwarelösungen ermöglichen, die auf bestimmte Anwendungen zugeschnitten sind. Um den Prozess effizienter und kostengünstiger zu gestalten, wurden automatisierte Frameworks zur Erforschung ungefährer Beschleunigerarchitekturen auf FPGAs entwickelt. Ein automatisiertes Framework zur Untersuchung ungefährer Beschleunigerarchitekturen auf FPGAs besteht typischerweise aus drei Hauptkomponenten: einem High-Level-Synthesetool, einem Optimierungstool und einem Verifizierungstool.

Erforschung ungefährer Beschleuniger mit automatisierten Frameworks auf FPGAs

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Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) erfreuen sich zunehmender Beliebtheit zur Beschleunigung von Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen. FPGAs bieten die Möglichkeit, Hardware an spezifische Anforderungen anzupassen, was sie zu einer attraktiven Option für Anwendungen macht, die hohe Leistung und geringen Stromverbrauch erfordern. Es werden automatisierte Frameworks entwickelt, um die Erforschung von Näherungsbeschleunigern auf FPGAs zu erleichtern. Diese Frameworks bieten Designern eine Plattform, um schnell und einfach die Kompromisse zwischen Genauigkeit und Leistung bei der Implementierung von Näherungsbeschleunigern auf FPGAs zu untersuchen. Ungefähre Beschleuniger sind für eine schnellere Leistung ausgelegt

Untersuchung von ungefähren Beschleunigerarchitekturen unter Verwendung des FPGA-Automatisierungsframeworks

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Der Einsatz von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) zur Erforschung annähernder Beschleunigerarchitekturen erfreut sich immer größerer Beliebtheit. FPGAs sind eine Art integrierte Schaltkreise, die für die Ausführung bestimmter Aufgaben programmiert werden können, was sie ideal für die Erforschung neuer Architekturen macht. Darüber hinaus werden FPGAs häufig in Hochleistungsrechneranwendungen verwendet, was sie zu einer idealen Plattform für die Erforschung ungefährer Beschleunigerarchitekturen macht. Das FPGA Automation Framework (FAF) ist eine Softwareplattform, die es Benutzern ermöglicht, mithilfe von FPGAs schnell und einfach ungefähre Beschleunigerarchitekturen zu erkunden. FAF bietet einen umfassenden Satz an Werkzeugen zum Entwerfen, Simulieren und

Erkundung ungefährer Beschleuniger mithilfe eines automatisierten Frameworks für die FPGA-Architektur

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Der Einsatz von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) ist in den letzten Jahren aufgrund ihrer Fähigkeit, hohe Leistung und Flexibilität zu bieten, immer beliebter geworden. FPGAs sind eine Art integrierter Schaltkreis, der für die Ausführung bestimmter Aufgaben programmiert werden kann und so die Entwicklung kundenspezifischer Hardwarelösungen ermöglicht. Daher werden sie häufig für Anwendungen wie eingebettete Systeme, digitale Signalverarbeitung und Bildverarbeitung verwendet. Die Entwicklung FPGA-basierter Lösungen kann jedoch zeitaufwändig und komplex sein, da manuelles Design und Optimierung erforderlich sind. Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben Forscher

Erkundung ungefährer Beschleunigerarchitekturen mit automatisierten FPGA-Frameworks

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Zeitstempel: 10. März 2023, 7:41 Uhr - Geändert am: 10. März 2023 - Veröffentlicht von:
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Das Potenzial des Näherungsrechnens wird seit Jahrzehnten erforscht, doch jüngste Fortschritte bei FPGA-Frameworks haben eine neue Ebene der Erforschung ermöglicht. Approximierte Beschleunigerarchitekturen erfreuen sich immer größerer Beliebtheit, da sie eine Möglichkeit bieten, den Stromverbrauch zu senken und die Leistung zu verbessern. Mittlerweile stehen automatisierte FPGA-Frameworks zur Verfügung, mit denen Designer schnell und einfach die Möglichkeiten des Approximationsrechnens erkunden können. Approximate Computing ist eine Form des Rechnens, die ungenaue Berechnungen verwendet, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Dies kann verwendet werden, um den Stromverbrauch zu senken, die Leistung zu verbessern oder beides. Ungefähre Beschleuniger sind

Verbesserung der Transistorleistung mit 2D-Materialien: Verringerung des Kontaktwiderstands

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Zeitstempel: 10. März 2023, 6:53 Uhr - Geändert am: 10. März 2023 - Veröffentlicht von:
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Transistors are the building blocks of modern electronics, and their performance is essential for the development of new technologies. As technology advances, the need for more efficient transistors increases. One way to improve transistor performance is by reducing contact resistance. Contact resistance is the resistance between two materials when they are in contact with each other. It can cause significant power losses and limit the performance of transistors. Recent advances in two-dimensional (2D) materials have opened up new possibilities for reducing contact resistance. 2D materials are thin layers of atoms

Verbesserung der Transistorleistung mit 2D-Materialien: Strategien zur Minimierung des Kontaktwiderstands.

Quellknoten: https://zephyrnet.com/reducing-contact-resistance-in-developing-transistors-based-on-2d-materials/
Zeitstempel: 10. März 2023, 6:53 Uhr - Geändert am: 10. März 2023 - Veröffentlicht von:
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Die Entwicklung von Transistoren war ein wesentlicher Faktor für die Weiterentwicklung der modernen Technologie. Transistoren werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von Computern und Smartphones bis hin zu medizinischen Geräten und Industrieanlagen. Eine der größten Herausforderungen beim Transistordesign ist jedoch die Minimierung des Kontaktwiderstands. Der Kontaktwiderstand ist der Widerstand zwischen zwei Metallkontakten und kann die Leistung eines Transistors erheblich verringern. Glücklicherweise haben die jüngsten Fortschritte bei zweidimensionalen (2D) Materialien neue Strategien zur Minimierung des Kontaktwiderstands und zur Verbesserung der Transistorleistung hervorgebracht. 2D-Materialien sind atomar dünne Schichten von