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Machine Learning Technologies for Semiconductor Manufacturing Lifei Sun * , Pengfei Lyu, Xiao Zhang, Junjie Wu, Qingpeng Wang, Joseph Ervin, Yushan Ch
摘要随着半导体设备的大小减小，结构和材料变得越来越复杂，因此制造这些设备变得越来越困难。IC研发（R＆D）的复杂性和大容量制造（HVM）的规模大大增加了达到最终产量所需的成本和时间。芯片制造商，设备制造商和软件公司正在广泛的应用程序中探索和部署机器学习（ML）技术，包括流程开发，生产维护，计量和收益率改善，以解决这些扩展问题。拥有十多年的专业知识为半导体制造部署ML技术，LAM Research已开发了多种智能工具和ML解决方案，以优化半导体制造中的质量，效率以及生产力以及加速创新。在本文中，LAM的两个智能工具 - Semulator3D®和设备智能®DATAANALYZER（EI-DA） - 介绍了用于演示在R＆D和HVM期间如何使用LAM的先进技术来有效地生产最先进的微芯片。
引用：Lyu JB，Zhu T，Zhou Y，Chen ZM，Pi Yz等。材料各向异性及其应用
逆设计着重于识别光子结构以优化光子设备的性能。常规的基于标量的逆设计方法不足以设计各向异性材料（例如Lithi-Um Niobate（LN））的光子设备。据我们所知，这项工作首次提出了Aniso-Tropic材料的反设计方法，以优化基于各向异性的光子学设备的结构。具体而言，伴随方法中包括各向异性材料的定向性特性，该方法在此类材料中提供了更精确的光传播预测。所提出的方法用于设计X-CUT薄膜锂锂（TFLN）平台中的超紧凑型波长分裂多路复用器。通过通过基于经典标量的逆设计将我们方法的设备性能进行基准测试，我们证明了该方法正确解决了X-CUT TFLN平台中材料各向异性的批评问题。这种提出的方法填补了基于各向同性材料的光子设备的反向设计的空白，该空格在TFLN平台和其他基于各向异性的光子积分平台中找到了突出的应用。
引用Zhu J-L，Xu X-M，Yin H-Y，Wei J-R和Lyu J（2023），《预测住院时间超过14 da
心室间隔缺陷（VSD）是先天性心脏病的最常见形式，约占先天性心脏病病例的40％（Penny and Vick，2011年）。VSD导致血液分流，从而导致肺部血管的肺部血液循环体积和病理变化增加，这使得患有VSD的儿童特别容易发生肺部感染。随着疾病的发展，当肺循环压力高于全身循环压力时，血液从右侧到左心室的流动会增加左心室的预紧力，从而很容易导致心力衰竭。年轻婴儿的肺泡发育不是完美的，呼吸系统不成熟，并且肺泡II型上皮细胞的合成功能是有效的，导致肺泡表面活性剂的产生较少，因此呼吸功能不成熟。肺动脉症和感染都可能导致氧动脉部分压力降低，这进一步导致呼吸率变化。感染的发生可能是VSD患者长时间住院的危险因素。延长医院可能会进一步增加医院感染的可能性。肺部感染可能会导致肺间隙水肿，导致肺通风和低氧血症减少，最终导致呼吸迅速。某些情况的感染诊断尚不清楚，因此很难确定住院是否延长。因此，我们将本研究的结果设定为住院时间超过14天。但是，呼吸率（RR）是一个易于监控的指标，其测量精度很高，因此它可能具有住院时间的预测价值。一项研究发现，入院率高的呼吸率与疗养院接纳的患者的院内死亡率的增加有关（Myint等，2011）。我们旨在开发一个列图，以评估小儿VSD患者的住院风险超过14天。我们希望临床医生能够根据戒号模型中风险因素的变化进行及时调整治疗方案，以减少小儿VSD患者住院治疗。
引用: 张 HC、马 XY、蒋 CP、尹 JL、吕 S、鲁 SY、商 XT、曼 BW、张 C、李 DD、李 SH、陈 WJ、刘 HX、王 GF、曹 KH、ZH
磁性随机存取存储器 (MRAM) 作为一种新兴的非挥发性存储器，具有读写速度快、耐久性高、存储时间长、功耗低等特点，几年前就引起了台积电、三星、格罗方德等大型半导体代工厂的极大兴趣 [1−5]。一方面，MRAM 的高性能特性使其成为 28nm CMOS 技术节点以下嵌入式闪存 (e-flash) 的重要替代解决方案，而 e-flash 存在严重的经济障碍，阻碍了其进一步微缩 [6]。另一方面，MRAM 的目标是成为静态随机存取存储器 (SRAM) 等工作存储器的替代品，以解决先进 CMOS 节点中可能出现的严重漏电问题 [7,8]。然而，由于速度限制和耐久性问题，很难取代L1或L2缓存SRAM，尤其是对于两端自旋转移矩（STT）MRAM [ 9 − 11 ] 。因此，需要进一步探索下一代MRAM器件。
引用: 张 HC、马 XY、蒋 CP、尹 JL、吕 S、鲁 SY、商 XT、曼 BW、张 C、李 DD、李 SH、陈 WJ、刘 HX、王 GF、曹 KH、ZH
磁性随机存取存储器 (MRAM) 作为一种新兴的非挥发性存储器，具有读写速度快、耐久性高、存储时间长、功耗低等特点，几年前就引起了台积电、三星、格罗方德等大型半导体代工厂的极大兴趣 [1−5]。一方面，MRAM 的高性能特性使其成为 28nm CMOS 技术节点以下嵌入式闪存 (e-flash) 的重要替代解决方案，而 e-flash 存在严重的经济障碍，阻碍了其进一步微缩 [6]。另一方面，MRAM 的目标是成为静态随机存取存储器 (SRAM) 等工作存储器的替代品，以解决先进 CMOS 节点中可能出现的严重漏电问题 [7,8]。然而，由于速度限制和耐久性问题，很难取代L1或L2缓存SRAM，尤其是对于两端自旋转移矩（STT）MRAM [ 9 − 11 ] 。因此，需要进一步探索下一代MRAM器件。
诱导社交能力-Sonja lyubomirsky
摘要：越来越多的证据表明，个人可以通过故意参与建立联系积极的积极活动来增加自己的福祉，例如表达感激和对他人的善良行为。的确，社会联系 - 对精神和身体健康的持股是未来积极的活动干预措施的主要候选人。在本章中，我们认为，通过干预措施诱导社交性对改善个人福祉具有影响，同时还允许心理学科学家仔细研究社会行为与情感健康之间关系的基础机制。利用了我们实验室的三项最新研究，我们回顾了证据，表明要求参与者采取更加外向，进行更多的社交互动，并做更多的善良行为都是有希望的，而且有效的方法可以实验引起社交。最后，我们总结了有关在实验环境中引起社交性的研究的开放问题和未来方向。
电子内容商务系统中信息资源形成的内容分析方法Andrii Berko A，vasyl andrunyk a，lyubo
摘要有关开发电子内容商业系统（ECC）中处理信息资源的统一方法的文章是专门的。开发了ECC的模型和典型的广义体系结构。使用反映理论研究结果的在线期刊和报纸设计和实施ECC的策略。创建这些系统，典型体系结构和内容形成/管理/支持的标准化方法的一般方法。在线期刊和报纸是ECC的一个典型例子，它指的是管理的控制论系统，并具有某些属性集。文章内容基于在线报纸/期刊，用户搜索以获取必要的数据。但是，填充有关键字的文本并不总是足以获取用户所需的内容。在每篇文章中突出显示关键字是一个艰苦而漫长的过程。使用正式的内容分析方法，该过程是完全自动化的，并且在作者添加新文章时发生。该方法定义了与用户查看的主题相似的文章。使用内容分析优势是确定特定请求的内容可用性，例如，确定特定主题上缺乏内容以及作者对此问题的关注。关键字1电子内容商务系统，信息资源，信息技术，智能系统，内容商业，商业内容，内容分析，处理信息资源，文本分析，在线杂志，自然语言，文本内容
文本商业内容的电子文摘形成和分类 Lyubomyr Chyrun a、Vasyl Andrunyk b、Liliya Chyrun b、Aleksandr
摘要 本文提出了一种实用且合乎逻辑的内容处理方法，作为文摘形成的一个阶段。内容处理方法将文摘形成和分类描述为内容生命周期的一个步骤，并简化了管理商业文本内容的信息技术。本文分析了处理商业内容的现有服务的主要问题。所提出的方法允许您创建用于处理信息资源的工具并实现用于管理商业内容的子系统。关键词 1 内容、智能系统、信息技术、文本挖掘、信息流、内容监控、自动摘要、主题接近性、源文本、潜在语义分析、商业内容、文本分析、内容分析、互联网环境、电子文摘、信息检索、文本内容、内容搜索、文本挖掘方法、空间矢量模型、信息系统、文本数据、现代机器学习技术