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迷彩：使用调制强化学习的相关性掩盖优化
抽象的光学接近校正（OPC）是确保现代VLSI制造业印刷能力的重要步骤。已经提出了基于机器学习的各种OPC方法来追求性能和效率，这些方法通常是数据驱动的，几乎不涉及OPC问题的任何特定考虑，从而导致潜在的性能或效率瓶颈。在本文中，我们提出了Camo，这是一种基于加固学习的OPC系统，该系统专门整合了OPC问题的重要原理。迷彩明确涉及相邻段的移动之间的空间相关性和用于运动动作选择的OPC启发的调制。实验都是通过层图案和金属层图案进行的。结果表明，迷彩胜过学术界和行业的最先进的OPC发动机。
具有物联网功能的心率传感器
摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统，用于实时面罩检测，旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络（CNN）用Tensorflow和Keras构建，模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性，从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的，该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署，从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析，可扩展用于连续视频监视，使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理，简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案，用于在公共空间中掩盖合规性监视，OFF的准确性，可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类，自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
迷彩：使用调制强化学习的相关性掩盖优化
抽象的光学接近校正（OPC）是确保现代VLSI制造业印刷能力的重要步骤。已经提出了基于机器学习的各种OPC方法来追求性能和效率，这些方法通常是数据驱动的，几乎不涉及OPC问题的任何特定考虑，从而导致潜在的性能或效率瓶颈。在本文中，我们提出了Camo，这是一种基于加固学习的OPC系统，该系统专门整合了OPC问题的重要原理。迷彩明确涉及相邻段的移动之间的空间相关性和用于运动动作选择的OPC启发的调制。实验都是通过层图案和金属层图案进行的。结果表明，迷彩胜过学术界和行业的最先进的OPC发动机。
Bernard Haufiku 表示，做好再次戴口罩的准备
2022 年 2 月，交通和食品是导致纳米比亚生活成本高昂的原因。上个月，这两个商品和服务类别分别导致消费者篮子中价格上涨 40% 和 22%。纳米比亚统计局 (NSA) 发布的最新通胀数据显示，这两种商品的价格在过去四个月中保持了相同的通胀率。这两个子类别价格的持续上涨进一步侵蚀了消费者篮子中分配给其他商品和服务的收入。这表明一种趋势，即个人将收入的很大一部分花在食品和交通上，而花在有助于改善生活水平的其他方面的支出则较少。过去四个月，食品和运输价格持续上涨，人们担心全球粮食危机爆发后价格会如何，2 月和 3 月的燃料价格也出现了复苏迹象。过去四个月，食品价格每年上涨超过 5.3%，变得更加昂贵，而运输通胀率每年每月增长 13.2%
掩模几何形状变化对等离子蚀刻轮廓的影响
1 维也纳技术大学微电子研究所 Christian Doppler 半导体器件和传感器多尺度过程建模实验室，Gußhausstraße 27-29/E360, 1040 Vienna, 奥地利；bobinac@iue.tuwien.ac.at (JB)；reiter@iue.tuwien.ac.at (TR) 2 维也纳技术大学微电子研究所，Gußhausstraße 27-29/E360, 1040 Vienna, 奥地利；piso@iue.tuwien.ac.at (JP)；klemenschits@iue.tuwien.ac.at (XK) 3 Global TCAD Solutions GmbH，Bösendorferstraße 1, Stiege 1, Top12, 1010 Vienna, 奥地利；o.baumgartner@globaltcad.com (OB)； z.stanojevic@globaltcad.com (ZS)；g.strof@globaltcad.com (GS)；m.karner@globaltcad.com (MK) * 通信地址：filipovic@iue.tuwien.ac.at；电话：+43-1-58801-36036 † 本文是我们发表在 2022 年 9 月 21 日至 23 日在希腊科孚岛举行的第四届微电子器件和技术国际会议 (MicDAT) 论文集上的论文的扩展版本。
迷彩：使用调制强化学习的相关性掩盖优化
抽象的光学接近校正（OPC）是确保现代VLSI制造业印刷能力的重要步骤。已经提出了基于机器学习的各种OPC方法来追求性能和效率，这些方法通常是数据驱动的，几乎不涉及OPC问题的任何特定考虑，从而导致潜在的性能或效率瓶颈。在本文中，我们提出了Camo，这是一种基于加固学习的OPC系统，该系统专门整合了OPC问题的重要原理。迷彩明确涉及相邻段的移动之间的空间相关性和用于运动动作选择的OPC启发的调制。实验都是通过层图案和金属层图案进行的。结果表明，迷彩胜过学术界和行业的最先进的OPC发动机。
COVID-19 疫苗接种和口罩政策相关表格
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Bosch 工艺中 Al2O3 硬掩模的蚀刻机理
通过 Bosch 工艺在硅中蚀刻高深宽比结构对于微机电系统 (MEMS) 和硅通孔 (TSV) 制造等现代技术至关重要。由于蚀刻时间长，该工艺对掩模选择性的要求非常高，并且事实证明 Al 2 O 3 硬掩模在这方面非常合适，因为与传统的 SiO 2 或抗蚀剂掩模相比，它提供了高得多的选择性。在这项工作中，我们结合使用扫描电子显微镜 (SEM)、光谱椭圆偏振仪 (SE) 和 X 射线光电子能谱 (XPS) 深度剖析来仔细研究 Al 2 O 3 掩模蚀刻机理，从而探究超高选择性的来源。我们证明，通过增加钝化步骤时间，在 Al 2 O 3 上会形成更厚的氟碳聚合物层，然后以微小的平均蚀刻速率 ~0.01 nm/min 去除 Al 2 O 3。 XPS 深度剖析显示，在采用 Bosch 工艺进行深反应离子蚀刻 (DRIE) 的过程中，聚合物和 Al 2 O 3 之间会形成一层 AlF x 层。由于 AlF x 不挥发，因此需要溅射才能去除。如果聚合物层足够厚，可以衰减进入的离子，使其能量不足以导致 AlF x 解吸（例如当使用较长的钝化时间时），则掩模不会被侵蚀。通过研究不同次数 DRIE 循环后的表面，我们还获得了有关 AlF x 的形成速率以及 DRIE 工艺过程中 Al 2 O 3 和聚合物厚度变化的信息。这些发现进一步扩展了对 DRIE 的认识，并可帮助工艺工程师相应地调整工艺。
基于深度学习的面罩检测：评论
2019年冠状病毒疾病爆发引起了广泛的破坏。世界卫生组织建议戴上面具，以及其他公共卫生措施，例如社会疏远，遵循医疗指南和热扫描，以减少传播，减轻医疗保健系统的负担以及保护人群群体。然而，戴着面具，可以用作屏障或盾牌，以减少感染者的感染传播，从而隐藏了大多数面部特征，例如鼻子，嘴和下巴，面部检测系统取决于该系统，这会导致这些系统的弱点。本文旨在为有兴趣开发和实施基于深度学习的面罩检测系统的研究人员和从业人员提供基本见解。尽管当前的深度学习模型在许多应用程序中取得了重大的进步和巨大的进步，包括安全性，访问控制和身份验证，但仍在继续发展。本文还讨论了用于培训和评估这些模型的数据集的重要性，强调了对掩模类型，面部遮挡，照明条件和高质量数据等各种数据的需求，以增强模型性能。除了由现实世界条件带来的挑战外，可以影响检测准确性，面部检测和面罩识别方法还与深度学习模型进行了比较，在这些模型中，多任务ARCFACE模型的准确性达到99.78，这是其他检测方法最高的精度。
Develset：即时掩模优化的深神经级
摘要 - 作为分辨率增强技术的关键技术之一（RET），光学接近校正（OPC）的计算成本过高，作为特征尺寸缩小的缩小。逆光刻技术（ILTS）将掩模优化过程视为反向成像问题，产生高质量的曲线掩模。但是，由于其时间消耗程序和过多的计算开销，ILT方法通常无法打印性能和制造性。在本文中，我们提出了DEVELSET，这是一种有效的金属层OPC引擎，该发动机替换了基于隐式级别设置表示的离散基于像素的掩码。使用GPU加速的岩性模拟器，Develset使用神经网络实现端到端掩模优化，以提供准优化的水平设置初始化，并使用基于CUDA的掩模优化器进行快速收敛。Develset-NET的骨干是一个基于变压器的多重型神经网络，它提供了一个参数选择器，以消除对手动参数初始化的需求。实验结果表明，DEVELSET框架在可打印性方面优于最先进的方法，同时实现快速运行时性能（约1 s）。我们期望这种增强的水平设定技术，再加上CUDA/DNN加速的关节优化范式，对工业面罩优化解决方案产生了重大影响。