Полупроводниковое

Всестороннее исследование обнаружения дефектов полупроводников в изображениях SEM с использованием SEMI-PointRend

Исходный узел: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Отметка времени: 11 марта 2023 г., 12:21 - Изменено: 11 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Обнаружение дефектов полупроводников является критически важным процессом в производстве интегральных схем. Важно выявить любые дефекты в производственном процессе, чтобы конечный продукт был высокого качества и соответствовал требуемым стандартам. Использование изображений сканирующей электронной микроскопии (СЭМ) для обнаружения дефектов становится все более популярным благодаря ее способности обеспечивать подробные изображения поверхности полупроводника. Однако традиционные методы анализа изображений SEM ограничены в своей способности точно обнаруживать дефекты. Недавно был разработан новый метод под названием SEMI-PointRendering.

SEMI-PointRend: повышение точности и детализации анализа дефектов полупроводников в изображениях SEM

Исходный узел: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Отметка времени: 11 марта 2023 г., 12:21 - Изменено: 11 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Анализ дефектов полупроводников является критически важным процессом для обеспечения качества полупроводниковых устройств. Поэтому важно провести точный и подробный анализ дефектов, присутствующих в устройстве. SEMI-PointRend — это новая технология, предназначенная для повышения точности и детализации анализа дефектов полупроводников на изображениях СЭМ. SEMI-PointRend — это программное решение, которое использует алгоритмы машинного обучения для анализа изображений SEM. Он может обнаруживать и классифицировать дефекты изображений с высокой точностью и детализацией. Программное обеспечение использует комбинацию глубокого обучения,

Анализ дефектов полупроводников на изображениях РЭМ с использованием SEMI-PointRend для повышения точности и детализации

Исходный узел: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Отметка времени: 11 марта 2023 г., 12:21 - Изменено: 11 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Использование SEMI-PointRend для анализа дефектов полупроводников на изображениях СЭМ является мощным инструментом, который может обеспечить повышенную точность и детализацию. Эта технология была разработана, чтобы помочь инженерам и ученым лучше понять природу дефектов полупроводниковых материалов. Используя SEMI-PointRend, инженеры и ученые могут быстро и точно выявлять и анализировать дефекты на изображениях SEM. SEMI-PointRend — это программная система, которая использует комбинацию алгоритмов обработки изображений и искусственного интеллекта для анализа изображений SEM. Он может обнаруживать и классифицировать дефекты изображений, например:

Достижение более высокой точности и детализации в анализе изображений дефектов полупроводников SEM с использованием SEMI-PointRend

Исходный узел: https://zephyrnet.com/more-accurate-and-detailed-analysis-of-semiconductor-defects-in-sem-images-using-semi-pointrend/
Отметка времени: 11 марта 2023 г., 12:21 - Изменено: 11 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Анализ изображений дефектов полупроводников с помощью eringSEM — это сложный процесс, требующий высокой точности и детализации для точного выявления и классификации дефектов. Чтобы решить эту проблему, исследователи разработали новую технику под названием SEMI-PointRendering. Этот метод использует комбинацию машинного обучения и обработки изображений для достижения более высокой точности и детализации анализа дефектов. Метод SEMI-PointRendering работает, сначала сегментируя изображения SEM на интересующие области. Затем эти области анализируются с использованием алгоритмов машинного обучения для выявления и классификации дефектов. Затем алгоритм создает 3D-модель

Изучение приблизительных архитектур ускорителей с использованием FPGA Automation Framework

Исходный узел: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Отметка времени: 10 марта 2023 г. 7:41 - Изменено: 10 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Использование программируемых вентильных матриц (FPGA) для исследования приблизительных архитектур ускорителей становится все более популярным. FPGA — это тип интегральной схемы, которую можно запрограммировать для выполнения конкретных задач, что делает их идеальными для изучения новых архитектур. Кроме того, FPGA часто используются в высокопроизводительных вычислительных приложениях, что делает их идеальной платформой для изучения приблизительных архитектур ускорителей. FPGA Automation Framework (FAF) — это программная платформа, которая позволяет пользователям быстро и легко исследовать приблизительные архитектуры ускорителей с использованием FPGA. FAF предоставляет полный набор инструментов для проектирования, моделирования и

Изучение приблизительных ускорителей с использованием Automated Framework на архитектуре FPGA

Исходный узел: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Отметка времени: 10 марта 2023 г. 7:41 - Изменено: 10 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Использование программируемых вентильных матриц (FPGA) становится все более популярным в последние годы благодаря их способности обеспечивать высокую производительность и гибкость. FPGA — это тип интегральной схемы, которую можно запрограммировать для выполнения конкретных задач, что позволяет разрабатывать индивидуальные аппаратные решения. Как таковые, они часто используются для таких приложений, как встроенные системы, цифровая обработка сигналов и обработка изображений. Однако разработка решений на основе FPGA может быть трудоемкой и сложной из-за необходимости ручного проектирования и оптимизации. Чтобы решить эту проблему, исследователи

Изучение приблизительных архитектур ускорителей с помощью автоматизированных платформ FPGA

Исходный узел: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Отметка времени: 10 марта 2023 г. 7:41 - Изменено: 10 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Потенциал приближенных вычислений исследовался на протяжении десятилетий, но недавние достижения в области FPGA позволили выйти на новый уровень исследований. Приближенные архитектуры ускорителей становятся все более популярными, поскольку они предлагают способ снизить энергопотребление и повысить производительность. Теперь доступны автоматизированные платформы FPGA, которые помогают дизайнерам быстро и легко исследовать возможности приближенных вычислений. Приблизительные вычисления — это форма вычислений, в которой для достижения желаемого результата используются неточные вычисления. Это можно использовать для снижения энергопотребления, повышения производительности или для того и другого. Приблизительные ускорители

Изучение приблизительных архитектур ускорителей с использованием автоматизированных платформ FPGA

Исходный узел: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Отметка времени: 10 марта 2023 г. 7:41 - Изменено: 10 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Появление приближенных вычислений открыло новый мир возможностей для разработчиков аппаратного обеспечения. Приближенные ускорители — это тип аппаратной архитектуры, которую можно использовать для ускорения вычислений за счет некоторой точности. Автоматизированные среды FPGA являются мощным инструментом для изучения этих приблизительных архитектур и могут помочь проектировщикам быстро оценить компромисс между точностью и производительностью. Приближенные ускорители предназначены для сокращения времени, необходимого для завершения вычислений, за счет некоторой потери точности. Это достигается путем внесения ошибок в вычисления, которые

Изучение приблизительных архитектур ускорителей с использованием Automated Framework на FPGA

Исходный узел: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Отметка времени: 10 марта 2023 г. 7:41 - Изменено: 10 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Использование программируемых вентильных матриц (FPGA) для исследования приблизительных архитектур ускорителей становится все более популярным в последние годы. Это связано с гибкостью и масштабируемостью FPGA, которые позволяют разрабатывать индивидуальные аппаратные решения, адаптированные к конкретным приложениям. Автоматизированные среды для исследования приблизительных архитектур ускорителей на FPGA были разработаны, чтобы сделать этот процесс более эффективным и экономичным. Автоматизированная среда для исследования приблизительных архитектур ускорителей на ПЛИС обычно состоит из трех основных компонентов: инструмента синтеза высокого уровня, инструмента оптимизации и инструмента проверки.

Изучение приблизительных ускорителей с автоматизированными платформами на ПЛИС

Исходный узел: https://zephyrnet.com/fpgas-automated-framework-for-architecture-space-exploration-of-approximate-accelerators/
Отметка времени: 10 марта 2023 г. 7:41 - Изменено: 10 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Программируемые вентильные матрицы (FPGA) становятся все более популярными для ускорения приложений в широком спектре отраслей. FPGA предлагают возможность настройки оборудования для удовлетворения конкретных потребностей, что делает их привлекательным вариантом для приложений, требующих высокой производительности и низкого энергопотребления. Разрабатываются автоматизированные платформы, упрощающие исследование приблизительных ускорителей на FPGA. Эти платформы предоставляют разработчикам платформу, позволяющую быстро и легко исследовать компромисс между точностью и производительностью при реализации приблизительных ускорителей на FPGA. Приблизительные ускорители предназначены для обеспечения более высокой производительности.

Улучшение характеристик транзистора с помощью 2D-снижения контактного сопротивления на основе материала

Исходный узел: https://zephyrnet.com/reducing-contact-resistance-in-developing-transistors-based-on-2d-materials/
Отметка времени: 10 марта 2023 г. 6:53 - Изменено: 10 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Транзисторы являются строительными блоками современной электроники, и их производительность важна для развития новых технологий. Однако контактное сопротивление между транзистором и его контактами может ограничить работоспособность транзистора. К счастью, недавние достижения в области 2D-материалов позволили исследователям разработать новые стратегии по снижению контактного сопротивления и улучшению характеристик транзисторов. 2D-материалы представляют собой атомно-тонкие слои материалов, обладающие уникальными электронными свойствами. Эти материалы можно использовать для создания ультратонких слоев проводящего материала, которые можно использовать для уменьшения контактного сопротивления между

Улучшение характеристик транзистора с помощью двумерных материалов для снижения контактного сопротивления

Исходный узел: https://zephyrnet.com/reducing-contact-resistance-in-developing-transistors-based-on-2d-materials/
Отметка времени: 10 марта 2023 г. 6:53 - Изменено: 10 марта 2023 - Опубликовано:
Исходный кластер:
Опубликовано Платоном

Транзисторы являются строительными блоками современной электроники, и их производительность важна для развития новых технологий. Поскольку транзисторы становятся меньше и сложнее, становится все более важным найти способы улучшить их характеристики. Один из способов сделать это — уменьшить контактное сопротивление, чего можно достичь с помощью двумерных (2D) материалов. 2D-материалы представляют собой тонкие слои атомов толщиной всего в один или два атома. Они обладают уникальными свойствами, которые делают их идеальными для использования в транзисторах. Например, они обладают высокой проводимостью и