Halbleiter

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

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

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Semiconductor defect analysis is a critical process for ensuring the quality of semiconductor devices. As such, it is important to have an accurate and detailed analysis of the defects present in the device. SEMI-PointRend is a new technology that is designed to enhance the accuracy and detail of semiconductor defect analysis in SEM images. SEMI-PointRend is a software-based solution that uses machine learning algorithms to analyze SEM images. It can detect and classify defects in the images with high accuracy and detail. The software uses a combination of 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

Erkundung ungefährer Beschleunigerarchitekturen mithilfe eines automatisierten Frameworks auf FPGAs

Quellknoten: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
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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The potential of approximate computing has been explored for decades, but recent advances in FPGA frameworks have enabled a new level of exploration. Approximate accelerator architectures are becoming increasingly popular as they offer a way to reduce power consumption and improve performance. Automated FPGA frameworks are now available to help designers quickly and easily explore the possibilities of approximate computing.Approximate computing is a form of computing that uses inexact calculations to achieve a desired result. This can be used to reduce power consumption, improve performance, or both. Approximate accelerators are

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

Verbesserung der Transistorleistung durch materialbasierte 2D-Kontaktwiderstandsreduzierung

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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Transistoren sind die Bausteine ​​moderner Elektronik und ihre Leistung ist entscheidend für die Entwicklung neuer Technologien. Allerdings kann der Kontaktwiderstand zwischen dem Transistor und seinen Kontakten die Leistung des Transistors einschränken. Glücklicherweise haben die jüngsten Fortschritte bei 2D-Materialien es Forschern ermöglicht, neue Strategien zur Reduzierung des Kontaktwiderstands und zur Verbesserung der Transistorleistung zu entwickeln. 2D-Materialien sind atomar dünne Materialschichten mit einzigartigen elektronischen Eigenschaften. Mit diesen Materialien können ultradünne Schichten aus leitfähigem Material erzeugt werden, mit denen der Kontaktwiderstand zwischen ihnen verringert werden kann

Verbesserung der Transistorleistung mit 2D-Materialien für reduzierten Kontaktwiderstand

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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Transistoren sind die Bausteine ​​moderner Elektronik und ihre Leistung ist entscheidend für die Entwicklung neuer Technologien. Da Transistoren immer kleiner und komplexer werden, wird es immer wichtiger, Wege zu finden, ihre Leistung zu verbessern. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, den Kontaktwiderstand zu verringern, was durch die Verwendung zweidimensionaler (2D) Materialien erreicht werden kann. 2D-Materialien sind dünne Atomschichten, die nur ein oder zwei Atome dick sind. Sie verfügen über einzigartige Eigenschaften, die sie ideal für den Einsatz in Transistoren machen. Sie sind beispielsweise hochleitfähig und