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毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
性能的物理知情的机器学习方法
重型燃气轮机由于发电率较低，灵活性和热效率而在发电中发挥了越来越重要的作用。在严格的环境条件下，燃气轮机的主要子系统（如压缩机，燃烧器和涡轮机）在运行时间内降低，这在很大程度上影响了系统的效率和生产力。因此，开发有效方法以监测重型燃气轮机的性能降解以进行系统预测性维护，从而提高机器的效率和生产率至关重要。本文提出了一种新的物理知情的机器学习方法，以通过无缝整合热力学热平衡机制，组件特征，多源数据和人工神经网络模型来预测燃气轮机的降解。考虑到流量，质量和能量平衡，建立了基于机制的热力学模型，然后将其集成到系统水平，以在不同条件下对燃气轮机进行性能模拟。系统模型能够有效地模拟那些无法测量的参数的值（例如gt排气流）或不准确测量（例如燃油流）。基于机器学习的数据清洁方法用于预处理燃气轮机的多元原始数据。使用ISO条件下的物理信息模型获得的设计性能数据和校正值之间的差异用于评估性能降解。从
M.Sc. （化学）计划 BS化学 Annexure A提出的硕士课程提纲应用心理学第I＆II部分（年度系统）的附属学院 B. GE-161-信息与通信简介... 带有代码的主题的课程内容：bot 课程标题：植物学-III（细胞生物学，进化和遗传学） BOT-206 Cr。 3（2+1）细胞生物学，遗传学和... 会费 /费用时间表（PU学生）-Lahore < / div> 数据结构和算法实验室 博士名单。通知2024 计划课程BS（荣誉）计算物理 课程标题生物膜和细胞信号 ... 的学生之间的计算机视觉综合征 BS生物技术 1727866077ENV。生物学NZ-116.pdf Muhammad Sajjad -Lahore 第六学期PBG-302繁殖纤维作物3（2-1）... 燃料和能源•代码编号：CHE 363•学期：6th 课程标题基因组学和蛋白质组学 人工智能简介（AI） 14。遗传学 植物学中的人工智能 全球挑战科学 - 课程大纲 经济动物学CR。 （2）简介 课程大纲 GQR-102：定量推理（II） APSY-356
学期学时20学期 - VI课程代码课程类型学会时间HQ-006古兰经强制性的翻译1 Chem-319物理化学I-I（化学动力学）强制性2 Chem-320物理化学化学（体温动力学）强制性2化学-321物理化学实验室强制性化学1 Chemistory 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comprions 2 Comportion 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comistry 1 Comportor 2 Cosistry 2 Comistry 1 Chemistry 1 Comportion 2 Comistor 2 Chem-323 Inorganic Chemistry-II (f-block elements) Compulsory 2 Chem-324 Inorganic Chemistry Lab Compulsory 1 Chem-325 Organic Chemistry-I (Reaction Mechanisms-I) Compulsory 2 Chem-326 Organic Chemistry-II (Spectroscopy) Compulsory 2 Chem-327 Organic Chemistry Lab Compulsory 1
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
物理和中学教育四年制学位计划
重要说明 - 基础要求必须包括：COM 203、1 门美术、3 门人文学科、2 门其他社会科学（非 PSY）、1 门其他自然科学（不推荐 PHY/EGR、AST 或 CHM）、1 门 KIN。 *如果在一学期内完成学生教学，EDU 489、499 可以用 EDU 497 代替。
B.Sc.物理学荣誉（主要）W.E.F. AY 2023-24 ... B.Sc. （荣誉）农业和农村发展 B药房计划 生物技术次要
16a农业扩展或农村发展16B经济学的基本原理17A糖，烟草和饲料作物或17B灌溉水管理，农业系统和可持续农业18A肥料，肥料和土壤肥料管理，土壤生育管理或18B的生产技术，用于原产地和芳有贸易的贸易，药物和芳有疾病的贸易型和侵害的环境研究或19B农村或19B农业或19B的管理或19B的管理或19B的管理或19b 20B Crop Improvement - I(Cereals, Millets, Pulses and Oilseeds) and Intellectual PropertyRights 21A Problematic Soils and their Management OR 21B Protected Cultivation and Post-harvest technologies 22A Pests of Field crops and Stored Grain and their Management OR 22B Farm Management, Production and Resource Economics 23A Diseases of Field and Horticultural Crops and their Management – II
