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World File Search System故障隔离
波音 777：回顾 - NATO STO
777 航空电子设备首次在商用运输中使用了集成模块化航空电子设备概念。主显示器、飞行管理、推力管理、控制维护、数据通信、飞机状态监控和飞行数据记录等功能在两个航空电子设备柜中实现，每个机柜都有八个线路可更换模块。四个输入/输出模块和四个核心处理器模块使用通用的硬件和软件架构。与联合系统相比，这种实现方式可减轻重量和功耗，同时提高可靠性、简化系统接口并改善故障隔离。新的多发射机数据总线 (ARINC 629) 允许增加所有系统之间的通信，从而提高功能性、可靠性、成本和重量。软件可在机上加载，以降低备件成本并允许更快地纳入功能改进。
波音 777：回顾 - NATO STO
777 航空电子设备首次在商用运输中使用了集成模块化航空电子设备概念。主显示器、飞行管理、推力管理、控制维护、数据通信、飞机状态监控和飞行数据记录等功能在两个航空电子设备柜中实现，每个机柜都有八个线路可更换模块。四个输入/输出模块和四个核心处理器模块使用通用的硬件和软件架构。与联合系统相比，这种实现方式可减轻重量和功耗，同时提高可靠性、简化系统接口并改善故障隔离。新的多发射机数据总线 (ARINC 629) 允许增加所有系统之间的通信，从而提高功能性、可靠性、成本和重量。软件可在机上加载，以降低备件成本并允许更快地纳入功能改进。
波音 777：回顾 - NATO STO
777 航空电子设备首次在商用运输中使用了集成模块化航空电子设备概念。主显示器、飞行管理、推力管理、控制维护、数据通信、飞机状态监控和飞行数据记录等功能在两个航空电子设备柜中实现，每个机柜都有八个线路可更换模块。四个输入/输出模块和四个核心处理器模块使用通用的硬件和软件架构。与联合系统相比，这种实现方式可减轻重量和功耗，同时提高可靠性、简化系统接口并改善故障隔离。新的多发射机数据总线 (ARINC 629) 允许增加所有系统之间的通信，从而提高功能性、可靠性、成本和重量。软件可在机上加载，以降低备件成本并允许更快地纳入功能改进。
最终方案
人工智能 (AI) 正在彻底改变世界，并深刻重塑半导体行业。呈指数级增长的 AI 训练参数导致微电子设备越来越大、越来越复杂，晶体管和互连越来越小，这需要更严格的质量和可靠性标准，并对故障隔离 (FI) 和故障分析 (FA) 提出了巨大挑战。理解和解决 AI 训练过程中出现的新故障，开发新工具和技术来应对 FI 和 FA 挑战，以及创新地将 AI 集成到 FI-FA 流程中，对于半导体行业的新技术开发和大批量生产至关重要。欢迎参加 10 月 28 日至 11 月 1 日在加利福尼亚州圣地亚哥举行的第 50 届国际测试和故障分析研讨会 (ISTFA)，该研讨会将重点关注 FI-FA 解决方案，同时“乘上人工智能的浪潮”。
最终方案
人工智能 (AI) 正在彻底改变世界，并深刻重塑半导体行业。呈指数级增长的 AI 训练参数导致微电子设备越来越大、越来越复杂，晶体管和互连越来越小，这需要更严格的质量和可靠性标准，并对故障隔离 (FI) 和故障分析 (FA) 提出了巨大挑战。理解和解决 AI 训练过程中出现的新故障，开发新工具和技术来应对 FI 和 FA 挑战，以及创新地将 AI 集成到 FI-FA 流程中，对于半导体行业的新技术开发和大批量生产至关重要。欢迎参加 10 月 28 日至 11 月 1 日在加利福尼亚州圣地亚哥举行的第 50 届国际测试和故障分析研讨会 (ISTFA)，该研讨会将重点关注 FI-FA 解决方案，同时“乘上人工智能的浪潮”。
基于储能集成模块化转换器的交流-直流转换系统故障恢复方案综合评估
摘要 —由于各种模块化电力电子转换器的可扩展性和灵活性，集成分体式储能组件（如电池和超级电容器）是可行且有吸引力的。本文研究了在交流-直流转换应用中使用储能集成模块化转换器的不同交流/直流故障恢复方案的运行和经济特性。基于储能系统 (ESS) 和交流和/或直流系统之间的拓扑特征，提出了四种基于储能的模块化转换器部署方案。通过案例研究，使用时域仿真验证了极端交流/直流故障条件下的运行性能，包括故障隔离和功率补偿。评估了系统损耗，并阐述了详细的设计考虑因素、主要组件使用情况和估计的资本成本。对这四种方案进行了比较并提出了选择指南。一般来说，对于这种交流-直流转换应用，具有独立 ESS 的方案由于其高度的运行灵活性而更可取。
Aeromat 2024抽象程序
EDFAS终身成就奖旨在表彰那些赋予电子设备故障分析行业促进时间，知识和能力的人。2023年获奖者是戴维·艾伯特（David Albert），失败分析工程师，退休，IBM Corp.，Hopewell Jct。戴夫·阿尔伯特（Dave Albert）在IBM工作了42年后于2021年退休。在他职业生涯的大部分时间里，他对电子设备进行了故障分析。这些范围从供应商组件IBM购买（离散晶体管，光电，微处理器等）。), to IBM's Analytical Service Group for outside customers (optoelectronics and cable TV industry components), to IBM's Development / Manufacturing Fab (parametric and defectivity test sites covering first Cu metallization and first Silicon-on-Insulator processors, plus memory and logic functional arrays), to IBM's Processor Product Support (Yield, Burn-In, Reliability Stress, and Card / System / Field Returns).在支持IBM的300mm晶圆厂时，Dave是电气表征（产量）组中涵盖Feol，Mol和设备的技术领导。Dave拥有电子和物理学的学位。在他的职业生涯中，他一直参与光学故障隔离，微型探针，SEM成像和材料分析以及纳米探针。这些演变为将功能测试和光学故障隔离结果变成EFA游戏计划，以及解释纳米折射晶体管数据。两次戴夫（Dave）在IBM的失败分析和材料分析区域内两次教授了半导体物理和半导体处理。此外，他还是他的部门和第二级经理的资本设备协调员。戴夫多年来参加了ISTFA和其他会议。他撰写了四篇ISTFA论文，并在另外五篇ISTFA论文中撰写了合着者。Dave当前是教程主持人，并且是用户组演示者。他担任ISTFA的纳米驾驶委员会，目前是主席。Dave还参加了ASM的IMAT会议，他教他的ISTFA教程。去年，戴夫（Dave）在俄亥俄州立大学的失败分析课程中教授微电子失败分析作为一日课。在工作之外，退休后，戴夫喜欢旅行，远足，摄影，严重的拖拉机和传教士。
一种用于多传感器故障弹性位姿估计的分散传感器融合方案
摘要：本文提出了一种新型的分散式两层多传感器融合架构，用于建立一种新型的弹性姿态估计方案。正如将要介绍的那样，融合架构的第一层考虑一组分布式节点。来自不同传感器的所有可能的姿态信息组合被整合在一起，以获得通过涉及多个扩展卡尔曼滤波器获得的各种估计姿态可能性。基于从第一层获得的估计姿态，在第二层引入了故障弹性最佳信息融合 (FR-OIF) 范式以提供可信的姿态估计。第二层将每个节点（在第一层构建）的输出合并为加权线性组合形式，同时明确考虑最大似然融合标准。此外，在测量不准确的情况下，所提出的 FR-OIF 公式通过嵌入内置故障隔离机制实现了自我弹性。此外，FR-OIF 方案还能够在传感器故障或错误测量的情况下解决精确定位问题。为了证明所提出的融合架构的有效性，已经对微型飞行器进行了广泛的实验研究，该飞行器配备了各种机载姿态传感器，例如 3D 激光雷达、实感摄像头、超宽带节点和 IMU。所提出的新框架的效率是可扩展的
机器学习在故障分析新领域的应用
晶体管技术的不断扩展和下一代封装技术的快速发展给当前的故障分析技术带来了有趣的挑战。在物理故障分析 (PFA) 之前和期间定位和可视化缺陷的能力对于成功的根本原因分析至关重要。故障分析 (FA) 通常遵循一套工作流程来有效隔离故障并确定根本原因。近年来，机器学习方法已应用于 FA 工作流程的故障隔离和非破坏性成像步骤，以帮助辅助缺陷检测，因为在更密集、更复杂的半导体封装中，缺陷变得更加细微且更难以区分 [2]。根据技术的不同，会应用不同的机器学习方法。本文概述了机器学习在半导体 FA 工作流程中的最新应用。涉及的领域包括使用基于机器学习的方法通过对合格产品和不合格产品进行图像比较来实现基于计算机视觉（CV）的缺陷检测[8]，使用独立成分分析（ICA）分析声学显微镜数据的无监督和监督学习技术[11, 12]，以及基于深度学习的高分辨率重建技术3D X射线成像[13, 14]。