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IRDS 2023 光刻
光刻和图案化将继续发展，但面临许多挑战。预计 2024 年将推出 0.55 NA 的高 NA 工具，但需要在光源、工具、掩模、材料、计算光刻和随机控制方面进行改进，以使这些工具能够投入生产使用。预计工艺窗口会很小，迫使使用更薄的光刻胶，并且可能还需要改进工艺集成方案。高 NA 工具的较小场尺寸对于某些产品设计来说很困难。这可能会刺激许多相对较小的芯片的高性能封装的增长。人们也在考虑采用更大的掩模尺寸来实现更大的曝光场。需要改进光刻胶和相关材料，但即使有了改进，为了能够充分控制随机效应，印刷剂量仍将继续增加。从长远来看，可以开发更高 NA 的 EUV（“超 NA”），但这面临许多技术挑战，并且可能被证明不如 0.33 或 0.55 NA EUV 的多重图案化有效。化学增强型光刻胶将至少在 1 纳米逻辑节点之前继续作为主力光刻胶，但基于金属的新型光刻胶（湿法和干法沉积）显示出良好的前景。随着世界对环境问题的关注度不断提高，能源效率和化学安全性也成为关注的焦点。
从 IC 布局到芯片照片：基于 CNN 的数据...
摘要 —我们提出了一个基于深度学习的数据驱动框架，该框架由两个卷积神经网络组成：1）LithoNet，可预测 IC 制造导致的电路形状变形；2）OPCNet，可建议 IC 布局校正以补偿这种形状变形。通过学习布局设计模式对与其产品晶圆的扫描电子显微镜 (SEM) 图像之间的形状对应关系，给定一个 IC 布局模式，LithoNet 可以模拟制造过程以预测其制造的电路形状。此外，LithoNet 可以将晶圆制造参数作为潜在向量，以模拟可以在 SEM 图像上检查的参数产品变化。此外，用于建议对光刻光掩模进行校正的传统光学邻近校正 (OPC) 方法在计算上非常昂贵。我们提出的 OPCNet 模仿了 OPC 程序，并通过与 LithoNet 协作来检查制造的电路形状是否与其原始布局设计最佳匹配，从而有效地生成校正的光掩模。因此，提出的 LithoNet-OPCNet 框架不仅可以从布局模式预测制造的 IC 的形状，还可以根据预测形状与给定布局之间的一致性建议布局校正。使用几个基准布局模式的实验结果证明了所提方法的有效性。
EM4205-EM4305
特性 512 位 EEPROM，分为 16 个 32 位字 32 位唯一标识符 (UID) 32 位密码读写保护 符合 ISO 11784 / 11785 标准 锁定功能将 EEPROM 字转换为只读 两种数据编码：曼彻斯特和双相 多用途数据速率：8、16、32、40 和 64 RF 时钟 读者对话优先功能 与 EM4469/EM4569 通信协议兼容 100 至 150 kHz 频率范围 片上整流器和电压限制器 无需外部电源缓冲电容 -40°C 至 +85 C 温度范围 极低功耗 加大凸块(200 m x 400 m) 用于直接连接线圈 (EM4305) EM4205：2 个谐振电容器版本 210pF 或 250pF，可通过掩模选项选择。谐振电容器可在工厂级微调，以提供 3% 的公差精度。 EM4305：3 个谐振电容器版本 210pF、250pF 或 330pF，可通过掩模选项选择 采用极薄小外形塑料封装；2 个端子；主体 1.1 * 1.4 * 0.46 毫米 应用 符合 ISO FDX-B 的动物识别 赛鸽标准 废物管理标准 (BDE) 门禁控制 工业
2023 -Fraunhofer iof
Scientific的亮点 - .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 ��16Fraunhofer iof的观点在商业领域Photonic Quanta Technologies -.....ar....ar...ar.....ar....-...。营22 Qunet测试混合临时量子化合物 - .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 24汽车应用程序的无掩模微型刺激器�......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。�。 26多核纤维的极化积累 - 28可避免的高性能多路复用器在1 µm波长处的高性能多路复用器 - .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 � 36 Mobile Entension of complex 3D structures �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.� 38 Cubbenik: Safe Quantum Communication on Small Satellitellites �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.� 40
第 6 类 - 传感器和激光器 a.“最终产品”、“设备”
6A002 中描述的商品。 (5) 第 744.9 节规定，如果 ECCN 6A002 中描述的商品被出口、再出口或转让（国内）用于军事最终用户使用或纳入 ECCN 0A919 控制的物项，则需要许可证。 (6) 有关“受 ITAR 约束”的读出集成电路，请参阅 USML 类别 XII(e) 和 XV(e)(3)。 (7) 有关 6A002.a.1.b 或 6A002.a.1.d 规定的“专门设计”的光学传感器的掩模和掩模版，请参阅 6B002。
在Bbox之外思考：无约束的生成对象合成
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建，营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成，无缝地将前景对象与背景图像集成。然而，图像构成的挑战带来了许多挑战，包括结合新的阴影或反射，照明错位，不自然的前景对象边界，并确保对象的姿势，位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务，例如图像融合，协调，对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明，可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面（即，颜色协调，重新定位，对象几何调整和阴影/反射生成）[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练，掩盖地面真相图像中的对象，并将蒙版的图像用作输入[9,62]，或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此，在本文中，我们提出了一个生成图像合成模型，该模型超出了掩码，甚至使用空掩码，在这种情况下，模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案，同时解决了图像合成的所有子任务，包括对象放置。因此，在推理过程中需要掩模作为输入，导致了几个限制：（i）对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的，并且可能会导致不自然的复合图像，具体取决于输入蒙版的位置，规模和形状； （ii）掩模区域限制了生成，其训练数据不考虑对象效应，从而限制了合成适当效果的能力，例如长阴影和反射； （iii）物体附近的背景区域往往与原始背景不一致，因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的，我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据（前景对象，完整的背景图像和
解剖背景信息是否可以改善 3D U-Net......
摘要：需要有效、稳健且自动化的脑肿瘤分割工具来提取对治疗计划有用的信息。最近，卷积神经网络在识别磁共振 (MR) 图像中的肿瘤区域方面表现出色。情境感知人工智能是开发用于计算机辅助医学图像分析的深度学习应用程序的一个新兴概念。当前研究的很大一部分致力于开发新的网络架构，以通过使用情境感知机制来提高分割准确性。在这项工作中，研究了以白质 (WM)、灰质 (GM) 和脑脊液 (CSF) 掩模和概率图的形式添加来自大脑解剖结构的情境信息是否能改善基于 U-Net 的脑肿瘤分割。 BraTS2020 数据集用于训练和测试两个标准 3D U-Net (nnU-Net) 模型，除了传统的 MRI 图像模态外，这两个模型还使用二元掩模 (CIM) 或概率图 (CIP) 形式的解剖上下文信息作为额外通道。为了进行比较，还训练了一个仅使用传统 MRI 图像模态的基线模型 (BLM)。从整体分割准确度、模型训练时间、领域泛化以及对每个受试者可用的 MRI 模态较少的补偿方面研究了添加上下文信息的影响。在官方 BraTS2020 验证数据集（125 名受试者）上，BLM、CIM 和 CIP 的中位 (均值) Dice 分数分别为 90.2 (81.9)、90.2 (81.9) 和 90.0 (82.1)。结果表明，在比较基线模型和上下文信息模型的 Dice 评分时，即使单独比较高级别和低级别肿瘤的性能，也没有统计学上显著的差异（ p > 0.05）。在少数看到改善的低级别病例中，假阳性的数量减少了。此外，在考虑模型训练时间或领域泛化时没有发现任何改进。只有在补偿每个受试者可用的 MR 模态较少的情况下，添加解剖上下文信息才能显著改善（ p < 0.05）整个肿瘤的分割。总之，当使用二元 WM、GM 和 CSF 掩模或概率图形式的解剖上下文信息作为额外通道时，分割性能并没有整体显著改善。
UV LED 光源 非常紧凑实用的系统...
UV-KUB 3 是基于掩模对准系统的 UV-LED，可用光源为 365nm。这是一款非常紧凑的台式系统，可兼容 4 英寸晶圆或 6 英寸晶圆（具体取决于版本）。由于特定的光学布置提供了最大发散角小于 2° 的准直光束，因此可实现的最小特征尺寸为 1µm。UV-KUB 3 系统兼容硬（物理）或软（接近）掩模接触模式，并提供低至 1µm 的对准分辨率。该掩模对准系统支持所有标准光刻胶，例如 AZ、Shipley、SU-8 和 K-CL。
教授切斯瓦夫·斯基尔比
该项目致力于开发制造单片集成、可寻址的微型和纳米 LED 阵列的技术，这些阵列可发出可见光。微型 LED 阵列将在明亮的高分辨率显示器、无线 Li-Fi 通信或增强现实和虚拟现实眼镜中得到广泛应用。纳米 LED 阵列的应用包括光遗传学、超分辨率显微镜、无掩模光刻以及化学和生物医学传感器。开发的技术将允许 LED 阵列按顺序放置，一个叠在另一个上面，发出不同波长的光。
三年级 B.Tech 计算机科学与工程（...
图像增强（点处理）：图像负片、阈值处理、有背景和无背景的灰度切片、幂律和对数变换、对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规范空间域图像增强（邻域处理）：用于图像增强的低通和高通滤波、空间滤波基础、生成空间滤波器掩模 - 平滑和锐化空间滤波图像变换：一维 DFT、二维离散傅里叶变换及其逆变换、二维 DFT 的一些属性、沃尔什-哈达玛、离散余弦变换、哈尔变换、倾斜变换频域图像增强：频域滤波基础、平滑和锐化频域滤波器