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2022 年 10 月 VCAT 会议纪要
鲍勃、贝弗利·博克尔、凯特琳（凯蒂）·博格斯-拉塞尔、阿什利·布瓦维特、罗恩·布伦纳、扎赫拉哈·卡纳汉、丽莎·多恩、柯克·法索尔卡、迈克·法托、霍普·费茨科、梅丽莎·福尔克、亚历克斯·福斯特、阿曼达·弗雷泽、杰里盖尔、弗兰克·詹德伦、谢丽尔·格洛斯特、杰拉德·格里尔；克里斯·格里菲斯 / 大卫·冈拉克 / 大卫·哈恩 / 卡琳娜·哈迪斯 / 乔纳森·希克内尔 / 罗伯特·希尔德布兰德 / 杰奎琳·霍勒 / 马修·哈德森 / 莫妮卡·惠尔戈 / 詹妮弗·艾薇 / 娜拉·琼斯 / 克里斯蒂娜·琼斯 / 约翰·保罗·考夫曼 / 利亚·凯斯 / 米尔塔-玛丽·柯比, 布莱恩·克莱默 / 约翰·拉维克 / 艾琳·林恩 / 埃里克·马达万 / 拉杰莫汉·梅顿 / 希瑟·麦金太尔 / 凯文梅里蒂斯、迪米特里奥斯·米佐尔、梅丽莎·莫罗、杰恩·纳达尔、玛丽亚·诺伊曼、丹·牛顿、托马斯·吴、丽莎·奥吉、恩杜布伊西（乔治）·波奇、苏珊娜·普雷斯、里奇·拉莫托夫斯基、罗伯特·雷迪、卡里·鲁德尼茨基、罗伯特·斯贝雷加耶娃、安娜
2022 年 6 月 VCAT 会议纪要
Cancino、Janet Chang、Walter Chaudhry、Nikhil* Chukran、Melinda Claussen、Monica Corwin、Kristan David、Lindra Dohne、Kirk Donley、Elizabeth Elwany、Alaa Evans、Heather* Fasolka、Mike* Fato、Hope* Fetsko、Melissa FitzPatrick、Gerald Folk、Alex Forster、Amanda Fung、Juan Gayle、Frank Gillerman、Gordon Glenn、Rachel Gloster、Gerald (Jerry) Goldstein、Barbara Gonzalez、Carlos Greer、Chris Griffith、David Gundlach、David Hanna、Nancy Healy、William (Bill) Hickernell、Robert (Bob) Hight Walker、Angela Hildebrand、Jacqueline Holbrook、Dave Hooker、Stephanie Huergo、Jennifer Ivester、Rob Ivy、Nahla Jahanmir、Said Jones、Christina Kauffman、 Leah Kelsey、Richard Keys、Mirta-Marie Kim、Yekyung Kirby、Brian Kramar、John LaSalle、Connie Liddle、James Lin-Gibson、Sheng Lyford、Chancy Madsen、Mark Mahn、Amy Marshall、Jennifer Materese、Robin
2022 年 6 月 VCAT 会议纪要
Cancino、Janet Chang、Walter Chaudhry、Nikhil* Chukran、Melinda Claussen、Monica Corwin、Kristan David、Lindra Dohne、Kirk Donley、Elizabeth Elwany、Alaa Evans、Heather* Fasolka、Mike* Fato、Hope* Fetsko、Melissa FitzPatrick、Gerald Folk、Alex Forster、Amanda Fung、Juan Gayle、Frank Gillerman、Gordon Glenn、Rachel Gloster、Gerald (Jerry) Goldstein、Barbara Gonzalez、Carlos Greer、Chris Griffith、David Gundlach、David Hanna、Nancy Healy、William (Bill) Hickernell、Robert (Bob) Hight Walker、Angela Hildebrand、Jacqueline Holbrook、Dave Hooker、Stephanie Huergo、Jennifer Ivester、Rob Ivy、Nahla Jahanmir、Said Jones、Christina Kauffman、 Leah Kelsey、Richard Keys、Mirta-Marie Kim、Yekyung Kirby、Brian Kramar、John LaSalle、Connie Liddle、James Lin-Gibson、Sheng Lyford、Chancy Madsen、Mark Mahn、Amy Marshall、Jennifer Materese、Robin
n acetil lcisteína
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半导体计量的 TSOM 方法 - NIST 的 TSAPPS
半导体计量的 TSOM 方法 Ravikiran Attota**、Ronald G. Dixson、John A. Kramar、James E. Potzick、András E. Vladár、Benjamin Bunday*、Erik Novak # 和 Andrew Rudack* 美国国家标准与技术研究所，美国马里兰州盖瑟斯堡 20899 *SEMATECH，美国纽约州奥尔巴尼 12203 # Bruker Nano Surfaces Division，美国亚利桑那州图森 85756 摘要 离焦扫描光学显微镜 (TSOM) 是一种新型计量方法，可使用传统光学显微镜实现 3D 纳米级测量灵敏度；测量灵敏度与使用散射法、扫描电子显微镜 (SEM) 和原子力显微镜 (AFM) 的典型灵敏度相当。TSOM 可用于反射和透射模式，适用于各种目标材料和形状。已通过实验或模拟证明的纳米计量应用包括缺陷分析、检测和过程控制；临界尺寸、光掩模、覆盖、纳米粒子、薄膜和 3D 互连计量；线边缘粗糙度测量；以及 MEMS/NEMS 中零件的纳米级运动。可能受益的行业包括半导体、数据存储、光子学、生物技术和纳米制造。TSOM 相对简单且价格低廉，具有高吞吐量，并为 3D 测量提供纳米级灵敏度，可能在制造过程中显著节约成本并提高产量。 关键词：TSOM、透焦、光学显微镜、纳米计量、过程控制、纳米制造、纳米粒子、覆盖计量、临界尺寸、缺陷分析、尺寸分析、MEMS、NEMS、光子学 1. 引言 对进行纳米级 3D 测量的工具的需求非常高，因为纳米级的尺寸信息是纳米技术和纳米科学进步的必要条件 [1,2]。原子力显微镜 (AFM)、扫描隧道显微镜 (STM) 和扫描电子显微镜 (SEM) 等多种工具通常用于提供这种尺度的测量。然而，随着纳米技术的商业化，快速可靠的纳米尺度特征测量将变得越来越重要 [1,2]。基于光学的工具具有优势，因为它们具有相对较低的拥有成本和较高的吞吐量，并且通常完全无污染和无损。人们常常误以为光学显微镜由于衍射而不适合测量小于照明波长一半的特征（可见光区域中 200 纳米大小的特征）的尺寸 [3]。当然，多年来，光学显微镜一直被用于通过实验与模型比较来测量远低于照明波长一半的光掩模线宽特征。当然，以衍射为主的图像使得对目标进行有意义的分析变得困难。然而，可以通过以下方法规避这一限制：(i) 将图像视为代表目标的数据集（或信号）；(ii) 使用一组通过焦点的图像，而不是一幅“最佳焦点”图像；(iii) 利用高度发达的光学模型 [4-6]。___________________________________________________________________ ** 通讯作者：ravikiran.attota@nist.gov；电话：1 301 975 5750
从性别角度看人工智能对国家安全的风险
尾注 1. 根据即将发布的报告《妇女、和平与安全、技术与国家安全：我们正在建设什么样的世界？》，作者：Sahana Dharmapuri 和 Jolynn Shoemaker 2. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，《灾难性人工智能风险概述》，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://arxiv.org/pdf/2306.12001.pdf 3. 联合国裁军研究所，《算法偏见和日益自主的技术武器化》，2018 年，https://unidir.org/files/publication/pdfs/ algorithmic-bias-and-the-weaponization-of-increasingly-autonomous-technologies-en-720.pdf 4. Zachary Arnold 和 Helen Toner，《人工智能事故：一种新兴威胁：可能造成什么后果？》会发生什么以及该怎么办”，安全与新兴技术中心”，2021 年 7 月，https://cset.georgetown.edu/publication/ai-accidents-an-emerging-threat/ 5. Ray Acheson，“性别与偏见：性别与杀手机器人有什么关系？”，阻止杀手机器人，2021 年，https://www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2021/09/Gender-and-Bias.pdf 6. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，“灾难性人工智能风险概述”，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://arxiv.org/pdf/2306.12001.pdf 7. Nina Jankowicz，“深度伪造的威胁不是假设的。女性每天都能感受到这一点”，《华盛顿邮报》，2021 年 3 月 25 日，https://www.washingtonpost.com/opinions/2021/03/25/threat-deepfakes-isnt-hypothetical-women-feel-it-every-day/ 8. Beatrice Nolan，“OpenAI 测试表明，最新版本的 ChatGPT 告诉 TaskRabbit 员工，它是视障人士，需要帮助解决 CAPTCHA”，《商业内幕》，2023 年 3 月 16 日，https://www.businessinsider.com/gpt4-openai-chatgpt-taskrabbit-tricked-solve-captcha-test-2023-3?IR=T 9. Benjamin Weiser 和 Nate Schweber，“ChatGPT 律师自我解释”，《纽约时报》，2023 年 6 月 8 日， https://www.nytimes.com/2023/06/08/nyregion/lawyer-chatgpt-sanitians.html 10. Lucina Di Meco 和 Kristina Wilfore，“性别虚假信息是一个国家安全问题”，布鲁金斯学会，2021 年 3 月 8 日，https://www.brookings.edu/articles/gendered-disinformation-is-a-national-security-problem/ 11. Nina Jankowicz，“深度伪造的威胁并非假设。女性每天都能感受到这一点”，《华盛顿邮报》，2021 年 3 月 25 日，https://www.washingtonpost.com/opinions/2021/03/25/threat-deepfakes-isnt-hypothetical-women-feel-it-every-day/ 12. Victoria Krakovna 和 Janos Kramar，“对于受过训练的智能体来说，权力寻求是可能且具有预测性的”，DeepMind，2023 年，https://arxiv.org/abs/2304.06528 13. Dan Hendrycks、Mantas Mazeika 和 Thomas Woodside，“灾难性人工智能风险概述”，人工智能安全中心，2023 年 10 月 9 日，https://www.safe.ai/ai-risk#Deception 14. Ray Acheson，“性别与偏见：性别与杀手机器人有何关系？”，Stop Killer Robots，2021 年， https://www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2021/09/Gender-and- Bias.pdf 15. 克里斯蒂安·阿隆索、悉达思·科塔里、西德拉·雷曼、“人工智能如何扩大富国与穷国之间的差距”，国际货币基金组织博客，2020 年 12 月 2 日，https://www.imf.org/en/ Blogs/Articles/2020/12/02/blog-how-artificial-intelligence-could-widen-the-gap-between-rich-and-poor-nations 16. Leonardo Nicoletti 和 Dina Bass，“人类有偏见。生成式人工智能甚至更糟糕”，彭博社，2023 年，https://www.bloomberg.com/graphics/2023-generative-ai-bias/