Semiconductor

Kompleksowe badanie wykrywania defektów półprzewodników na obrazach SEM przy użyciu SEMI-PointRend

Wykrywanie defektów półprzewodników to krytyczny proces w produkcji układów scalonych. Ważne jest, aby wykryć wszelkie wady w procesie produkcyjnym, aby produkt finalny był wysokiej jakości i spełniał wymagane normy. Wykorzystanie obrazów skaningowej mikroskopii elektronowej (SEM) do wykrywania defektów staje się coraz bardziej popularne ze względu na możliwość dostarczania szczegółowych obrazów powierzchni półprzewodnika. Jednak tradycyjne techniki analizy obrazu SEM mają ograniczone możliwości dokładnego wykrywania defektów. Ostatnio pojawiła się nowa technika o nazwie SEMI-PointRendering

SEMI-PointRend: Zwiększanie dokładności i szczegółowości analizy defektów półprzewodników w obrazach SEM

Analiza defektów półprzewodników jest krytycznym procesem zapewniającym jakość urządzeń półprzewodnikowych. W związku z tym ważna jest dokładna i szczegółowa analiza defektów występujących w urządzeniu. SEMI-PointRend to nowa technologia zaprojektowana w celu zwiększenia dokładności i szczegółowości analizy defektów półprzewodników na obrazach SEM. SEMI-PointRend to rozwiązanie oparte na oprogramowaniu, które wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizy obrazów SEM. Może wykrywać i klasyfikować defekty w obrazach z dużą dokładnością i szczegółowością. Oprogramowanie wykorzystuje połączenie głębokiego uczenia się,

Analiza defektów półprzewodników w obrazach SEM za pomocą SEMI-PointRend w celu zwiększenia dokładności i szczegółowości

Wykorzystanie SEMI-PointRend do analizy defektów półprzewodników na obrazach SEM jest potężnym narzędziem, które może zapewnić lepszą dokładność i szczegółowość. Technologia ta została opracowana, aby pomóc inżynierom i naukowcom lepiej zrozumieć naturę defektów w materiałach półprzewodnikowych. Korzystając z SEMI-PointRend, inżynierowie i naukowcy mogą szybko i dokładnie identyfikować i analizować defekty w obrazach SEM. SEMI-PointRend to system oparty na oprogramowaniu, który wykorzystuje kombinację algorytmów przetwarzania obrazu i sztucznej inteligencji do analizy obrazów SEM. Może wykrywać i klasyfikować defekty w obrazach, jak np

Osiągnięcie większej precyzji i szczegółowości w analizie obrazu SEM defektów półprzewodników za pomocą SEMI-PointRend

Analiza obrazu eringSEM defektów półprzewodników to złożony proces, który wymaga dużej precyzji i szczegółowości, aby dokładnie zidentyfikować i sklasyfikować defekty. Aby sprostać temu wyzwaniu, naukowcy opracowali nową technikę o nazwie SEMI-PointRendering. Ta metoda wykorzystuje połączenie uczenia maszynowego i przetwarzania obrazu w celu uzyskania większej precyzji i szczegółowości analizy defektów. Technika SEMI-PointRendering działa na zasadzie segmentacji obrazów SEM na obszary zainteresowania. Regiony te są następnie analizowane przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego w celu zidentyfikowania i sklasyfikowania defektów. Następnie algorytm tworzy model 3D

Eksploracja przybliżonych architektur akceleratorów przy użyciu struktury automatyzacji FPGA

Coraz popularniejsze staje się wykorzystanie układów bramek programowalnych przez użytkownika (FPGA) do badania przybliżonych architektur akceleratorów. Układy FPGA to rodzaj układu scalonego, który można zaprogramować do wykonywania określonych zadań, co czyni je idealnymi do odkrywania nowych architektur. Ponadto układy FPGA są często używane w zastosowaniach obliczeniowych o wysokiej wydajności, co czyni je idealną platformą do badania przybliżonych architektur akceleratorów. FPGA Automation Framework (FAF) to platforma programowa, która umożliwia użytkownikom szybkie i łatwe eksplorowanie przybliżonych architektur akceleratorów przy użyciu układów FPGA. FAF zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi do projektowania, symulacji i

Odkrywanie przybliżonych akceleratorów przy użyciu zautomatyzowanej struktury w architekturze FPGA

W ostatnich latach coraz większą popularnością cieszą się układy bramek programowalnych przez użytkownika (FPGA) ze względu na ich zdolność do zapewniania wysokiej wydajności i elastyczności. Układy FPGA to rodzaj układu scalonego, który można zaprogramować do wykonywania określonych zadań, co pozwala na tworzenie niestandardowych rozwiązań sprzętowych. W związku z tym są często wykorzystywane w takich zastosowaniach, jak systemy wbudowane, cyfrowe przetwarzanie sygnałów i przetwarzanie obrazu. Jednakże opracowywanie rozwiązań opartych na FPGA może być czasochłonne i złożone ze względu na potrzebę ręcznego projektowania i optymalizacji. Aby stawić czoła temu wyzwaniu, badacze

Odkrywanie przybliżonych architektur akceleratorów za pomocą zautomatyzowanych struktur FPGA

Potencjał obliczeń przybliżonych badano od dziesięcioleci, ale ostatnie postępy w strukturach FPGA umożliwiły nowy poziom eksploracji. Architektury przybliżonych akceleratorów stają się coraz bardziej popularne, ponieważ oferują sposób na zmniejszenie zużycia energii i poprawę wydajności. Dostępne są teraz zautomatyzowane struktury FPGA, które pomagają projektantom szybko i łatwo odkrywać możliwości obliczeń przybliżonych. Obliczenia przybliżone to forma obliczeń, która wykorzystuje niedokładne obliczenia w celu osiągnięcia pożądanego wyniku. Można to wykorzystać do zmniejszenia zużycia energii, poprawy wydajności lub obu. Przybliżone akceleratory to

Badanie przybliżonych architektur akceleratorów przy użyciu zautomatyzowanych struktur FPGA

Pojawienie się obliczeń przybliżonych otworzyło nowy świat możliwości dla projektantów sprzętu. Akceleratory przybliżone to rodzaj architektury sprzętowej, której można użyć do przyspieszenia obliczeń, poświęcając pewną dokładność. Zautomatyzowane struktury FPGA są potężnym narzędziem do badania tych przybliżonych architektur i mogą pomóc projektantom w szybkiej ocenie kompromisów między dokładnością a wydajnością. Akceleratory przybliżone zaprojektowano tak, aby skrócić czas potrzebny na wykonanie obliczeń, poświęcając pewną dokładność. Odbywa się to poprzez wprowadzenie błędów do obliczeń, które

Odkrywanie przybliżonych architektur akceleratorów przy użyciu zautomatyzowanej struktury na układach FPGA

W ostatnich latach coraz popularniejsze staje się wykorzystanie tablic programowalnych bramek (FPGA) do badania przybliżonych architektur akceleratorów. Dzieje się tak dzięki elastyczności i skalowalności układów FPGA, które pozwalają na rozwój niestandardowych rozwiązań sprzętowych, dostosowanych do konkretnych zastosowań. Aby uczynić proces bardziej wydajnym i opłacalnym, opracowano zautomatyzowane struktury do badania przybliżonych architektur akceleratorów na układach FPGA. Zautomatyzowana platforma do badania przybliżonych architektur akceleratorów na układach FPGA zazwyczaj składa się z trzech głównych komponentów: narzędzia do syntezy wysokiego poziomu, narzędzia optymalizacyjnego i narzędzia weryfikacyjnego.

Odkrywanie przybliżonych akceleratorów ze zautomatyzowanymi strukturami na układach FPGA

Programowalne przez użytkownika układy bramek (FPGA) stają się coraz bardziej popularne w zastosowaniach przyspieszających w wielu gałęziach przemysłu. Układy FPGA oferują możliwość dostosowania sprzętu do konkretnych potrzeb, co czyni je atrakcyjną opcją dla zastosowań wymagających wysokiej wydajności i niskiego zużycia energii. Opracowywane są zautomatyzowane struktury, które ułatwiają badanie przybliżonych akceleratorów na układach FPGA. Struktury te stanowią dla projektantów platformę umożliwiającą szybkie i łatwe badanie kompromisów między dokładnością a wydajnością podczas wdrażania przybliżonych akceleratorów na układach FPGA. Przybliżone akceleratory zostały zaprojektowane w celu zapewnienia większej wydajności

Poprawa wydajności tranzystora dzięki redukcji rezystancji styku w oparciu o materiał 2D

Tranzystory są elementami składowymi współczesnej elektroniki, a ich działanie jest niezbędne dla rozwoju nowych technologii. Jednakże rezystancja styku pomiędzy tranzystorem a jego stykami może ograniczać wydajność tranzystora. Na szczęście ostatnie postępy w dziedzinie materiałów 2D umożliwiły naukowcom opracowanie nowych strategii zmniejszania rezystancji styków i poprawy wydajności tranzystorów. Materiały 2D to cienkie warstwy materiałów o unikalnych właściwościach elektronicznych. Materiały te można wykorzystać do tworzenia ultracienkich warstw materiału przewodzącego, które można wykorzystać do zmniejszenia rezystancji styku pomiędzy nimi

Poprawa wydajności tranzystora za pomocą materiałów 2D w celu zmniejszenia rezystancji styku

Tranzystory są elementami składowymi współczesnej elektroniki, a ich działanie jest niezbędne dla rozwoju nowych technologii. Ponieważ tranzystory stają się coraz mniejsze i bardziej złożone, coraz ważniejsze staje się znalezienie sposobów na poprawę ich wydajności. Jednym ze sposobów osiągnięcia tego jest zmniejszenie rezystancji styków, co można osiągnąć poprzez zastosowanie materiałów dwuwymiarowych (2D). Materiały 2D to cienkie warstwy atomów o grubości tylko jednego lub dwóch atomów. Mają unikalne właściwości, które czynią je idealnymi do stosowania w tranzystorach. Na przykład są wysoce przewodzące i