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采用湿法钪蚀刻在硅基板上形成硬掩模
如今，微电子技术需要寻找新材料，包括用于创建结构的掩模。中间硬掩模策略是实现微电子制造中光刻和蚀刻之间良好平衡的关键问题之一。微电子和光伏技术中一个有趣的挑战是在 Si 衬底上创建间距垂直取向的硅阵列，用于多功能半导体器件。制造这种结构仍然是一个严重的技术问题，需要寻找新的方法和材料。在这项工作中，我们建议使用钪作为硅上的新硬掩模材料，因为它具有高抗等离子化学蚀刻性和低溅射系数。我们已经证明，对厚度为几纳米的钪层进行湿法蚀刻可用于在硅上获得分辨率高达 4 微米的图案结构，这对于湿法蚀刻方法来说是一个很好的结果。在选定的等离子蚀刻条件下，与其他金属掩模相比，钪是一种具有极佳抗性的硅掩模，蚀刻速率最低。因此，钪硬掩模可以为形成不同的微尺度地形图案开辟新的可能性。
多光束掩模版写入过程的多尺度建模
在快速发展的半导体制造领域，多光束掩模版写入机 (MBMW) 已成为光掩模生产的重要工具。光掩模对于不断缩小的半导体元件的生产至关重要。 IMS Nanofabrication 的高性能计算 (HPC) 小组开发的 MBMW 模拟器对理解和改进掩模生产中的写入技术做出了重大贡献。然而，当前 MBMW 模拟方法的一个关键挑战是准确模拟电子背散射等大规模效应的能力有限，而这对于高精度掩模制造至关重要。这项工作通过在 MBMW 模拟器中开发和实施全面的多尺度建模来解决这一差距。主要目标是准确、有效地模拟背散射效应，从而提高模拟器对掩模写入过程中电子散射行为的预测能力。重点是开发一个模型来捕捉不同尺度（从纳米到微米尺度）的反向散射效应。设计模型的目标是模块化和可扩展性。这种灵活性确保了对未来技术发展的适应性和附加模拟模型的集成。实施过程从一维反向散射模拟开始，然后发展到更复杂的二维模型。这种循序渐进的方法不仅提供了对背散射动力学的基本理解，而且还允许对模型进行迭代细化和验证。接下来是错误分析，其中测试模型的能力。这里证明了多尺度方法的准确性和效率，特别是在后向散射起重要作用的场景中。综上所述，这项工作对半导体制造领域做出了重大贡献，特别是在多光束掩模版写入机写入过程的模拟领域。所开发模型的模块化和可扩展性不仅确保了当前的适用性，而且为该领域未来的发展奠定了基础。
EMLC 2024 - 在格勒诺布尔举行的“欧洲掩模和光刻会议”
与往常一样，主题演讲概述了半导体行业以及相关微纳米技术领域的发展方向和趋势。去年的重点是限制当前和未来人工智能应用的过度能耗，而 Serge Nicoleau（意法半导体）的主题演讲将这一主题扩展到半导体行业工艺的总体可持续性，即减少资源消耗并日益避免使用有毒或对环境有害的物质，如 PFAS（所谓的永恒化学物质）。Kagawa-san（佳能）、Sebastian Dauvé（CEA-LETI）和 Kurt Ronse（IMEC）的其他主题演讲涉及纳米压印光刻的现状和前景、CEA-LETI 的半导体研究计划（FAMES）和 EUV 光刻。 Kurt Ronse 的贡献尤其预测了到 2040 年纳米技术的预期发展。虽然半导体行业的领先公司即将推出具有技术节点 N2 的高端工艺（例如，最密集布线层的导体轨道宽度约为 11nm），但节点 A1 中只能实现约 6nm（！）的线宽（根据 2040 年的当前路线图）。
F-0215(IN) 控油舒缓炭撕拉面膜
Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文中包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
使用 NVIDIA Jetson 上的深度学习进行面罩检测
2019 年 12 月，冠状病毒大流行开始。冠状病毒疾病-19 (COVID-19) 通过直接接触直接从受污染的表面传播。为了对抗病毒，需要大量设备。口罩是人多拥挤场所个人防护的重要组成部分。因此，确定一个人是否戴着口罩对于融入当代社会至关重要。为了实现这一目标，本文提出的模型使用了深度学习库和 OpenCV。出于安全考虑，选择了这种方法，因为它在部署期间具有很高的资源效率。分类器是使用 MobileNetV2 结构构建的，该结构设计为轻量级，能够在 NVIDIA Jetson Nano 等嵌入式设备中使用以进行实时口罩识别。模型构建的阶段包括收集、预处理、拆分数据、创建模型、训练模型和应用模型。该系统利用图像处理技术和深度学习来处理实时视频源。当有人没有戴口罩时，输出最终会通过内置蜂鸣器发出警报声。实验结果和测试用于验证系统的性能。包括训练和测试，识别率达到99%。
基于 MRI 的脑肿瘤实例分割（使用 Mask R-
脑肿瘤分割是医学图像分析中对于患者准确诊断和治疗的关键步骤。传统的肿瘤分割方法通常需要大量的手动操作，并且容易出现差异。在本研究中，我们提出了一种使用 Mask R-CNN 进行脑肿瘤分割的自动化方法，Mask R-CNN 是一种最先进的深度学习实例分割模型。我们的方法利用 MRI 图像来高精度地识别和描绘脑肿瘤。我们在带注释的 MRI 图像数据集上训练了 Mask R-CNN 模型，并使用平均精度 (mAP) 指标评估了其性能。结果表明，我们的模型实现了 90.3% 的高 mAP，表明其在准确分割脑肿瘤方面的有效性。这种自动化方法不仅减少了肿瘤分割所需的手动操作，而且还提供了一致可靠的结果，有可能改善临床结果。
![* 大多数基地设施内无需佩戴口罩。但是，所有 2 医疗集团设施内均需佩戴口罩。患者和两岁以上的访客必须佩戴口罩。在临床环境中工作并进入公共区域的 2 MDG 人员将佩戴口罩。[无论疫苗接种情况如何，所有人都必须佩戴口罩（军人、国防部文职雇员、国防部承包商和官方访客）。]](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ad52a852966d64eb7d9ef45f5085824f46ea501f.png)
* 大多数基地设施内无需佩戴口罩。但是，所有 2 医疗集团设施内均需佩戴口罩。患者和两岁以上的访客必须佩戴口罩。在临床环境中工作并进入公共区域的 2 MDG 人员将佩戴口罩。[无论疫苗接种情况如何，所有人都必须佩戴口罩（军人、国防部文职雇员、国防部承包商和官方访客）。]
在 BAFB 设施内时，面部遮盖要求符合 CDC 的 COVID-19 社区级别指导，并将使用“路易斯安那州”和“博西尔县”通过以下网站确定社区风险级别：https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/science/community-levels.html https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/your-health/covid-by-county.html 当博西尔县的社区级别被列为低时，基地内是否佩戴口罩是可选的，但以下情况除外：
将超薄芯片嵌入高柔韧性、感光性阻焊剂中
摘要：本文介绍了一种将超薄硅芯片嵌入机械柔性阻焊层中并通过喷墨打印实现电接触的方法。将感光阻焊层通过保形喷涂涂覆到具有菊花链布局的环氧粘合超薄芯片上。使用紫外线直接曝光的光刻技术打开接触垫。实现了直径为 90 µ m 和边长为 130 µ m 的圆形和矩形开口。喷墨打印含有纳米银和金的商用油墨，以在菊花链结构之间形成导电轨道。应用了不同数量的油墨层。通过针探测来表征轨道电阻。银油墨仅在多层和 90 µ m 开口时才显示低电阻，而金油墨在至少两层印刷层时表现出个位数 Ω 范围内的低电阻。
交叉任务多分支视觉变压器，用于面部表情和戴面膜分类
1美国卡内基梅隆大学2菲律宾大学3美国华盛顿大学4中，中国5个美国北亚利桑那大学 *美国北亚利桑那大学 * Zhu，Armando，Armando，电子邮件：armandoz@alumni.cmu.cmu.edu摘要：戴着面具的挑战，戴着面貌的挑战，在构成面貌的挑战时，曾经构成了攻击的范围，以掩盖面对面的攻击（fer）。在本文中，我们提出了一个统一的多分支视觉变压器，用于面部表达识别和戴面罩的分类任务。我们的方法提取了两项任务的共享功能，该功能使用获得多尺度特征表示的双分支体系结构。此外，我们提出了一个交叉任务融合阶段，该阶段可以使用单独的分支为每个任务处理令牌，同时使用交叉注意模块交换信息。我们提出的框架通过简单而有效的交叉任务融合阶段使用单独的网络来降低了整体复杂性。广泛的实验表明，我们所提出的模型在面部表情识别和面部掩码戴上分类任务方面的表现要好于或使用不同的最新方法。
一种用于辅助机器学习的呼吸监测的高灵敏度同轴纳米纤维口罩
摘要 呼吸是机体的重要生理过程，对维持人体健康起着至关重要的作用。基于可穿戴压电纳米纤维的呼吸监测因自供电、高线性、非侵入性和便捷性而受到广泛关注。但传统压电纳米纤维灵敏度有限，机电转换效率低，难以满足医疗和日常呼吸监测要求。这里我们提出了一种具有普遍适用性的高灵敏度压电纳米纤维，其特征是聚偏氟乙烯（PVDF）和碳纳米管（CNT）的同轴复合结构，记为PS-CC。在阐明渗透效应增强机制的基础上，PS-CC表现出优异的传感性能，灵敏度高达3.7 V/N，机电转换响应时间为20 ms。作为概念验证，纳米纤维膜无缝集成到面罩中，有助于准确识别呼吸状态。在一维卷积神经网络（CNN）的帮助下，基于PS-CC的智能口罩可以识别呼吸道和多种呼吸模式，分类准确率高达97.8％。值得注意的是，这项工作为监测呼吸系统疾病提供了有效的策略，并为日常健康监测和临床应用提供了广泛的实用性。