Puolijohde

Kattava tutkimus puolijohdevikojen havaitsemisesta SEM-kuvissa SEMI-PointRendin avulla

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Aikaleima: 11. maaliskuuta 2023 12 - Muokattu: Maaliskuussa 11, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

eringPuolijohdevikojen havaitseminen on kriittinen prosessi integroitujen piirien tuotannossa. On tärkeää havaita kaikki valmistusprosessin viat, jotta lopputuote on korkealaatuinen ja täyttää vaaditut standardit. Pyyhkäisyelektronimikroskoopin (SEM) käyttäminen vikojen havaitsemiseen on tullut yhä suositummaksi, koska se pystyy tarjoamaan yksityiskohtaisia ​​kuvia puolijohteen pinnasta. Perinteisten SEM-kuva-analyysitekniikoiden kyky havaita vikoja on kuitenkin rajallinen. Viime aikoina on otettu käyttöön uusi tekniikka nimeltä SEMI-PointRendering.

SEMI-PointTrend: Puolijohdevika-analyysin tarkkuuden ja yksityiskohtien parantaminen SEM-kuvissa

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Aikaleima: 11. maaliskuuta 2023 12 - Muokattu: Maaliskuussa 11, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Puolijohdevikojen analysointi on kriittinen prosessi puolijohdelaitteiden laadun varmistamiseksi. Sellaisenaan on tärkeää saada tarkka ja yksityiskohtainen analyysi laitteessa olevista vioista. SEMI-PointRend on uusi tekniikka, joka on suunniteltu parantamaan puolijohdevika-analyysin tarkkuutta ja yksityiskohtia SEM-kuvissa. SEMI-PointRend on ohjelmistopohjainen ratkaisu, joka analysoi SEM-kuvia koneoppimisalgoritmeilla. Se voi havaita ja luokitella kuvien viat erittäin tarkasti ja yksityiskohtaisesti. Ohjelmisto käyttää syväoppimisen yhdistelmää,

Puolijohdevirheiden analyysi SEM-kuvissa SEMI-PointTrendin avulla tarkkuuden ja yksityiskohtien parantamiseksi

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Aikaleima: 11. maaliskuuta 2023 12 - Muokattu: Maaliskuussa 11, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

SEMI-PointRendin käyttö SEM-kuvien puolijohdevirheiden analysointiin on tehokas työkalu, joka voi parantaa tarkkuutta ja yksityiskohtia. Tämä tekniikka on kehitetty auttamaan insinöörejä ja tutkijoita ymmärtämään paremmin puolijohdemateriaalien vikojen luonnetta. SEMI-PointRendin avulla insinöörit ja tutkijat voivat nopeasti ja tarkasti tunnistaa ja analysoida vikoja SEM-kuvissa. SEMI-PointRend on ohjelmistopohjainen järjestelmä, joka käyttää kuvankäsittelyalgoritmien ja tekoälyn yhdistelmää SEM-kuvien analysointiin. Se voi havaita ja luokitella kuvien viat, kuten

Suuremman tarkkuuden ja rakeisuuden saavuttaminen puolijohdevikojen SEM-kuvaanalyysissä SEMI-PointRendin avulla

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Aikaleima: 11. maaliskuuta 2023 12 - Muokattu: Maaliskuussa 11, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Puolijohdevirheiden eringSEM-kuvaanalyysi on monimutkainen prosessi, joka vaatii suurta tarkkuutta ja rakeisuutta vikojen tarkkaan tunnistamiseen ja luokitteluun. Tämän haasteen ratkaisemiseksi tutkijat ovat kehittäneet uuden tekniikan nimeltä SEMI-PointRendering. Tämä menetelmä käyttää koneoppimisen ja kuvankäsittelyn yhdistelmää parantaakseen virheanalyysin tarkkuutta ja tarkkuutta. SEMI-PointRendering-tekniikka toimii segmentoimalla ensin SEM-kuvat kiinnostaviin alueisiin. Nämä alueet analysoidaan sitten käyttämällä koneoppimisalgoritmeja vikojen tunnistamiseksi ja luokittelemiseksi. Tämän jälkeen algoritmi luo 3D-mallin

Likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkiminen FPGA:n automaattisen kehyksen avulla

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Aikaleima: 10. maaliskuuta 2023 7 - Muokattu: Maaliskuussa 10, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Field Programmable Gate Arrays (FPGA:iden) käyttö likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkimiseen on tullut yhä suositummaksi viime vuosina. Tämä johtuu FPGA:iden joustavuudesta ja skaalautumisesta, mikä mahdollistaa räätälöityjen laitteistoratkaisujen kehittämisen tiettyihin sovelluksiin. Automatisoidut puitteet FPGA:iden likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkimiseksi on kehitetty prosessin tehostamiseksi ja kustannustehokkaammaksi. Automaattinen kehys FPGA:n likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkimiseksi koostuu tyypillisesti kolmesta pääkomponentista: korkean tason synteesityökalusta, optimointityökalusta ja varmennustyökalusta.

Tutkitaan likimääräisiä kiihdyttimiä FPGA:n automatisoiduilla kehyksillä

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Aikaleima: 10. maaliskuuta 2023 7 - Muokattu: Maaliskuussa 10, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Kenttäohjelmoitavat porttiryhmät (FPGA:t) ovat tulossa yhä suositumpia kiihdyttäviin sovelluksiin useilla eri aloilla. FPGA:t tarjoavat mahdollisuuden räätälöidä laitteistoa erityistarpeiden mukaan, mikä tekee niistä houkuttelevan vaihtoehdon sovelluksille, jotka vaativat korkeaa suorituskykyä ja pientä virrankulutusta. Automatisoituja kehyksiä kehitetään helpottamaan FPGA:n likimääräisten kiihdyttimien tutkimista. Nämä puitteet tarjoavat suunnittelijoille alustan, jonka avulla he voivat nopeasti ja helposti tutkia tarkkuuden ja suorituskyvyn välisiä kompromisseja, kun ne ottavat käyttöön likimääräisiä kiihdyttimiä FPGA:ssa. Suunnilleen kiihdytin on suunniteltu tarjoamaan nopeampaa suorituskykyä

Likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkiminen FPGA-automaatiokehyksen avulla

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Aikaleima: 10. maaliskuuta 2023 7 - Muokattu: Maaliskuussa 10, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Field Programmable Gate Arrays (FPGA:t) käyttö likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkimiseen on tulossa yhä suositummaksi. FPGA:t ovat eräänlainen integroitu piiri, joka voidaan ohjelmoida suorittamaan tiettyjä tehtäviä, joten ne ovat ihanteellisia uusien arkkitehtuurien tutkimiseen. Lisäksi FPGA:ita käytetään usein korkean suorituskyvyn laskentasovelluksissa, mikä tekee niistä ihanteellisen alustan likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkimiseen. FPGA Automation Framework (FAF) on ohjelmistoalusta, jonka avulla käyttäjät voivat nopeasti ja helposti tutkia likimääräisiä kiihdytinarkkitehtuureja FPGA:n avulla. FAF tarjoaa kattavan työkalusarjan suunnitteluun, simulointiin ja

Summittaisten kiihdyttimien tutkiminen FPGA-arkkitehtuurin automaattisen kehyksen avulla

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Aikaleima: 10. maaliskuuta 2023 7 - Muokattu: Maaliskuussa 10, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Field Programmable Gate Array (FPGA:n) käyttö on tullut yhä suositummaksi viime vuosina, koska ne tarjoavat korkean suorituskyvyn ja joustavuuden. FPGA:t ovat eräänlainen integroitu piiri, joka voidaan ohjelmoida suorittamaan tiettyjä tehtäviä, mikä mahdollistaa räätälöityjen laitteistoratkaisujen kehittämisen. Sellaisenaan niitä käytetään usein sovelluksissa, kuten sulautetuissa järjestelmissä, digitaalisessa signaalinkäsittelyssä ja kuvankäsittelyssä. FPGA-pohjaisten ratkaisujen kehittäminen voi kuitenkin olla aikaa vievää ja monimutkaista, koska se vaatii manuaalista suunnittelua ja optimointia. Vastatakseen tähän haasteeseen tutkijat

Likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkiminen automaattisten FPGA-kehysten avulla

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Aikaleima: 10. maaliskuuta 2023 7 - Muokattu: Maaliskuussa 10, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Likimääräisen laskennan mahdollisuuksia on tutkittu vuosikymmeniä, mutta FPGA-kehysten viimeaikainen kehitys on mahdollistanut uuden tutkimuksen tason. Likimääräiset kiihdytinarkkitehtuurit ovat yhä suositumpia, koska ne tarjoavat tavan vähentää virrankulutusta ja parantaa suorituskykyä. Automaattiset FPGA-kehykset ovat nyt saatavilla, jotta suunnittelijat voivat nopeasti ja helposti tutkia likimääräisen laskennan mahdollisuuksia. Approximate computing on laskentatapa, jossa käytetään epätarkkoja laskelmia halutun tuloksen saavuttamiseksi. Tätä voidaan käyttää vähentämään virrankulutusta, parantamaan suorituskykyä tai molempia. Suunnilleen kiihdyttimiä ovat

Likimääräisten kiihdytinarkkitehtuurien tutkiminen automaattisten FPGA-kehysten avulla

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Aikaleima: 10. maaliskuuta 2023 7 - Muokattu: Maaliskuussa 10, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Approksimaattisen laskennan ilmaantuminen on avannut laitteistosuunnittelijoille uuden mahdollisuuksien maailman. Likimääräiset kiihdyttimet ovat eräänlainen laitteistoarkkitehtuuri, jota voidaan käyttää nopeuttamaan laskelmia tinkimällä tarkkuudesta. Automatisoidut FPGA-kehykset ovat tehokas työkalu näiden likimääräisten arkkitehtuurien tutkimiseen, ja ne voivat auttaa suunnittelijoita arvioimaan nopeasti tarkkuuden ja suorituskyvyn väliset kompromissit. Likimääräiset kiihdyttimet on suunniteltu vähentämään laskennan suorittamiseen kuluvaa aikaa tinkimällä tarkkuudesta. Tämä tehdään lisäämällä laskentaan virheitä, jotka

Transistorin suorituskyvyn parantaminen 2D-materiaalipohjaisella kosketusvastuksen vähentämisellä

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/reducing-contact-resistance-in-developing-transistors-based-on-2d-materials/
Aikaleima: 10. maaliskuuta 2023 6 - Muokattu: Maaliskuussa 10, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Transistorit ovat modernin elektroniikan rakennuspalikoita, ja niiden suorituskyky on olennainen uusien teknologioiden kehittämisessä. Transistorin ja sen koskettimien välinen kosketusresistanssi voi kuitenkin rajoittaa transistorin suorituskykyä. Onneksi 2D-materiaalien viimeaikaiset edistysaskeleet ovat antaneet tutkijoille mahdollisuuden kehittää uusia strategioita kosketusresistanssin vähentämiseksi ja transistorin suorituskyvyn parantamiseksi. 2D-materiaalit ovat atomin ohuita materiaalikerroksia, joilla on ainutlaatuiset elektroniset ominaisuudet. Näillä materiaaleilla voidaan luoda erittäin ohuita kerroksia johtavasta materiaalista, jota voidaan käyttää vähentämään välistä kosketusvastusta

Transistorin suorituskyvyn parantaminen 2D-materiaaleilla kontaktivastuksen pienentämiseksi

Lähdesolmu: https://zephyrnet.com/reducing-contact-resistance-in-developing-transistors-based-on-2d-materials/
Aikaleima: 10. maaliskuuta 2023 6 - Muokattu: Maaliskuussa 10, 2023 - Julkaissut:
Lähde klusteri:
Julkaisija Platon

Transistorit ovat modernin elektroniikan rakennuspalikoita, ja niiden suorituskyky on olennainen uusien teknologioiden kehittämisessä. Transistoreiden pienentyessä ja monimutkaisempia on yhä tärkeämpää löytää tapoja parantaa niiden suorituskykyä. Yksi tapa tehdä tämä on vähentää kosketusvastusta, mikä voidaan saavuttaa käyttämällä kaksiulotteisia (2D) materiaaleja. 2D-materiaalit ovat ohuita atomikerroksia, jotka ovat vain yhden tai kahden atomin paksuisia. Niillä on ainutlaatuiset ominaisuudet, jotka tekevät niistä ihanteellisia käytettäväksi transistoreissa. Ne ovat esimerkiksi erittäin johtavia ja