Halfgeleider

Een uitgebreide studie van detectie van halfgeleiderdefecten in SEM-afbeeldingen met behulp van SEMI-PointRend

eringDefectdetectie van halfgeleiders is een cruciaal proces bij de productie van geïntegreerde schakelingen. Het is belangrijk om eventuele defecten in het fabricageproces op te sporen om ervoor te zorgen dat het eindproduct van hoge kwaliteit is en voldoet aan de vereiste normen. Het gebruik van scanning-elektronenmicroscopie (SEM)-afbeeldingen om defecten te detecteren is steeds populairder geworden vanwege het vermogen om gedetailleerde afbeeldingen van het oppervlak van de halfgeleider te leveren. Traditionele SEM-beeldanalysetechnieken zijn echter beperkt in hun vermogen om defecten nauwkeurig te detecteren. Onlangs is een nieuwe techniek genaamd SEMI-PointRendering geïntroduceerd.

SEMI-PointRend: verbetering van de nauwkeurigheid en details van de analyse van halfgeleiderdefecten in SEM-afbeeldingen

De analyse van halfgeleiderdefecten is een cruciaal proces om de kwaliteit van halfgeleiderapparaten te waarborgen. Daarom is het belangrijk om een ​​nauwkeurige en gedetailleerde analyse te hebben van de defecten in het apparaat. SEMI-PointRend is een nieuwe technologie die is ontworpen om de nauwkeurigheid en details van de analyse van halfgeleiderdefecten in SEM-beelden te verbeteren. SEMI-PointRend is een op software gebaseerde oplossing die machine learning-algoritmen gebruikt om SEM-afbeeldingen te analyseren. Het kan defecten in de afbeeldingen met hoge nauwkeurigheid en detail detecteren en classificeren. De software maakt gebruik van een combinatie van deep learning,

Analyse van halfgeleiderdefecten in SEM-afbeeldingen met behulp van SEMI-PointRend voor verbeterde nauwkeurigheid en detail

Het gebruik van SEMI-PointRend voor de analyse van halfgeleiderdefecten in SEM-afbeeldingen is een krachtig hulpmiddel dat verbeterde nauwkeurigheid en detail kan bieden. Deze technologie is ontwikkeld om ingenieurs en wetenschappers te helpen de aard van defecten in halfgeleidermaterialen beter te begrijpen. Door SEMI-PointRend te gebruiken, kunnen ingenieurs en wetenschappers snel en nauwkeurig defecten in SEM-beelden identificeren en analyseren. SEMI-PointRend is een op software gebaseerd systeem dat een combinatie van beeldverwerkingsalgoritmen en kunstmatige intelligentie gebruikt om SEM-beelden te analyseren. Het kan defecten in de afbeeldingen detecteren en classificeren, zoals

Hogere precisie en granulariteit bereiken bij SEM-beeldanalyse van halfgeleiderdefecten met behulp van SEMI-PointRend

eringSEM-beeldanalyse van halfgeleiderdefecten is een complex proces dat hoge precisie en granulariteit vereist om defecten nauwkeurig te identificeren en te classificeren. Om deze uitdaging aan te gaan, hebben onderzoekers een nieuwe techniek ontwikkeld genaamd SEMI-PointRendering. Deze methode maakt gebruik van een combinatie van machinaal leren en beeldverwerking om een ​​hogere precisie en granulariteit bij de defectanalyse te bereiken. De SEMI-PointRendering-techniek werkt door de SEM-beelden eerst te segmenteren in interessegebieden. Deze regio's worden vervolgens geanalyseerd met behulp van machine learning-algoritmen om de defecten te identificeren en te classificeren. Het algoritme maakt vervolgens een 3D-model van

Verkennen van geschatte Accelerator-architecturen met behulp van Automated Framework op FPGA's

Het gebruik van Field Programmable Gate Arrays (FPGA's) om benaderende versnellerarchitecturen te onderzoeken is de afgelopen jaren steeds populairder geworden. Dit komt door de flexibiliteit en schaalbaarheid van FPGA's, die de ontwikkeling mogelijk maken van op maat gemaakte hardwareoplossingen die zijn afgestemd op specifieke toepassingen. Er zijn geautomatiseerde raamwerken ontwikkeld voor het verkennen van geschatte accelerator-architecturen op FPGA's om het proces efficiënter en kosteneffectiever te maken. Een geautomatiseerd raamwerk voor het onderzoeken van geschatte accelerator-architecturen op FPGA's bestaat doorgaans uit drie hoofdcomponenten: een synthesetool op hoog niveau, een optimalisatietool en een verificatietool.

Onderzoek naar geschatte versnellers met geautomatiseerde kaders op FPGA's

Veldprogrammable gate arrays (FPGA's) worden steeds populairder voor het versnellen van toepassingen in een breed scala van industrieën. FPGA's bieden de mogelijkheid om hardware aan te passen aan specifieke behoeften, waardoor ze een aantrekkelijke optie zijn voor toepassingen die hoge prestaties en een laag stroomverbruik vereisen. Er worden geautomatiseerde raamwerken ontwikkeld om het gemakkelijker te maken om geschatte versnellers op FPGA's te verkennen. Deze raamwerken bieden ontwerpers een platform om snel en eenvoudig de afwegingen tussen nauwkeurigheid en prestaties te onderzoeken bij het implementeren van geschatte versnellers op FPGA's. Geschatte versnellers zijn ontworpen om snellere prestaties te leveren

Verkennen van geschatte Accelerator-architecturen met behulp van het FPGA Automation Framework

The use of Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) to explore approximate accelerator architectures is becoming increasingly popular. FPGAs are a type of integrated circuit that can be programmed to perform specific tasks, making them ideal for exploring new architectures. Additionally, FPGAs are often used in high-performance computing applications, making them an ideal platform for exploring approximate accelerator architectures.The FPGA Automation Framework (FAF) is a software platform that allows users to quickly and easily explore approximate accelerator architectures using FPGAs. FAF provides a comprehensive set of tools for designing, simulating, and

Verkennen van geschatte versnellers met behulp van geautomatiseerd raamwerk op FPGA-architectuur

Het gebruik van Field Programmable Gate Arrays (FPGA's) is de afgelopen jaren steeds populairder geworden vanwege hun vermogen om hoge prestaties en flexibiliteit te bieden. FPGA's zijn een type geïntegreerd circuit dat kan worden geprogrammeerd om specifieke taken uit te voeren, waardoor de ontwikkeling van op maat gemaakte hardwareoplossingen mogelijk is. Als zodanig worden ze vaak gebruikt voor toepassingen zoals embedded systemen, digitale signaalverwerking en beeldverwerking. De ontwikkeling van op FPGA gebaseerde oplossingen kan echter tijdrovend en complex zijn vanwege de noodzaak van handmatig ontwerp en optimalisatie. Om deze uitdaging aan te pakken, onderzoekers

Onderzoek naar geschatte Accelerator-architecturen met geautomatiseerde FPGA-frameworks

Het potentieel van approximatieve computing wordt al tientallen jaren onderzocht, maar recente ontwikkelingen in FPGA-frameworks hebben een nieuw niveau van verkenning mogelijk gemaakt. Geschatte accelerator-architecturen worden steeds populairder omdat ze een manier bieden om het energieverbruik te verminderen en de prestaties te verbeteren. Er zijn nu geautomatiseerde FPGA-frameworks beschikbaar waarmee ontwerpers snel en eenvoudig de mogelijkheden van approximatief computergebruik kunnen verkennen. Approximate computing is een vorm van computergebruik waarbij gebruik wordt gemaakt van onnauwkeurige berekeningen om een ​​gewenst resultaat te bereiken. Dit kan worden gebruikt om het energieverbruik te verminderen, de prestaties te verbeteren, of beide. Geschatte versnellers zijn

Onderzoek naar geschatte Accelerator-architecturen met behulp van geautomatiseerde FPGA-frameworks

De opkomst van approximatief computergebruik heeft een nieuwe wereld van mogelijkheden geopend voor hardwareontwerpers. Geschatte versnellers zijn een type hardwarearchitectuur die kunnen worden gebruikt om berekeningen te versnellen door enige nauwkeurigheid op te offeren. Geautomatiseerde FPGA-frameworks zijn een krachtig hulpmiddel voor het verkennen van deze benaderende architecturen en kunnen ontwerpers helpen snel de wisselwerking tussen nauwkeurigheid en prestaties te evalueren. Geschatte versnellers zijn ontworpen om de hoeveelheid tijd die nodig is om een ​​berekening te voltooien te verminderen door enige nauwkeurigheid op te offeren. Dit wordt gedaan door fouten in de berekening te introduceren

Verbetering van de transistorprestaties met 2D-materiaalgebaseerde contactweerstandsreductie

Transistors zijn de bouwstenen van moderne elektronica en hun prestaties zijn essentieel voor de ontwikkeling van nieuwe technologieën. De contactweerstand tussen de transistor en zijn contacten kan echter de prestaties van de transistor beperken. Gelukkig hebben recente ontwikkelingen op het gebied van 2D-materialen onderzoekers in staat gesteld nieuwe strategieën te ontwikkelen om de contactweerstand te verminderen en de prestaties van transistors te verbeteren. 2D-materialen zijn atomair dunne materiaallagen met unieke elektronische eigenschappen. Deze materialen kunnen worden gebruikt om ultradunne lagen geleidend materiaal te creëren, die kunnen worden gebruikt om de contactweerstand ertussen te verminderen

Transistorprestaties verbeteren met 2D-materialen voor verminderde contactweerstand

Transistors zijn de bouwstenen van moderne elektronica en hun prestaties zijn essentieel voor de ontwikkeling van nieuwe technologieën. Naarmate transistors kleiner en complexer worden, wordt het steeds belangrijker om manieren te vinden om hun prestaties te verbeteren. Eén manier om dit te doen is door de contactweerstand te verminderen, wat kan worden bereikt door tweedimensionale (2D) materialen te gebruiken. 2D-materialen zijn dunne lagen atomen die slechts één of twee atomen dik zijn. Ze hebben unieke eigenschappen die ze ideaal maken voor gebruik in transistors. Ze zijn bijvoorbeeld zeer geleidend en