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关于 eBeam 计划 eBeam 计划为基于电子束 (eBeam) 技术的新型半导体制造方法的教育和推广活动提供了一个论坛。该计划的目标是降低采用门槛，使更多的集成电路 (IC) 设计能够启动并加快产品上市时间，同时增加整个半导体生态系统对 eBeam 技术的投资。 成员遍布整个半导体生态系统，包括：aBeam Technologies；Advantest；Alchip Technologies；AMD；AMTC；Applied Materials；Artwork Conversion；ASML；Cadence Design Systems；Canon；CEA-Leti；D 2 S；大日本印刷；EQUIcon Software GmbH Jena；ESOL；EUV Tech；Fractilia；Fraunhofer IPMS；FUJIFILM Corporation；富士通半导体有限公司；GenISys GmbH；GlobalFoundries (GF)；Grenon Consulting；日立高科技公司；HJL Lithography；HOLON CO., LTD；HOYA Corporation；IBM；imec；IMS CHIPS； IMS Nanofabrication AG；JEOL；KIOXIA；KLA；美光科技；Multibeam Corporation；NCS；NuFlare Technology；Petersen Advanced Lithography；Photronics；QY Mask；三星电子；中芯国际制造（上海）有限公司 (SMIC)；西门子 EDA；意法半导体；新思科技；TASMIT；东京电子有限公司 (TEL)；TOOL Corporation；凸版光掩模株式会社；UBC Microelectronics；Vistec Electron Beam GmbH 和蔡司。电子行业的所有公司和机构均可成为会员。如需了解更多信息，请访问 www.ebeam.org。
非人类灵长类动物中的大规模大脑范围的神经记录
1。美国纽约州哥伦比亚大学医学中心神经科学系。 2。 Zuckerman Institute，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国3。 Grossman心理统计中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国。 4。 加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。 麦戈文大脑研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥6。 马萨诸塞州剑桥大学，马萨诸塞州脑和认知科学系，马萨诸塞州7。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。 霍华德·休斯医学院，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州9。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。 Wu Tsai神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州11。 Bio-X研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus，霍华德·休斯医学院，美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州14。 IMEC，鲁汶，比利时15。 卡夫利脑科学研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约18。 神经科学研究生课程，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。美国纽约州哥伦比亚大学医学中心神经科学系。2。Zuckerman Institute，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国3。 Grossman心理统计中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国。 4。 加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。 麦戈文大脑研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥6。 马萨诸塞州剑桥大学，马萨诸塞州脑和认知科学系，马萨诸塞州7。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。 霍华德·休斯医学院，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州9。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。 Wu Tsai神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州11。 Bio-X研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus，霍华德·休斯医学院，美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州14。 IMEC，鲁汶，比利时15。 卡夫利脑科学研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约18。 神经科学研究生课程，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。Zuckerman Institute，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国3。Grossman心理统计中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国。4。加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。麦戈文大脑研究所，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥6。马萨诸塞州剑桥大学，马萨诸塞州脑和认知科学系，马萨诸塞州7。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。霍华德·休斯医学院，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州9。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。Wu Tsai神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州11。 Bio-X研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus，霍华德·休斯医学院，美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州14。 IMEC，鲁汶，比利时15。 卡夫利脑科学研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约18。 神经科学研究生课程，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。Wu Tsai神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州11。Bio-X研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州12。Janelia Research Campus，霍华德·休斯医学院，美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。计算与神经系统，加利福尼亚理工学院，帕萨迪纳，加利福尼亚州14。IMEC，鲁汶，比利时15。卡夫利脑科学研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约16。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。霍华德·休斯医学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约18。神经科学研究生课程，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州19。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。WU TSAI神经科学研究所，斯坦福大学，帕洛阿尔托，加利福尼亚州21。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学生物工程系22。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学医学院神经外科系23。霍华德·休斯医学院，伯克利，加利福尼亚州24。马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学生物医学工程系
算法和并行VLSI架构III
本书中的材料基于在第三届算法和平行VLSI架构的国家间研讨会上提出的作者贡献，该研讨会在卢文（Leuven）举行，Au-Gust 29-31，1994。该研讨会部分由Eurasip和Belgian NFWO（国家科学研究基金）赞助，并与IEEE BENELUX信号处理章节，IEEE BENELUX CIRCETITS和SYSSPEL CAPLER和法国INRIA，法国的IEEE BENELUX信号处理章节合作。这是1990年6月在法国的Pont - ＆ - Mousson举行的两个同名讲习班[1]和法国Bonas，1991年6月[2]。所有这些研讨会都是在EC基础研究行动Nana和Nana2的框架内组织的，这是新的Real.Time Architectures的新型并行算法，由欧洲委员会的ESPRIT计划赞助。NANA承包商是IMEC，Leuven，Belgium（F. Catthoor），K.U。卢文，鲁汶，比利文（J. Vandewalle），恩斯尔，里昂，法国（Y。Robert），tu代代尔特，代尔夫特，代尔夫特，荷兰（P。Dewilde和E. Deprete），Irisa，Irisa，Rennes，Rennes，Rennes，Francance（P. Quinton）。这些项目中的目标是贡献适用于平行体系结构实现的算法，另一方面，设计方法和综合技术，这些方法和综合技术解决了从真实行为到系统的平行体系结构的设计轨迹。因此，这显然与研讨会和书籍的范围重叠。
磁学进展 自旋波计算路线图
1 维也纳大学物理学院，A-1090 维也纳，奥地利 2 国家标准与技术研究所，美国科罗拉多州博尔德 80305 3 科罗拉多州立大学物理系，美国科罗拉多州柯林斯堡 80523 4 维也纳大学 MMM 数学-磁性-材料研究平台，奥地利维也纳 1090 5 imec，比利时鲁汶 3001 6 杜伦大学物理系，英国杜伦 DH1 3LE 7 哥德堡大学物理系，瑞典哥德堡 412 96 8 马德里自治大学 Nicolás Cabrera 研究所 (INC) 和凝聚态物理研究所 (IFIMAC) 凝聚态物理系 C-III，西班牙马德里 9 法国国家研究中心巴黎萨克雷泰雷兹大学法国国家科学研究院，91767 帕莱索，法国 10 慕尼黑工业大学物理系，85748 加兴，德国 11 SN Bose 国家基础科学中心凝聚态物理与材料科学系，加尔各答 700106，印度 12 日本东北大学材料先进研究所，仙台 980-8577，日本 13 格罗宁根大学泽尔尼克先进材料研究所，9712 CP 格罗宁根，荷兰 14 慕尼黑工业大学电气与计算机工程系，80333 慕尼黑，德国
会议纪要
出生于 1967 年，现任 Engineering Ingegneria Informatica（http://www.eng.it）数字能源研发项目经理。他在 1992 年获得管理工程学位，并于 1995 年在巴勒莫大学获得生产工程软人工智能博士学位。自 2001 年 5 月以来，他一直在 Engineering SpA 的研发实验室工作，并担任许多 FP5、FP6、FP7 智能能源电网项目的协调员，例如 GAMES、GEYSER、INGRID 和 H2020 项目，例如 CATALYST、NRG-5、DEFENDER 和 eDREAM、H2020 BD4NRG、HE DEDALUS。目前，他是 HE 2020 ENERSHARE（欧洲通用能源数据空间框架，实现跨能源服务的数据共享）的协调员。主要研究领域涉及软人工智能（模糊系统、遗传算法、神经网络）、先进的分布式计算技术（例如 DLT/区块链/智能合约、边缘计算）和人工智能（联邦学习），旨在支持安全防篡改数据共享和优化不同层面的能源管理（智能家居、智能建筑、智能区域、智能电网）。自 2007 年以来，他一直担任欧盟委员会智慧城市和可持续发展部门的科学专家。他是欧洲智能电网平台 (ETIP SNET) 数字能源 WG4 的成员。此外，他还是 EC BRIDGE 集群数据管理工作组的成员，该集群负责所有欧洲智能电网研发项目。Laure De Cock，IMEC
硅光子微机电系统分插环形谐振器在铸造过程中
摘要 光子分插滤波器是光纤通信系统中实现波分复用 (WDM) 的关键组件。光子集成领域的最新进展表明，将光子分插滤波器与高性能光子构建块集成在芯片上，可以构建用于 WDM 的紧凑而复杂的光子集成电路。通常，实现基于带有集成加热器或基于自由载流子色散的调制器的微环谐振器来调整滤波器波长。然而，加热器的功耗很高，而自由载流子会导致光吸收损耗，限制了向超大规模电路的可扩展性。我们展示了基于垂直可移动 MEMS 驱动环形谐振器的紧凑型分插滤波器的设计、仿真、制造和实验特性。MEMS 驱动的分插滤波器在 IMEC 的 iSiPP50G 硅光子平台中实现，并使用短后处理流程在晶圆级兼容工艺中安全释放悬浮的 MEMS 结构。该滤波器在 1557.1 nm 处表现出约 1 nm (124.37 GHz) 的直通端口线宽，并且在 27 V 的驱动电压下保持 20 dB 的端口消光和 > 50 dB 的端口隔离。低功耗和紧凑尺寸的结合证明了其适用于光子电路中的超大规模集成。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JOM.2.4.044001]
Microsoft PowerPoint - Saponara_VirtualDL_IMS_24Sept2020 - 简短
他在意大利比萨大学 (UniPI) 以优异成绩获得电子工程硕士和博士学位，是汽车电子、无线电子系统、机器人电子系统、硬件安全方面的全职教授。他是 ICT 工程博士课程委员会成员，也是电子工程学士和硕士课程的主席。他是 IngeniArs srl 的联合创始人和科学顾问，也是 I-CAS 实验室主任和工业物联网 CrossLab 的前主任。他合著了 300 多篇科学出版物和 20 项专利，获得了约 3000 次引用（Scopus/WoS 中的 H 指数为 27）。他是 IMEC（比利时）的玛丽居里研究员，他的博士学位得到了意法半导体的资助。他是 IEEE IMS 杰出讲师，也是 IEEE CAS 和 IEEE SP 协会物联网 (IoT) SIG 的联合创始人。在 UniPI，他是物联网使能技术暑期学校主任、汽车电子和动力总成电气化专业课程主任、UCAR（大学汽车研究中心）副主任。他是许多 IEEE、IET、Springer Nature 和 MDPI 期刊的副主编。他为大约 150 个 IEEE 和 SPIE 会议的组织委员会做出了贡献，并担任 Springer 电子在工业、环境和社会中的应用研讨会的总主席。他在许多国家和国际研究项目中担任领导角色，其中包括麻省理工学院- UNIPI 种子基金计划，而在 H2020 欧洲处理器计划中，他是 UniPI 负责人、指导委员会成员和汽车流的科学负责人
通过先进的过滤技术调节 EUV 光刻胶中的缺陷率
EUV 光刻技术是解决先进技术节点关键尺寸的主流技术，目前处于 18nm 及以下的范围内 [1]。EUVL 首次应用于制造领域，利用的是化学放大光刻胶 (CAR) [2]。在 ArF 和 ArF 浸没式光刻中，CAR 的过滤（无论是在本体还是在使用点 (POU)）已证明对减少微桥起着重要作用，主要是通过去除硬颗粒和凝胶 [3-6]。对于 ArFi，EUV 带来了新的挑战，不仅要达到所需的线条粗糙度、灵敏度和分辨率，还需要大幅减少线条塌陷、微桥和断线等缺陷。在这项研究中，它展示了利用新型 POU 过滤来调节微桥和实现卓越启动行为的能力，这两者对于实现大批量制造的 EUVL 都至关重要。在由 TEL CleanTrack LITHIUS Pro-Z 和 ASML NXE:3400B 组成的 imec EUV 集群上测试了不同的 POU 过滤器。通过测量冲洗溶剂体积与 19nm 大小的缺陷之间的函数关系来评估启动性能，结果表明可以快速达到稳定的基线。使用市售光刻胶进行的光刻实验旨在降低晶圆缺陷率，实验结果一致表明，在 16nm L/S 测试载体上，光刻胶显影后 (ADI) 和光刻胶蚀刻后 (AEI) 微桥显著减少。讨论了膜物理固有设计和新型清洁对 POU 设备的影响。关键词：EUV 光刻、微桥、POU 过滤
硅光子微电机电系统在铸造过程中的加载环谐振器
抽象的光子加载量滤波器是在光纤通信系统中实现波长多路复用（WDM）的关键组件。光子整合的最新进展表明，在芯片上将光子附加电源过滤器与高性能光子构建块一起集成的潜力，以构建WDM的紧凑型和复杂的光子积分电路。通常，实现基于具有集成加热器或基于自由载体分散调节器的微环谐振器，以调整滤波器波长。然而，加热器遭受高功耗，自由载体会导致光吸收损失，从而限制了向非常大尺度电路的可扩展性。我们演示了基于垂直移动的MEMS式环共振器的紧凑型加载滤器的设计，仿真，制造和实验表征。在IMEC的ISIPP50G硅光子平台中实现了MEMS驱动的加载滤波器，并使用短的后处理流程实现，以在晶圆级兼容的过程中安全释放悬挂的MEMS结构。滤波器在1557.1 nm处表现出约1 nm（124.37 GHz）的端口宽度，并保留了20 dB的端口灭绝，端口隔离率在驱动电压的27 V下> 50 dB。低功率消耗和紧凑的足迹的组合证明了在光子cirit中非常大规模整合的适用性。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。[doi：10.1117/1.jom.2.4.044001]全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。
半导体行业 2023 年第 22 页
人工智能将影响我们生活的各个方面。它在半导体制造中也发挥着越来越重要的作用。今年 5 月，在比利时安特卫普举行的由 imec 主办的 ITF World 大会上，NVIDIA 总裁、首席执行官兼董事会成员黄仁勋介绍了 NVIDIA 如何与台积电、ASML、应用材料 (AMAT)、D2S、IMS Nano Fabri- cation 和新思科技等公司合作，将人工智能引入芯片制造。黄仁勋表示：“第一波人工智能专注于计算机视觉和语音识别，已经实现了超越人类的能力，并在机器人、自动驾驶汽车和制造业开辟了数万亿美元的商机。先进的芯片制造需要一千多个步骤，要生产出生物分子大小的特征。要制造具有数千万亿个特征的芯片，每个步骤都必须近乎完美才能产生任何输出。每个阶段都会执行复杂的计算科学，以计算要图案化的特征并进行缺陷检测以进行在线工艺控制。芯片制造是 NVIDIA 加速计算和 AI 的理想应用。”黄仁勋表示，D2S 和 IMS Nano Fabrication 使用电子束构建掩模写入器，以在掩模上创建光刻胶图案。“Nvidia GPU 进行图案渲染和掩模工艺校正，”他说。台积电和 KLA 使用 EUV 和 DUV 照明进行掩模检查。“NVIDIA GPU 处理经典物理建模，