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Gaoyang Zhao, Zhen Wei, Weilei Wang, Daohuan Feng, Aoxue Xu, Weili Liu*, and Zhitang Song Review on modeling and application of chemical mechanical po
摘要：随着集成电路技术的发展，特别是进入亚微米工艺之后，关键尺寸的缩小和高密度器件的实现，集成电路材料层之间的平整度变得越来越关键。因为传统的机械抛光方法不可避免地会在金属甚至电介质层中产生与器件相同尺寸的划痕，导致光刻中的景深和聚焦问题。第一个实现应用的平坦化技术是旋涂玻璃（SOG）技术。但是该技术不仅会引入新的材料层，而且无法达到VLSI和ULSI技术所要求的整体平坦化。而且旋涂过程中的工艺不稳定性和均匀性无法满足晶圆表面的高平坦度要求。而一些技术如反向刻蚀和玻璃回流虽然可以实现亚微米级的区域平坦化。当临界尺寸达到0.35微米(亚微米工艺)后,上述方法已不能满足光刻和互连制造的要求.20世纪80年代,IBM首次将用于制造精密光学仪器的化学机械抛光(CMP)技术引入到DRAM制造中[1].随着CMP技术的发展,DRAM的制造工艺也发生了巨大的变化.
国家药品、食品和医学技术管理局
如果您对涉及产品的最终情况和使用情况有所了解，请注意制造商的条件和实际情况，否则可能不会产生任何结果，并保证您的安全、有效和考虑。建立家庭产品与商业服务、化妆品和卫生个人产品部门的通信能力和注册，要求：a) 禁止使用、商业化、分销和宣传国家领土电子产品平台、众多产品标识，包括：Glitter Armor、Q10/Química 10/CB、Match1、Detail Army、Glax Chemie、Panaro Car Care、 hasta tanto se encuentren debidamente registrados； b) Iniciar el communications sumario sanitario a lafirma Química 10/ CB Cosmética Automotor de Alfredo Javier Alvarez (CUIT N° 23-23878308-9), Sita en Paso 4528, Villa La Insuperable, Partido de La Matanza, Provincia de Buenos Aires, ya su 总监 Técnico por包含 1° de las Resoluciones ex MS 和 AS N° 708/98 和 N° 709/98 以及 1° de las Disposiciones ANMAT N° 7293/98 和 N° 7292/98 的文章； c) 联系 Panaro Car Care 公司的卫生保健通讯员，地址：Nahuel Huapi 4942 depto。 3、老爸。布宜诺斯艾利斯自治市，您的结果是 Técnico 主任在 MS 和 AS N° 708/98 和 N° 709/98 和 N° 709/98 和 1° ANMAT N° 7293/98 和 N° Resoluciones 1° 文章中的文章7292/98； d) Comunicar a las Autoridades Sanitarias Jurisdiccionales。
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。
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。
氮化甲化物场在极端温度条件下的晶体管
摘要 - 紧凑的功率电子电路和开关设备的较高操作温度要求对寄生组件在这些设备中的影响进行分析和验证。通过文献研究了氮化壳效应晶体管（GAN-FET）中发现的漂移机制，并与测量结果有关。极端温度条件下的测量值远远超出了制造商推荐的操作范围。研究了GAN-FET的静态和动态操作中对寄生元件的影响，并以半桥电路的示例与开关模式功率电子电线中的设备损耗有关。在本文中，进行了对温度对电阻，泄漏电流和反向传导的影响的静态操作研究。GAN-FET两种状态之间的动态操作也被解决，并且与开关导管损失的潜在影响有关。使用曲线示踪剂构建了一个热室，以精确测量设备中寄生元件的影响。发现，r ds的增量，i dss，i gss和v sd可以通过文献来证明，并通过测量来验证。增量c oss和降低V gs Th时，将设备暴露于极端温度时。这两个参数对在时间至关重要的高温下设计电路方面给人带来了真正的挑战。尽管温度调节，但发现所研究的GAN-FET具有在极端温度稳定条件下使用的潜力。
通过直接外延方法在单个芯片上单一集成了μLED/hemts microdsplay
基本上，微滤线的微型播放主要由µ LED阵列和电子零件组成，这些阵列和电子零件可电动驱动单个µ LED。当前，使用两种主要方法来整合µ LED阵列和电子零件。第一种方法是基于大规模转移技术的所谓“选择”，这意味着数百万的LED从晶片转移到晶体管背板，在晶体管背板上，非常高的精度约为1 µm，需要大量时间。结果，产率通常非常低，[13-16]，因此这种方法对于制造微型播放是不切实际的，尤其是对于AR/VR应用。第二种方法是基于翻转芯片键合技术，其中µ LED和CMO（用于电动驱动单个µ LED）分别制造，然后将其合并晶片键合在一起。[17]但是，值得强调的是，第二种方法面临着两个主要的挑战。第一个挑战是由于组装问题。由于需要通过CMOS CUIT来驱动单独的可寻址µ LED，因此采用了一种异质的集成方法，用于与电动驱动零件的Combine µ LED。[4,8–13]在这种情况下，仍然存在µ LED和CMO之间对齐的准确性问题，因此仍然限制了转移产量，然后增加了制造成本。第二个挑战是由于µ LED的光学性能降解，其中µ LED是通过光刻技术和随后的干蚀刻过程制造的。[4-11]在这种干蚀刻和随访过程中，引入了严重的损害，从而导致µ LED的光学表现严重降解。[18,19]此外，随着缩小LED的规模，该问题的严重程度进一步增强。[18-22]尽管采用了使用原子层沉积（ALD）技术的额外钝化过程，但[22,23]由于在干etter蚀过程中造成的不可逆损害，光学性能的恢复是微不足道的。因此，用于制造微型播放的这种杂基整合方法仍然远非令人满意。我们认为，电气驱动的µ LED和高电子迁移式晶体管（HEMT）的外延整合
无需训练的量子架构搜索
变分量子算法（VQA）因其错误恢复能力强和对量子资源需求高度灵活而具有优势，广泛应用于嘈杂的中尺度量子时代。由于 VQA 的性能高度依赖于参数化量子电路的结构，因此值得提出量子架构搜索（QAS）算法来自动搜索高性能电路。然而，现有的 QAS 方法非常耗时，需要电路训练来评估电路性能。本研究首创了免训练 QAS，利用两个免训练代理对量子电路进行排序，代替传统 QAS 中昂贵的电路训练。考虑到基于路径和基于表达力的代理的精度和计算开销，我们设计了一个两阶段渐进式免训练 QAS（TF-QAS）。首先，使用有向无环图 (DAG) 表示电路，并设计基于 DAG 中路径数量的零成本代理来过滤掉大量没有前途的电路。随后，使用基于表达能力的代理来精细地反映电路性能，从剩余的候选电路中识别出高性能电路。这些代理无需电路训练即可评估电路性能，与当前基于训练的 QAS 方法相比，计算成本显著降低。在三个 VQE 任务上的模拟表明，与最先进的 QAS 相比，TF-QAS 实现了采样效率的大幅提高，提高了 5 到 57 倍，同时速度也提高了 6 到 17 倍。
SQuADDS：用于超导量子比特设计的经过验证的设计数据库和模拟工作流程
我们提供了一个超导量子设备设计的开源数据库，可用作定制设备的起点。每个设计都可以使用开源 Qiskit Metal 包以编程方式生成，并使用有限元电磁求解器进行模拟。我们提出了一种强大的工作流程，可在设计模拟中实现高精度。数据库中的许多设计都经过实验验证，显示出模拟参数和测量参数之间的高度一致性。我们的数据库包括一个前端界面，允许用户根据所需的电路参数生成“最佳猜测”设计。该项目为寻求制造新一类设备的研究小组提供了一个特性明确的起点，以便他们改进设计，从而降低了他们的进入门槛。超导量子比特是一个领先的量子信息技术平台。可扩展量子比特制造需要精确控制最常用于预测设备行为的哈密顿参数，例如量子比特非谐性和量子比特谐振器耦合。这反过来又需要精确定位经典电路参数（电感和电容）。这些很难解决，因为通常没有好的分析公式（甚至是近似公式）来根据设计几何预测电路参数。相反，研究人员必须根据其设计的独特边界条件对麦克斯韦方程进行数值求解。电磁场的有限元模拟可以提供相当准确的预测
海马engrams生成可变的行为响应和脑范围的网络状态
适当的皮质层压对于认知，学习和记忆至关重要。在体感皮质中，以层状特异性方式详细介绍了锥体式神经元，以决定突触伴侣和整体纤维组织。在这里，我们利用男性和雌性小鼠模型，单细胞标记和成像方法来识别层状特异性侧支的内在调节剂，也称为间隙，轴突分支。我们为II/III层锥体神经元的稳健，稀疏，标记开发了新方法，以获得轴突分支形态的单细胞定量评估。，我们将这些方法与细胞自主的功能丧失（LOF）和过表达（OE）在体内候选筛查中结合在一起，以鉴定皮质神经元轴突分支层压板的调节剂。我们将细胞骨架结合蛋白DREBRIN（DBN1）的作用赋予调节II/III层皮质投射神经元（CPN）侧面轴突在体外的调节中的作用。LOF实验表明，DBN1是抑制II/III层CPN侧支轴突分支在IV层中的伸长的必要条件，在其中，通常不存在轴突通过II/III层CPN分支的轴突分支。相反，DBN1 OE产生过量的短轴突突起，让人联想到未能拉长的新生轴突侧支。结构 - 功能分析暗示DBN1 S142磷酸化和DBN1蛋白结构域已知可介导F-肌动蛋白捆绑和微管（MT）耦合，作为DBN1 OE时侧支分支的必要条件。综上所述，这些结果有助于我们理解调节兴奋性CPN中侧支轴突分支的分子机制，这是新皮层回路形成的关键过程。
通过直接外延方法在单个芯片上单一集成了μLED/hemts microdsplay
基本上，微滤线的微型播放主要由μLED阵列和电子零件组成，这些阵列和电子零件可电动驱动单个μLED。当前，使用两种主要方法来整合μLED阵列和电子零件。第一种方法是基于大规模转移技术的所谓“选择”，这意味着数百万的LED从晶圆转移到晶体管背板，在晶体管背板中，非常高的精度约为1 µm，需要大量时间。结果，产率通常非常低，[13-16]，因此这种方法对于制造微型播放是不切实际的，尤其是对于AR/VR应用。第二种方法是基于翻转芯片键合技术，其中μLED和CMO（用于电动驱动单个μLED）分别制造，然后将其合并晶片键合在一起。[17]但是，值得强调的是，第二种方法面临着两个主要的挑战。第一个挑战是由于组装问题。由于需要通过CMOS CUIT来驱动单独的可寻址LED，因此采用了一种异质的集成方法，用于与电动驱动零件的CombineμLED。[4,8–13]在这种情况下，仍然存在μLED和CMO之间对齐的准确性问题，因此仍然限制了转移产量，然后增加了制造成本。第二个挑战是由于μLED的光学性能降解，其中μLED是通过光刻技术和随后的干蚀刻过程制造的。[4-11]在这种干蚀刻和随访过程中，引入了严重的损坏，导致μED的光学效果严重降解。[18,19]此外，随着降低LED的尺寸，问题的严重程度进一步增强。[18-22]尽管采用了使用原子层沉积（ALD）技术的额外钝化过程，但[22,23]由于在干etter蚀过程中造成的不可逆损害，光学性能的恢复是微不足道的。因此，用于制造微型播放的这种杂基整合方法仍然远非令人满意。我们认为，电气驱动的LED和高电子迁移式晶体管（HEMT）的外延整合