Semiconductores

Un estudio completo de detección de defectos de semiconductores en imágenes SEM utilizando 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: mejora de la precisión y el detalle del análisis de defectos de semiconductores en imágenes SEM

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,

Análisis de defectos de semiconductores en imágenes SEM utilizando SEMI-PointRend para mejorar la precisión y el detalle

El uso de SEMI-PointRend para el análisis de defectos de semiconductores en imágenes SEM es una herramienta poderosa que puede proporcionar precisión y detalle mejorados. Esta tecnología se ha desarrollado para ayudar a los ingenieros y científicos a comprender mejor la naturaleza de los defectos en los materiales semiconductores. Mediante el uso de SEMI-PointRend, los ingenieros y científicos pueden identificar y analizar de forma rápida y precisa los defectos en las imágenes SEM. SEMI-PointRend es un sistema basado en software que utiliza una combinación de algoritmos de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial para analizar imágenes SEM. Puede detectar y clasificar defectos en las imágenes, como

Lograr mayor precisión y granularidad en el análisis de imágenes SEM de defectos de semiconductores mediante SEMI-PointRend

eringSEM image analysis of semiconductor defects is a complex process that requires high precision and granularity to accurately identify and classify defects. To address this challenge, researchers have developed a new technique called SEMI-PointRendering. This method uses a combination of machine learning and image processing to achieve higher precision and granularity in defect analysis.The SEMI-PointRendering technique works by first segmenting the SEM images into regions of interest. These regions are then analyzed using machine learning algorithms to identify and classify the defects. The algorithm then creates a 3D model of

Exploración de arquitecturas de acelerador aproximadas utilizando un marco automatizado en FPGA

El uso de matrices de puertas programables en campo (FPGA) para explorar arquitecturas de aceleradores aproximadas se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años. Esto se debe a la flexibilidad y escalabilidad de los FPGA, que permiten el desarrollo de soluciones de hardware personalizadas adaptadas a aplicaciones específicas. Se han desarrollado marcos automatizados para explorar arquitecturas de aceleradores aproximadas en FPGA para hacer que el proceso sea más eficiente y rentable. Un marco automatizado para explorar arquitecturas de aceleradores aproximadas en FPGA generalmente consta de tres componentes principales: una herramienta de síntesis de alto nivel, una herramienta de optimización y una herramienta de verificación.

Exploración de aceleradores aproximados con marcos automatizados en FPGA

Los conjuntos de puertas programables en campo (FPGA) se están volviendo cada vez más populares para acelerar aplicaciones en una amplia gama de industrias. Los FPGA ofrecen la capacidad de personalizar el hardware para satisfacer necesidades específicas, lo que los convierte en una opción atractiva para aplicaciones que requieren alto rendimiento y bajo consumo de energía. Se están desarrollando marcos automatizados para facilitar la exploración de aceleradores aproximados en FPGA. Estos marcos proporcionan una plataforma para que los diseñadores exploren rápida y fácilmente las compensaciones entre precisión y rendimiento al implementar aceleradores aproximados en FPGA. Los aceleradores aproximados están diseñados para proporcionar un rendimiento más rápido.

Exploración de arquitecturas de acelerador aproximadas mediante el marco de automatización de FPGA

El uso de matrices de puertas programables en campo (FPGA) para explorar arquitecturas de aceleradores aproximadas se está volviendo cada vez más popular. Los FPGA son un tipo de circuito integrado que se puede programar para realizar tareas específicas, lo que los hace ideales para explorar nuevas arquitecturas. Además, los FPGA se utilizan a menudo en aplicaciones informáticas de alto rendimiento, lo que los convierte en una plataforma ideal para explorar arquitecturas de aceleradores aproximadas. FPGA Automation Framework (FAF) es una plataforma de software que permite a los usuarios explorar rápida y fácilmente arquitecturas de aceleradores aproximados utilizando FPGA. FAF proporciona un conjunto completo de herramientas para diseñar, simular y

Exploración de aceleradores aproximados utilizando un marco automatizado en la arquitectura FPGA

El uso de matrices de puertas programables en campo (FPGA) se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años debido a su capacidad para proporcionar alto rendimiento y flexibilidad. Los FPGA son un tipo de circuito integrado que se puede programar para realizar tareas específicas, lo que permite el desarrollo de soluciones de hardware personalizadas. Como tales, a menudo se utilizan para aplicaciones como sistemas integrados, procesamiento de señales digitales y procesamiento de imágenes. Sin embargo, el desarrollo de soluciones basadas en FPGA puede llevar mucho tiempo y ser complejo debido a la necesidad de diseño y optimización manuales. Para abordar este desafío, los investigadores

Exploración de arquitecturas de acelerador aproximadas con marcos de FPGA automatizados

El potencial de la computación aproximada se ha explorado durante décadas, pero los avances recientes en los marcos FPGA han permitido un nuevo nivel de exploración. Las arquitecturas de aceleradores aproximados se están volviendo cada vez más populares ya que ofrecen una forma de reducir el consumo de energía y mejorar el rendimiento. Los marcos FPGA automatizados ahora están disponibles para ayudar a los diseñadores a explorar rápida y fácilmente las posibilidades de la computación aproximada. La computación aproximada es una forma de computación que utiliza cálculos inexactos para lograr un resultado deseado. Esto se puede utilizar para reducir el consumo de energía, mejorar el rendimiento o ambas cosas. Los aceleradores aproximados son

Exploración de arquitecturas de aceleradores aproximadas mediante marcos de FPGA automatizados

La aparición de la computación aproximada ha abierto un nuevo mundo de posibilidades para los diseñadores de hardware. Los aceleradores aproximados son un tipo de arquitectura de hardware que se puede utilizar para acelerar los cálculos sacrificando cierta precisión. Los marcos FPGA automatizados son una herramienta poderosa para explorar estas arquitecturas aproximadas y pueden ayudar a los diseñadores a evaluar rápidamente las compensaciones entre precisión y rendimiento. Los aceleradores aproximados están diseñados para reducir la cantidad de tiempo que lleva completar un cálculo sacrificando algo de precisión. Esto se hace introduciendo errores en el cálculo, lo que

Mejora del rendimiento del transistor con reducción de la resistencia de contacto basada en materiales 2D

Los transistores son los componentes básicos de la electrónica moderna y su rendimiento es esencial para el desarrollo de nuevas tecnologías. Sin embargo, la resistencia de contacto entre el transistor y sus contactos puede limitar el rendimiento del transistor. Afortunadamente, los avances recientes en materiales 2D han permitido a los investigadores desarrollar nuevas estrategias para reducir la resistencia de contacto y mejorar el rendimiento de los transistores. Los materiales 2D son capas atómicamente delgadas de materiales que tienen propiedades electrónicas únicas. Estos materiales se pueden utilizar para crear capas ultrafinas de material conductor, que se pueden utilizar para reducir la resistencia de contacto entre

Mejora del rendimiento del transistor con materiales 2D para reducir la resistencia de contacto

Los transistores son los componentes básicos de la electrónica moderna y su rendimiento es esencial para el desarrollo de nuevas tecnologías. A medida que los transistores se vuelven más pequeños y complejos, es cada vez más importante encontrar formas de mejorar su rendimiento. Una forma de hacerlo es reducir la resistencia de contacto, lo que se puede lograr mediante el uso de materiales bidimensionales (2D). Los materiales 2D son capas delgadas de átomos que tienen solo uno o dos átomos de espesor. Tienen propiedades únicas que los hacen ideales para su uso en transistores. Por ejemplo, son altamente conductores y