Semiconductor

SEMI-PointTrend: pooljuhtide defektide analüüsi täpsuse ja detailsuse suurendamine SEM-piltidel

Pooljuhtseadmete defektide analüüs on kriitiline protsess pooljuhtseadmete kvaliteedi tagamiseks. Seetõttu on oluline seadmes esinevate defektide täpne ja üksikasjalik analüüs. SEMI-PointRend on uus tehnoloogia, mis on loodud SEM-piltide pooljuhtide defektide analüüsi täpsuse ja detailsuse suurendamiseks. SEMI-PointRend on tarkvarapõhine lahendus, mis kasutab SEM-piltide analüüsimiseks masinõppe algoritme. See suudab tuvastada ja klassifitseerida piltide defekte suure täpsuse ja üksikasjalikkusega. Tarkvara kasutab süvaõppe kombinatsiooni,

SEM-piltide pooljuhtide defektide analüüs SEMI-PointRendi abil täpsuse ja detailide parandamiseks

SEMI-PointRendi kasutamine SEM-piltide pooljuhtide defektide analüüsimiseks on võimas tööriist, mis võib pakkuda paremat täpsust ja detailsust. See tehnoloogia on välja töötatud selleks, et aidata inseneridel ja teadlastel paremini mõista pooljuhtmaterjalide defektide olemust. SEMI-PointRendi abil saavad insenerid ja teadlased kiiresti ja täpselt tuvastada ja analüüsida SEM-piltide defekte. SEMI-PointRend on tarkvarapõhine süsteem, mis kasutab SEM-piltide analüüsimiseks pilditöötlusalgoritmide ja tehisintellekti kombinatsiooni. See suudab tuvastada ja klassifitseerida piltidel olevaid defekte, nagu

Suurema täpsuse ja granulaarsuse saavutamine pooljuhtide defektide SEM-kujutise analüüsis SEMI-PointRendi abil

eringSEM-i pooljuhtide defektide pildianalüüs on keeruline protsess, mis nõuab defektide täpseks tuvastamiseks ja klassifitseerimiseks suurt täpsust ja detailsust. Selle väljakutse lahendamiseks on teadlased välja töötanud uue tehnika nimega SEMI-PointRendering. See meetod kasutab masinõppe ja pilditöötluse kombinatsiooni, et saavutada defektanalüüsi suurem täpsus ja detailsus. SEMI-PointRenderingi tehnika toimib nii, et esmalt segmenteeritakse SEM-pildid huvipakkuvateks piirkondadeks. Seejärel analüüsitakse neid piirkondi masinõppealgoritmide abil, et tuvastada ja klassifitseerida defektid. Seejärel loob algoritm 3D-mudeli

SEM-piltide pooljuhtide defektide tuvastamise põhjalik uuring SEMI-PointRendi abil

eringPooljuhtide defektide tuvastamine on integraallülituste tootmisel kriitiline protsess. Oluline on avastada kõik tootmisprotsessis esinevad defektid, et tagada lõpptoote kvaliteetne ja nõutud standarditele vastamine. Skaneeriva elektronmikroskoopia (SEM) kujutiste kasutamine defektide tuvastamiseks on muutunud üha populaarsemaks tänu nende võimele pakkuda pooljuhi pinnast üksikasjalikke pilte. Traditsiooniliste SEM-kujutise analüüsimeetodite võime defekte täpselt tuvastada on aga piiratud. Hiljuti on kasutusele võetud uus tehnika nimega SEMI-PointRendering.

Ligikaudsete kiirendiarhitektuuride uurimine automatiseeritud FPGA-raamistike abil

Ligikaudse andmetöötluse esilekerkimine on avanud riistvaradisaineritele uue võimaluste maailma. Ligikaudsed kiirendid on teatud tüüpi riistvaraarhitektuur, mida saab kasutada arvutuste kiirendamiseks, ohverdades teatud täpsuse. Automatiseeritud FPGA-raamistikud on võimas tööriist nende ligikaudsete arhitektuuride uurimiseks ja aitavad disaineritel kiiresti hinnata täpsuse ja jõudluse vahelisi kompromisse. Ligikaudsed kiirendid on loodud selleks, et vähendada arvutuse lõpuleviimiseks kuluvat aega, ohverdades teatud täpsuse. Selleks lisatakse arvutusse vigu, mis

Ligikaudsete kiirendiarhitektuuride uurimine FPGA-de automatiseeritud raamistiku abil

Field Programmable Gate Arrays (FPGA) kasutamine ligikaudsete kiirendite arhitektuuride uurimiseks on viimastel aastatel muutunud üha populaarsemaks. Selle põhjuseks on FPGA-de paindlikkus ja mastaapsus, mis võimaldavad arendada kohandatud riistvaralahendusi, mis on kohandatud konkreetsetele rakendustele. Protsessi tõhusamaks ja kulutõhusamaks muutmiseks on välja töötatud automatiseeritud raamistikud ligikaudsete FPGA-de kiirendite arhitektuuride uurimiseks. Automaatne raamistik FPGA-de ligikaudsete kiirendite arhitektuuride uurimiseks koosneb tavaliselt kolmest põhikomponendist: kõrgetasemeline sünteesitööriist, optimeerimistööriist ja kontrollitööriist.

FPGA-de automatiseeritud raamistikega ligikaudsete kiirendite uurimine

Väljal programmeeritavad väravamassiivid (FPGA-d) on muutumas üha populaarsemaks rakenduste kiirendamiseks paljudes tööstusharudes. FPGA-d pakuvad võimalust kohandada riistvara vastavalt konkreetsetele vajadustele, muutes need atraktiivseks valikuks rakenduste jaoks, mis nõuavad suurt jõudlust ja madalat energiatarbimist. Arendatakse automatiseeritud raamistikke, et hõlbustada FPGA-de ligikaudsete kiirendite uurimist. Need raamistikud pakuvad disaineritele platvormi, et kiiresti ja lihtsalt uurida täpsuse ja jõudluse vahelisi kompromisse FPGA-de ligikaudsete kiirendite rakendamisel. Ligikaudsed kiirendid on loodud kiirema jõudluse tagamiseks

Ligikaudsete kiirendiarhitektuuride uurimine FPGA automatiseerimisraamistiku abil

Field Programmable Gate Arrays (FPGA) kasutamine ligikaudsete kiirendiarhitektuuride uurimiseks on muutumas üha populaarsemaks. FPGA-d on teatud tüüpi integraallülitused, mida saab programmeerida konkreetsete ülesannete täitmiseks, muutes need ideaalseks uute arhitektuuride uurimiseks. Lisaks kasutatakse FPGA-sid sageli suure jõudlusega andmetöötlusrakendustes, muutes need ideaalseks platvormiks ligikaudsete kiirendiarhitektuuride uurimiseks. FPGA automatiseerimise raamistik (FAF) on tarkvaraplatvorm, mis võimaldab kasutajatel FPGA-de abil kiiresti ja lihtsalt uurida ligikaudseid kiirendiarhitektuure. FAF pakub laiaulatuslikku tööriistakomplekti projekteerimiseks, simuleerimiseks ja

Ligikaudsete kiirendite uurimine FPGA-arhitektuuri automatiseeritud raamistiku abil

Field Programmable Gate Array (FPGA) kasutamine on viimastel aastatel muutunud üha populaarsemaks tänu nende võimele pakkuda suurt jõudlust ja paindlikkust. FPGA-d on teatud tüüpi integraallülitused, mida saab programmeerida täitma konkreetseid ülesandeid, võimaldades välja töötada kohandatud riistvaralahendusi. Sellisena kasutatakse neid sageli sellistes rakendustes nagu manussüsteemid, digitaalne signaalitöötlus ja pilditöötlus. FPGA-põhiste lahenduste väljatöötamine võib aga olla aeganõudev ja keeruline, kuna on vaja käsitsi kujundada ja optimeerida. Selle väljakutse lahendamiseks teadlased

Ligikaudsete kiirendiarhitektuuride uurimine automatiseeritud FPGA-raamistikega

Ligikaudse andmetöötluse potentsiaali on uuritud aastakümneid, kuid hiljutised edusammud FPGA raamistikes on võimaldanud uurimise uuel tasemel. Ligikaudsed kiirendi arhitektuurid muutuvad üha populaarsemaks, kuna need pakuvad võimalust energiatarbimist vähendada ja jõudlust parandada. Nüüd on saadaval automatiseeritud FPGA-raamistikud, mis aitavad disaineritel kiiresti ja hõlpsalt ligikaudse arvutuse võimalusi uurida. Ligikaudne andmetöötlus on andmetöötlusviis, mis kasutab soovitud tulemuse saavutamiseks ebatäpseid arvutusi. Seda saab kasutada energiatarbimise vähendamiseks, jõudluse parandamiseks või mõlemaks. Ligikaudsed kiirendid on

Transistori jõudluse parandamine 2D materjalidega: kontakti takistuse vähendamine

Transistorid on kaasaegse elektroonika ehitusplokid ja nende jõudlus on uute tehnoloogiate arendamiseks hädavajalik. Tehnoloogia arenedes suureneb vajadus tõhusamate transistoride järele. Üks viis transistori jõudluse parandamiseks on kontakttakistuse vähendamine. Kontakttakistus on takistus kahe materjali vahel, kui need on üksteisega kontaktis. See võib põhjustada olulisi võimsuskadusid ja piirata transistoride jõudlust. Hiljutised edusammud kahemõõtmeliste (2D) materjalide vallas on avanud uusi võimalusi kontakttakistuse vähendamiseks. 2D materjalid on õhukesed aatomite kihid

Transistori jõudluse parandamine 2D materjalidega: strateegiad kontakti takistuse minimeerimiseks.

Transistoride väljatöötamine on olnud kaasaegse tehnoloogia arengu peamine tegur. Transistore kasutatakse mitmesugustes rakendustes alates arvutitest ja nutitelefonidest kuni meditsiiniseadmete ja tööstusseadmeteni. Kuid üks peamisi väljakutseid transistori projekteerimisel on kontakttakistuse minimeerimine. Kontakttakistus on kahe metallkontakti vaheline takistus ja see võib oluliselt vähendada transistori jõudlust. Õnneks on hiljutised edusammud kahemõõtmeliste (2D) materjalide vallas pakkunud uusi strateegiaid kontakttakistuse minimeerimiseks ja transistori jõudluse parandamiseks. 2D materjalid on aatomilt õhukesed kihid