Semiconduttore

SEMI-PointRend: miglioramento della precisione e dei dettagli dell'analisi dei difetti dei semiconduttori nelle immagini SEM

L'analisi dei difetti dei semiconduttori è un processo fondamentale per garantire la qualità dei dispositivi a semiconduttore. Pertanto, è importante avere un'analisi accurata e dettagliata dei difetti presenti nel dispositivo. SEMI-PointRend è una nuova tecnologia progettata per migliorare la precisione e il dettaglio dell'analisi dei difetti dei semiconduttori nelle immagini SEM. SEMI-PointRend è una soluzione basata su software che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le immagini SEM. È in grado di rilevare e classificare i difetti nelle immagini con elevata precisione e dettaglio. Il software utilizza una combinazione di deep learning,

Analisi dei difetti dei semiconduttori nelle immagini SEM utilizzando SEMI-PointRend per una maggiore precisione e dettaglio

L'uso di SEMI-PointRend per l'analisi dei difetti dei semiconduttori nelle immagini SEM è un potente strumento in grado di fornire maggiore precisione e dettaglio. Questa tecnologia è stata sviluppata per aiutare ingegneri e scienziati a comprendere meglio la natura dei difetti nei materiali semiconduttori. Utilizzando SEMI-PointRend, ingegneri e scienziati possono identificare e analizzare in modo rapido e accurato i difetti nelle immagini SEM. SEMI-PointRend è un sistema basato su software che utilizza una combinazione di algoritmi di elaborazione delle immagini e intelligenza artificiale per analizzare le immagini SEM. Può rilevare e classificare i difetti nelle immagini, come

Raggiungimento di maggiore precisione e granularità nell'analisi delle immagini SEM dei difetti dei semiconduttori utilizzando SEMI-PointRend

L'analisi delle immagini eringSEM dei difetti dei semiconduttori è un processo complesso che richiede elevata precisione e granularità per identificare e classificare accuratamente i difetti. Per affrontare questa sfida, i ricercatori hanno sviluppato una nuova tecnica chiamata SEMI-PointRendering. Questo metodo utilizza una combinazione di apprendimento automatico ed elaborazione delle immagini per ottenere maggiore precisione e granularità nell'analisi dei difetti. La tecnica SEMI-PointRendering funziona segmentando innanzitutto le immagini SEM in regioni di interesse. Queste regioni vengono quindi analizzate utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per identificare e classificare i difetti. L'algoritmo crea quindi un modello 3D di

Uno studio completo sul rilevamento dei difetti dei semiconduttori nelle immagini SEM utilizzando SEMI-PointRend

eringIl rilevamento dei difetti dei semiconduttori è un processo critico nella produzione di circuiti integrati. È importante rilevare eventuali difetti nel processo di produzione per garantire che il prodotto finale sia di alta qualità e soddisfi gli standard richiesti. L'uso delle immagini al microscopio elettronico a scansione (SEM) per rilevare i difetti è diventato sempre più popolare grazie alla sua capacità di fornire immagini dettagliate della superficie del semiconduttore. Tuttavia, le tradizionali tecniche di analisi delle immagini SEM sono limitate nella loro capacità di rilevare accuratamente i difetti. Recentemente, una nuova tecnica chiamata SEMI-PointRendering è stata sviluppata

Esplorazione di architetture approssimative di acceleratori utilizzando framework FPGA automatizzati

L'emergere del calcolo approssimato ha aperto un nuovo mondo di possibilità per i progettisti di hardware. Gli acceleratori approssimativi sono un tipo di architettura hardware che può essere utilizzata per accelerare i calcoli sacrificando una certa precisione. I framework FPGA automatizzati sono un potente strumento per esplorare queste architetture approssimative e possono aiutare i progettisti a valutare rapidamente i compromessi tra precisione e prestazioni. Gli acceleratori approssimativi sono progettati per ridurre la quantità di tempo necessaria per completare un calcolo sacrificando una certa precisione. Ciò viene fatto introducendo errori nel calcolo, che

Esplorazione di architetture approssimative di acceleratori utilizzando il framework automatizzato su FPGA

L'uso di Field Programmable Gate Array (FPGA) per esplorare architetture approssimative di acceleratori è diventato sempre più popolare negli ultimi anni. Ciò è dovuto alla flessibilità e alla scalabilità degli FPGA, che consentono lo sviluppo di soluzioni hardware personalizzate su misura per applicazioni specifiche. Sono stati sviluppati framework automatizzati per esplorare architetture approssimative di acceleratori su FPGA per rendere il processo più efficiente ed economico. Un framework automatizzato per esplorare architetture approssimative di acceleratori su FPGA è tipicamente costituito da tre componenti principali: uno strumento di sintesi di alto livello, uno strumento di ottimizzazione e uno strumento di verifica.

Esplorazione di acceleratori approssimati con framework automatizzati su FPGA

Gli FPGA (gate array programmabili sul campo) stanno diventando sempre più popolari per accelerare le applicazioni in un'ampia gamma di settori. Gli FPGA offrono la possibilità di personalizzare l'hardware per soddisfare esigenze specifiche, rendendoli un'opzione interessante per le applicazioni che richiedono prestazioni elevate e basso consumo energetico. Sono in fase di sviluppo strutture automatizzate per facilitare l'esplorazione di acceleratori approssimativi sugli FPGA. Questi framework forniscono ai progettisti una piattaforma per esplorare in modo rapido e semplice i compromessi tra precisione e prestazioni durante l'implementazione di acceleratori approssimativi sugli FPGA. Gli acceleratori approssimativi sono progettati per fornire prestazioni più veloci

Esplorazione di architetture approssimative di acceleratori utilizzando il framework di automazione FPGA

L'uso di Field Programmable Gate Array (FPGA) per esplorare architetture approssimative di acceleratori sta diventando sempre più popolare. Gli FPGA sono un tipo di circuito integrato che può essere programmato per eseguire compiti specifici, rendendoli ideali per esplorare nuove architetture. Inoltre, gli FPGA vengono spesso utilizzati in applicazioni di calcolo ad alte prestazioni, rendendoli una piattaforma ideale per esplorare architetture approssimative di acceleratori. L'FPGA Automation Framework (FAF) è una piattaforma software che consente agli utenti di esplorare rapidamente e facilmente architetture approssimative di acceleratori utilizzando FPGA. FAF fornisce un set completo di strumenti per la progettazione, la simulazione e

Esplorazione degli acceleratori approssimativi utilizzando il framework automatizzato sull'architettura FPGA

L'uso degli FPGA (Field Programmable Gate Array) è diventato sempre più popolare negli ultimi anni grazie alla loro capacità di fornire prestazioni elevate e flessibilità. Gli FPGA sono un tipo di circuito integrato che può essere programmato per eseguire compiti specifici, consentendo lo sviluppo di soluzioni hardware personalizzate. Pertanto, vengono spesso utilizzati per applicazioni quali sistemi embedded, elaborazione di segnali digitali ed elaborazione di immagini. Tuttavia, lo sviluppo di soluzioni basate su FPGA può essere lungo e complesso a causa della necessità di progettazione e ottimizzazione manuale. Per affrontare questa sfida, i ricercatori

Esplorazione di architetture approssimative di acceleratori con framework FPGA automatizzati

Il potenziale del calcolo approssimato è stato esplorato per decenni, ma i recenti progressi nei framework FPGA hanno consentito un nuovo livello di esplorazione. Le architetture approssimative degli acceleratori stanno diventando sempre più popolari poiché offrono un modo per ridurre il consumo energetico e migliorare le prestazioni. Sono ora disponibili framework FPGA automatizzati per aiutare i progettisti a esplorare rapidamente e facilmente le possibilità del calcolo approssimato. Il calcolo approssimato è una forma di calcolo che utilizza calcoli inesatti per ottenere il risultato desiderato. Questo può essere utilizzato per ridurre il consumo energetico, migliorare le prestazioni o entrambi. Gli acceleratori approssimativi lo sono

Miglioramento delle prestazioni dei transistor con materiali 2D: riduzione della resistenza di contatto

I transistor sono gli elementi costitutivi dell'elettronica moderna e le loro prestazioni sono essenziali per lo sviluppo di nuove tecnologie. Con l’avanzare della tecnologia, aumenta la necessità di transistor più efficienti. Un modo per migliorare le prestazioni dei transistor è ridurre la resistenza di contatto. La resistenza di contatto è la resistenza tra due materiali quando sono in contatto tra loro. Può causare perdite di potenza significative e limitare le prestazioni dei transistor. I recenti progressi nei materiali bidimensionali (2D) hanno aperto nuove possibilità per ridurre la resistenza di contatto. I materiali 2D sono sottili strati di atomi

Miglioramento delle prestazioni dei transistor con materiali 2D: strategie per ridurre al minimo la resistenza di contatto.

Lo sviluppo dei transistor è stato un fattore importante nel progresso della tecnologia moderna. I transistor vengono utilizzati in una varietà di applicazioni, dai computer e smartphone ai dispositivi medici e alle apparecchiature industriali. Tuttavia, una delle maggiori sfide nella progettazione dei transistor è ridurre al minimo la resistenza di contatto. La resistenza di contatto è la resistenza tra due contatti metallici e può ridurre significativamente le prestazioni di un transistor. Fortunatamente, i recenti progressi nei materiali bidimensionali (2D) hanno fornito nuove strategie per ridurre al minimo la resistenza di contatto e migliorare le prestazioni dei transistor. I materiali 2D sono strati atomicamente sottili di