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什么是nif？ - 国家点火设施
NIF复合物NIF涵盖了三个相互联系的建筑物：光学组装建筑，激光和目标区域建筑以及操作支持建筑物。在光学组装大楼内，在严格的清洁室条件下组装了大精度工程激光组件，分为称为可更换单元的特殊模块，以安装在激光系统中。激光和目标区域建筑物在两个相同的托架中容纳192个激光束。大镜子，专门用于激光波长，并安装在高度稳定的10层高度结构上，将激光束引导穿过“切换场”并进入目标湾。镜子聚焦在10米直径，混凝土屏蔽的130吨目标腔室的确切中心。所有建筑物和公用事业的建造于2001年完成。在
指南 4：撰写联合研究项目 (JRP)
概述 发电厂、洁净室技术、石化和制药生产以及核废料和有毒废物的储存等行业都依赖于中间范围内的绝对、正和负表压测量，以支持工业生产和工艺的创新、效率和安全性，但这通常超出了当前测量能力的不确定性和可追溯性。该项目的总体目标是实现中间压力范围内绝对、正和负表压的 SI 可追溯测量，范围从约 1 Pa 到 10 4 Pa。该项目将包括制作用于传播压力标度的初级和转移标准，以及开发用于高精度先进压力设备的适当校准方法，以便在该压力范围内建立校准服务。
微电子包装的污染故障排除
摘要高级包装设计性能的目标是降低功率并更好地控制热量和电磁干扰。实现有效包装的材料包括使用黄金（AU），铜（CU）合金，金/银（AU/AG）镀金，焊料，低K环氧树脂和干燥膜聚合物，硅和聚酰亚胺。材料纯度验证和生产过程中的污染控制是确保包装中高收益率的先决条件，因为弄错了，这意味着扔掉多个芯片。本文描述了一个分析决策树，以指导方法论选择，审查污染故障排除方法和案例研究以解决过程问题。关键词分析技术，洁净室，污染，杂质，微电子软件包，故障排除
使用自动故障检测和...进行预测性维护
通过预测性维护，可以使用测量的过滤器压差来计算更换过滤器的最佳时间。预测性维护系统会自动监控过滤器，因为随着时间的推移，过滤器会积聚污垢（压差增加），并在正确的时间触发维护操作。更换过滤器时，压差会下降，从而验证更换是否正确。通过分析过滤器随时间推移的压降，可以建立最佳的过滤器更换过程。此外，还可以收集有关哪些过滤器制造商的产品在每种条件下表现最佳的信息。当所讨论的空气过滤器用于洁净室时，请考虑这种预测方法的好处，因为错误可能会导致颗粒污染、操作中断以及潜在的产品和/或研究损失。
按需喷墨打印液滴形貌分析
小型化一直是电子设备的发展趋势，微电子电路与传感器集成化的巨大成就使得微电子设备在当今生活中得到广泛的应用。在设备小型化的背景下，对微型电池的需求不断增加。为保证微电子设备能够有效供电，必须在其尺寸受限的情况下进一步提高其能量和功率密度。在探索高容量电池活性材料的同时，发展制备技术以有效发挥材料的潜力至关重要。传统的电极制备方法，如电化学沉积[1-2]、化学气相沉积（CVD）[3-4]、物理气相沉积（PVD）[5-6]和原子层沉积（ALD）[7]，需要洁净室、昂贵的设备和复杂的操作工艺，制约了小尺寸能源装置的制造速度。
博士后资助——离子捕获芯片的开发...
这项博士后研究将是实现集成氮化硅 (SiN) 光波导 (WG) 和光栅的硅基离子捕获芯片的第一步。它将针对光学频率计量应用，并有可能对多个离子进行单独寻址。实现过程和制造理念还将使其与量子信息处理 (QIP) 和单个量子位的片上光学寻址兼容。对于用于 QIP、原子钟或其他量子传感器的坚固、紧凑甚至可移动的离子阱有着强烈的需求。在此背景下，表面电极 (SE) 离子阱是一项非常有前途的技术，它能够捕获多个离子、操纵单个离子并实现可扩展的离子穿梭。这种陷阱依赖于 2D 电极架构，可轻松与标准洁净室工艺兼容。
特蕾莎·克里斯西
坎帕尼亚大学“Luigi Vanvitelli”应用数学、物理学和工程学博士学位 研究用于电信应用的近红外光电探测器，基于由氢化非晶硅、石墨烯和晶体硅（a-Si：H/Gr/c-Si）组成的混合光子结构 ❖ 开发 COMSOL Multiphysics 模拟（FEM 有限元法），用于设计集成在波导中工作在 1.55um 的光电探测器 ❖ 在 Matlab 中开发实现传输矩阵法（TMM）的数值模拟，用于设计集成在谐振腔中的光电探测器。 ❖ 洁净室中的微制造活动：石墨烯上三维材料沉积技术的研究、光电探测器的制造 ❖ 材料和器件的电气和光学特性。 ❖ 作为生物芯片项目的一部分，向那不勒斯微电子与微系统研究所 (CNR-IMM) 提供研究资助，用于高危地区人群的慢性淋巴细胞白血病的快速诊断和跟踪。主题：基于氧化锌纳米线的生物传感器的制造和电气特性。 ❖ 洁净室微制造活动：用于氧化锌纳米线生长的水热技术、热退火和热氧化工艺、金属蒸发、通过直流磁控溅射进行材料沉积。 ❖ 纳米结构生物传感器的电气特性 ❖ 使用 MATLAB 程序分析和可视化实验数据
用于晶圆缺陷检测的 AI 机器视觉系统
半导体晶圆加工过程中产生的表面缺陷是微纳米加工面临的主要挑战之一。通常使用光学显微镜扫描晶圆，然后由人类专家检查图像。这往往是一个非常缓慢且令人疲惫的过程。由于可能出现的缺陷种类繁多，开发一种可靠的基于机器视觉的系统来正确识别和分类晶圆缺陷类型以取代人工检查是一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们开发了一种机器视觉系统，用于检查半导体晶圆和检测表面缺陷。该系统集成了光学扫描显微镜系统和基于 Mask R-CNN 架构的 AI 算法。该系统使用具有 MEMS、硅光子学和超导器件的晶圆在不同制造阶段（包括表面缺陷）的显微图像数据集进行训练。所实现的精度和检测速度使该系统有望应用于洁净室。
量子设备制造专家（M/F/D）
▪您将承担责任在制造高稳态超导量子电路和新材料的研究中。▪您将开发新的制造过程和表面处理，优化约瑟夫森结的制造过程和/或通过3D融合技术支持量子处理器的缩放。▪取决于您先前的经验，您将领导WMI的制造团队朝着Quantumspice项目的项目目标，该项目最近由BMBF资助。▪您将支持我们洁净室设施中的日常活动。▪您将监督和指导早期职业研究人员。▪您将在一个蓬勃发展的国际团队中工作，专注于量子技术和超导量子位的计算。▪您将在基础科学和技术开发的交汇处，并与大学，研究组织和公司的项目合作伙伴紧密互动。▪您将积极参加外展活动，并在会议，研讨会和研究出版物中介绍您的结果。