نیمه هادی

SEMI-PointRend: افزایش دقت و جزئیات تجزیه و تحلیل نقص نیمه هادی در تصاویر SEM

تجزیه و تحلیل عیب نیمه هادی یک فرآیند حیاتی برای اطمینان از کیفیت دستگاه های نیمه هادی است. به این ترتیب، تجزیه و تحلیل دقیق و دقیق از عیوب موجود در دستگاه مهم است. SEMI-PointRend یک فناوری جدید است که برای افزایش دقت و جزئیات تجزیه و تحلیل نقص نیمه هادی در تصاویر SEM طراحی شده است. SEMI-PointRend یک راه حل مبتنی بر نرم افزار است که از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تصاویر SEM استفاده می کند. می تواند عیوب تصاویر را با دقت و جزئیات بالا شناسایی و طبقه بندی کند. این نرم افزار از ترکیبی از یادگیری عمیق استفاده می کند،

تجزیه و تحلیل عیوب نیمه هادی در تصاویر SEM با استفاده از SEMI-PointRend برای بهبود دقت و جزئیات

استفاده از SEMI-PointRend برای تجزیه و تحلیل عیوب نیمه هادی در تصاویر SEM ابزار قدرتمندی است که می تواند دقت و جزئیات را بهبود بخشد. این فناوری برای کمک به مهندسان و دانشمندان برای درک بهتر ماهیت نقص در مواد نیمه هادی توسعه یافته است. با استفاده از SEMI-PointRend، مهندسان و دانشمندان می توانند به سرعت و با دقت عیوب را در تصاویر SEM شناسایی و تجزیه و تحلیل کنند. SEMI-PointRend یک سیستم مبتنی بر نرم افزار است که از ترکیبی از الگوریتم های پردازش تصویر و هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تصاویر SEM استفاده می کند. این می تواند نقص های موجود در تصاویر را شناسایی و طبقه بندی کند

دستیابی به دقت و دانه بندی بالاتر در تحلیل تصویر SEM عیوب نیمه هادی با استفاده از SEMI-PointRend

تجزیه و تحلیل تصویر eringSEM عیوب نیمه هادی یک فرآیند پیچیده است که برای شناسایی و طبقه بندی دقیق عیوب به دقت و دانه بندی بالایی نیاز دارد. برای مقابله با این چالش، محققان تکنیک جدیدی به نام SEMI-PointRendering ایجاد کرده اند. این روش از ترکیبی از یادگیری ماشین و پردازش تصویر برای دستیابی به دقت و دانه بندی بالاتر در تجزیه و تحلیل عیب استفاده می کند. تکنیک SEMI-PointRendering ابتدا تصاویر SEM را به مناطق مورد نظر تقسیم می کند. سپس این مناطق با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی و طبقه‌بندی عیوب مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند. سپس الگوریتم یک مدل سه بعدی از

مطالعه جامع تشخیص نقص نیمه هادی در تصاویر SEM با استفاده از SEMI-PointRend

تشخیص عیب نیمه هادی ering یک فرآیند حیاتی در تولید مدارهای مجتمع است. تشخیص هر گونه نقص در فرآیند تولید برای اطمینان از کیفیت بالای محصول و رعایت استانداردهای لازم بسیار مهم است. استفاده از تصاویر میکروسکوپ الکترونی روبشی (SEM) برای تشخیص عیوب به دلیل توانایی آن در ارائه تصاویر دقیق از سطح نیمه هادی به طور فزاینده ای محبوب شده است. با این حال، تکنیک های سنتی تجزیه و تحلیل تصویر SEM در توانایی خود برای تشخیص دقیق عیوب محدود هستند. اخیراً تکنیک جدیدی به نام SEMI-PointRendering ارائه شده است.

کاوش در معماری های تقریبی شتاب دهنده با استفاده از چارچوب های خودکار FPGA

ظهور محاسبات تقریبی دنیای جدیدی از امکانات را برای طراحان سخت افزار گشوده است. شتاب دهنده های تقریبی نوعی از معماری سخت افزاری هستند که می توانند برای افزایش سرعت محاسبات با کاهش دقت مورد استفاده قرار گیرند. چارچوب‌های خودکار FPGA ابزاری قدرتمند برای کاوش در این معماری‌های تقریبی هستند و می‌توانند به طراحان کمک کنند تا به سرعت مبادلات بین دقت و عملکرد را ارزیابی کنند. شتاب‌دهنده‌های تقریبی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که با به خطر انداختن مقداری دقت، مدت زمان انجام محاسبات را کاهش دهند. این کار با وارد کردن خطا به محاسبات انجام می شود که

کاوش در معماری تقریبی شتاب دهنده با استفاده از چارچوب خودکار در FPGA

استفاده از آرایه‌های دروازه قابل برنامه‌ریزی میدانی (FPGA) برای بررسی معماری‌های تقریبی شتاب‌دهنده در سال‌های اخیر به طور فزاینده‌ای محبوب شده است. این به دلیل انعطاف پذیری و مقیاس پذیری FPGA ها است که امکان توسعه راه حل های سخت افزاری سفارشی متناسب با برنامه های کاربردی خاص را فراهم می کند. چارچوب‌های خودکار برای کاوش در معماری‌های تقریبی شتاب‌دهنده‌ها در FPGA ایجاد شده‌اند تا فرآیند را کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کنند. یک چارچوب خودکار برای کاوش معماری های تقریبی شتاب دهنده ها در FPGA ها معمولاً از سه جزء اصلی تشکیل شده است: یک ابزار سنتز سطح بالا، یک ابزار بهینه سازی و یک ابزار تأیید.

بررسی شتاب‌دهنده‌های تقریبی با چارچوب‌های خودکار در FPGA

آرایه‌های دروازه‌ای قابل برنامه‌ریزی میدانی (FPGA) به طور فزاینده‌ای برای تسریع برنامه‌ها در طیف وسیعی از صنایع محبوب می‌شوند. FPGA ها توانایی سفارشی کردن سخت افزار را برای برآوردن نیازهای خاص ارائه می دهند و آنها را به گزینه ای جذاب برای برنامه هایی که نیاز به عملکرد بالا و مصرف انرژی پایین دارند تبدیل می کند. چارچوب‌های خودکار در حال توسعه هستند تا کاوش شتاب‌دهنده‌های تقریبی در FPGA را آسان‌تر کنند. این چارچوب‌ها بستری را برای طراحان فراهم می‌کنند تا به سرعت و به آسانی معاوضه بین دقت و عملکرد را هنگام پیاده‌سازی شتاب‌دهنده‌های تقریبی در FPGA بررسی کنند. شتاب دهنده های تقریبی برای ارائه عملکرد سریعتر طراحی شده اند

کاوش در معماری های تقریبی شتاب دهنده با استفاده از چارچوب اتوماسیون FPGA

استفاده از آرایه های دروازه قابل برنامه ریزی میدانی (FPGA) برای کشف معماری های تقریبی شتاب دهنده ها به طور فزاینده ای محبوب می شود. FPGA ها نوعی مدار مجتمع هستند که می توانند برای انجام وظایف خاص برنامه ریزی شوند و آنها را برای کاوش در معماری های جدید ایده آل کند. علاوه بر این، FPGA ها اغلب در برنامه های محاسباتی با کارایی بالا مورد استفاده قرار می گیرند، و آنها را به یک پلت فرم ایده آل برای کاوش در معماری های تقریبی شتاب دهنده تبدیل می کند. چارچوب اتوماسیون FPGA (FAF) یک پلت فرم نرم افزاری است که به کاربران اجازه می دهد تا به سرعت و به راحتی معماری های تقریبی شتاب دهنده ها را با استفاده از FPGA کاوش کنند. FAF مجموعه ای جامع از ابزارها را برای طراحی، شبیه سازی و

کاوش شتاب دهنده های تقریبی با استفاده از چارچوب خودکار در معماری FPGA

استفاده از آرایه‌های دروازه‌ای قابل برنامه‌ریزی میدانی (FPGA) در سال‌های اخیر به دلیل توانایی آن‌ها در ارائه عملکرد و انعطاف‌پذیری بالا، محبوبیت زیادی پیدا کرده است. FPGA ها نوعی مدار مجتمع هستند که می توانند برای انجام وظایف خاص برنامه ریزی شوند و امکان توسعه راه حل های سخت افزاری سفارشی را فراهم کنند. به این ترتیب، آنها اغلب برای برنامه هایی مانند سیستم های جاسازی شده، پردازش سیگنال دیجیتال، و پردازش تصویر استفاده می شوند. برای مقابله با این چالش، محققان

کاوش در معماری های شتاب دهنده تقریبی با چارچوب های خودکار FPGA

پتانسیل محاسبات تقریبی برای دهه‌ها مورد بررسی قرار گرفته است، اما پیشرفت‌های اخیر در چارچوب‌های FPGA سطح جدیدی از کاوش را امکان‌پذیر کرده است. معماری های تقریبی شتاب دهنده به طور فزاینده ای محبوب می شوند زیرا راهی برای کاهش مصرف برق و بهبود عملکرد ارائه می دهند. چارچوب های خودکار FPGA اکنون در دسترس هستند تا به طراحان کمک کنند تا به سرعت و به راحتی امکانات محاسبات تقریبی را کشف کنند. محاسبات تقریبی نوعی از محاسبات است که از محاسبات غیر دقیق برای دستیابی به نتیجه دلخواه استفاده می کند. این می تواند برای کاهش مصرف برق، بهبود عملکرد یا هر دو مورد استفاده قرار گیرد. شتاب دهنده های تقریبی هستند

بهبود عملکرد ترانزیستور با مواد دو بعدی: کاهش مقاومت تماس

ترانزیستورها اجزای سازنده الکترونیک مدرن هستند و عملکرد آنها برای توسعه فناوری های جدید ضروری است. با پیشرفت تکنولوژی، نیاز به ترانزیستورهای کارآمدتر افزایش می یابد. یکی از راه‌های بهبود عملکرد ترانزیستور، کاهش مقاومت تماسی است. مقاومت تماسی مقاومت بین دو ماده در تماس با یکدیگر است. می تواند باعث تلفات توان قابل توجهی شود و عملکرد ترانزیستورها را محدود کند. پیشرفت های اخیر در مواد دو بعدی (2 بعدی) امکانات جدیدی را برای کاهش مقاومت تماسی باز کرده است. مواد دو بعدی لایه های نازکی از اتم ها هستند

افزایش عملکرد ترانزیستور با مواد دو بعدی: استراتژی هایی برای به حداقل رساندن مقاومت تماس.

توسعه ترانزیستورها عامل اصلی پیشرفت تکنولوژی مدرن بوده است. ترانزیستورها در کاربردهای مختلفی از کامپیوتر و گوشی های هوشمند گرفته تا تجهیزات پزشکی و تجهیزات صنعتی استفاده می شوند. با این حال، یکی از چالش های اصلی در طراحی ترانزیستور، به حداقل رساندن مقاومت تماس است. مقاومت تماسی مقاومت بین دو کنتاکت فلزی است و می تواند عملکرد ترانزیستور را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. خوشبختانه، پیشرفت‌های اخیر در مواد دو بعدی (2 بعدی) استراتژی‌های جدیدی را برای به حداقل رساندن مقاومت تماسی و افزایش عملکرد ترانزیستور ارائه کرده است. مواد 2 بعدی لایه‌های اتمی نازکی هستند.