XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System晶圆良率
用于全自动 PIC 晶圆级测试的光学边缘耦合方法
• 短和长工作距离设计 • 高耦合效率 • 高重复性和稳定性 • 在光栅耦合器锥度处，平面前波与光束近乎准直 • 可以实现超长工作距离 (WD) – 例如高达 >800 μ m • 在 Z 方向（光束传播方向）对垂直方向具有耐受性
A300 FOUP 系统
我们的 A300 FOUP（前开式统一舱）是一种环保晶圆隔离舱，可提供卓越的防污染保护。它专为自动或手动处理 300 毫米晶圆而设计。集成晶圆支架可实现精确的晶圆平面性能和可靠的晶圆访问。可选的坚固 ESD 外壳可在容易产生静电荷累积的应用中为晶圆提供额外的保护。
保良局马锦明夫人章馥仙中学
便利地位于董钟，我们的学校为社区服务了25年以上。成为一个学习组织的共同愿景，为学生提供了良好的21世纪公民提供优质的教育机会，他们不断地追求卓越，我们的老师和学生都在持续发展以扩大自己的能力和能力。今年，我们很高兴引入一个名为“超越课堂”的新计划，这也是我们学校新闻通讯的主题。总的来说，这是我们所有人的激动人心，快乐，令人不安，令人难忘和有意义的经历。超越教室意味着我们必须超越我们的界限和限制，以扩展我们的学习，而探索通常不是传统教室范围内的重点的领域。迄今为止，我们已经进行了一系列此类活动，其中一些活动在以下文章中更详细地报告。向前看，超越课堂的精神将继续增长。除了为学生组织活动外，我们还鼓励他们进一步迈出一步，以主动抓住机遇并接受学校以外的挑战。我们为学生在各个领域取得的惊人成就感到非常自豪，包括音乐，语言，运动甚至企业家精神。此外，我们的学生在一场初创竞赛的Fundfast中蓬勃发展，他们在那里赢得了第一，第二和第三奖。他们在第76届香港学校音乐节（2024年）中获得了吉他独奏中的第一和金牌奖，在第75个香港学校演讲节上的S3-4混合语音英语冠军，以及在202223年的50m＆100m breastim she guang optim shern of 20223 Guang dundivient of Funtion nightim shern of Funtion intermial cooltim sheen cooltimation。电台）由广东游泳协会举行。这场比赛与Y.Elites协会一起是第一年年度Youndfest@HK的合作赛，这是青年发展蓝图的一项倡议。通过教室以外的这些经验，我们的学生对自己作为个人有了更深入的了解，与同龄人，老师和更广泛的社区建立了更牢固的联系，并通过在课堂上学到的知识，技能和价值观对世界的相互联系进行更广泛的观点。我们迫不及待地想与您分享学生在“超越课堂”之旅中的令人难以置信的经历和成长，这使得CFSERS变得更好，更聪明。
半导体管理微控制器单元 (MCU)
台积电 80% 以上的收入来自 300 毫米晶圆制造的芯片/管芯，台积电正在建造的所有新晶圆厂均基于 300 毫米晶圆技术。较新的汽车 MCU 已转向 300 毫米晶圆技术，但仍有许多汽车 MCU 使用 200 毫米晶圆技术。
SB300 FIMS 兼容 FOSB
除了兼容 FIMS 之外，SB300 FOSB 还具有模制晶圆支架，可在 FOSB 的整个使用寿命期间提供精确且永久的晶圆平面定位，从而在竞争中脱颖而出。这些固定的晶圆平面减少了更换侧柱的需要，侧柱不仅难以清洁，而且尺寸不稳定。这种不稳定性可能会导致重复使用的竞争 FOSB 出现设备错误。模制晶圆支架更容易、更高效地清洁，从而创造更好的晶圆环境，同时在行业现在要求的多次重复使用周期中也更具可重复性和可靠性。
优化芯片准备和处理以实现高产量混合芯片到晶圆键合
摘要 混合铜/电介质键合是一种成熟的晶圆对晶圆 (W2W) 键合技术，但将该技术应用于芯片对晶圆 (D2W) 键合却具有挑战性。芯片或晶圆上的极小颗粒可能会导致空隙/非键合区域。用于混合 W2W 的晶圆清洁和激活工艺已经相当成熟，但将其应用于减薄和单片化芯片进行 D2W 键合却非常具有挑战性。为了允许（部分）重复使用现有的晶圆级清洁、计量和激活工艺和设备，我们提出了一个新概念，即在玻璃载体晶圆上对芯片进行单片化、清洁和激活。在完成芯片准备步骤后，直接从载体晶圆上拾取芯片。这种方法不需要额外的拾取和放置步骤，并且避免使用传统的切割胶带。使用这种新方法进行的首次直接电介质 D2W 键合实验显示出非常有希望的键合产量，键合的 50 µm 薄芯片数量众多，完全没有空隙。此外，通过消除切割胶带，减薄晶圆和单个芯片始终由刚性表面支撑，从而实现超薄芯片处理。在本研究中，我们还报告了厚度小于 10 µm 的芯片的处理。关键词载体系统、混合键合、互连、拾取和放置、薄芯片
从洁净室到机床：第一代脑刻板的委托晶圆尺度神经形态系统
摘要BrainScales的第一代，也称为Brainscales-1，是一种用于模拟尖峰神经元网络的神经形态系统。按照“物理建模”原理，其VLSI电路旨在模拟生物学示例的动力学：模拟回路与其电子组件的内在特性产生的时间常数实现神经元和突触。与生物学状态相比，它连续运行，动力学通常匹配10 000。尽管不可避免的模拟可变性和组件故障，但容忍故障设计使其能够实现晶圆尺度的集成。在本文中，我们介绍了Brainscales-1晶圆模块的调试过程，提供了对系统物理组件的简短描述，说明了其组装过程中采取的步骤以及对其进行操作所采取的措施。此外，我们反思了系统的开发过程以及所学到的经验教训，通过模拟晶圆尺度同步释放链来证明其功能，这是迄今为止最大的尖峰网络仿真，迄今为止，最大的尖峰网络模仿和单个突触。