XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmim
在金属沉积过程中，MIM顶部金属剥离与过渡流相关的研究Chang'e Weng，Tertius Rivers，Moreen Minkoff，
对金属沉积过程中的MIM顶部金属剥离的研究Chang'e Weng，Tertius Rivers，Moreen Minkoff，Ron Herring，Richard Ducusin，Richard Ducusin，Jinhong Yang Yang和Joseph Chinn Qorvo，2300 Ne Brookwook Wookwwood，Ne Brookwood Parkway，Hillsboro，Hillsboro等503-615-9820关键字：MIM，过渡流，脱皮，溅射，金属，Knudsen编号，电容器泄漏相关测试失败的电容器摘要研究揭示了金属绝缘仪金属金属（MIM）顶部金属剥离和金属沉积工具之间的相关性。简介金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）电容是基于GAA的RF技术的重要组成部分1,2,3,4。MIM电容器由底部金属板，介电层和顶部金属板组成。MIM电容器的制造涉及多个过程步骤。互连金属零层通常用作MIM底板。在该金属下方或顶部的缺陷可能导致MIM电容器缺陷4。氮化硅或氧化物被广泛用作电容器介电层，并使用PECVD过程沉积。介电层厚度和粗糙度的变化直接影响电容器性能。蒸发或溅射的Ti/pt/au金属堆栈通常用作MIM顶部金属。由于MIM顶部金属通过层间介电VIA连接到下一个上部金属层，因此在MIM金属沉积过程中形成的缺陷也可能导致电容器和通过与通过相关的参数故障。由于MIM过程的复杂性，在过程中无法在串联检测到的缺陷可以在各种过程步骤中形成。过程取决于缺陷的性质和位置，过程控制监视器（PCM）和Diesort测试可以筛选出一些有缺陷的模具，但是除非使用更具破坏性的测试，否则可能无法检测到某些缺陷。MIM电容器的缺陷通过PCM和Diesort测试是一个可靠性的问题。手机制造商和RF设备制造公司的研究都表明，MIM电容器故障是许多早期现场故障的主要原因1,3,4。在Qorvo中，开发了一种电压斜坡方法来检测MIM电容器缺陷4。评估每个单个模具，并在低压区域4中筛选出缺陷的模具。通常需要改进过程来解决相关的测试失败。在本文中，我们讨论了迪索（Diesort）在迪索（Diesort）检测到的电容器泄漏故障的研究，该泄漏失败与MIM顶部金属剥离有关。
微驱动部件成型的MIM模芯加工研究
近年来，半导体、电子、光学、MEMS、生物医药等诸多领域对复杂形状的三维结构的需求日益增加。迄今为止，大多数微结构制造工艺源自半导体工艺，例如硅晶片的薄膜加工和厚膜加工1-3。这些过程不可避免地需要曝光过程。曝光工艺由于需要使用特殊的设备，成本较高，并且在材料方面也受到很多限制。因此，不使用曝光工艺的微结构制造技术的研究正在积极开展。代表性例子包括微加工和微电火花加工 (microEDM)1,4 等机械方法。特别是随着相关产业的发展，具有三维形状的微型齿轮零件的需求量也日益增大，而实现此类零件的批量生产是实现工业化的必要条件。通过使用模具的注塑工艺，可以大规模生产微型齿轮部件。注射成型根据成型材料不同分为塑料注射成型和粉末注射成型，而粉末注射成型又根据所用粉末的种类分为MIM（金属注射成型）和CIM（陶瓷注射成型）。目前，塑料齿轮一般采用塑料注塑工艺进行量产，但众所周知的事实是，采用塑料材料制造的微型齿轮零件在刚性和耐久性方面存在着极限。因此，最近正在积极研究使用粉末金属注射成型工艺而非塑料来生产微型齿轮零件。本研究是通过金属注射成型工艺制造微型齿轮状产品的基础研究。目的是利用粉末注射模芯的微细电火花加工来制造微型齿轮状芯。
pilamim：通过整合像素和潜在的蒙版图像建模
在蒙版的图像建模（MIM）中，存在两个主要方法：像素MIM和潜在MIM，每个方法分别利用不同的重建目标，原始像素和潜在表示。Pixel Mim倾向于捕获低级视觉细节，例如颜色和纹理，而潜在MIM专注于对象的高级语义。但是，每种方法的这些独特的优势可以导致依赖特定视觉特征的任务中的次优性能。为了解决这一限制，我们提出了Pilamim，这是一个统一的框架，结合了像素MIM和潜在MIM以整合其互补优势。我们的方法使用单个编码器以及两个不同的解码器：一个用于预测像素值，另一种用于潜在表示，可确保捕获高级和低级视觉特征。我们将[Cls]令牌进一步集成到重建过程中，以汇总全局上下文，从而使模型能够捕获更多的语义信息。广泛的实验表明，在大多数情况下，Pilamim优于MAE，I-JEPA和BOOTMAE等关键基线，证明了其在提取更丰富的视觉表示方面的有效性。该代码可在https://github.com/joonmy/pilamim.git上找到。
ALD生长的Al2O3膜用于微电体应用的实验表征
高介电材料的研究最近引起了极大的关注，这是用于应用金属构造器金属（MIM）电容器的关键被动组件。在本文中，通过原子层沉积技术（ITO）氧化锡（ITO）预涂层的玻璃底物和氮化钛（TIN）涂层的SI覆盖的Si底物在本文中制备了50 nm厚的Al 2 O 3薄膜。光刻和金属提升技术用于处理MIM电容器。用探针站的半导体分析仪用于使用低中等频率范围进行电容 - 电压（C-V）表征。MIM电容器的电流 - 电压（I-V）特性在精确源/测量系统上测量。在电压范围从-5到5 V的玻璃上，Al 2 O 3膜在玻璃上的性能从10 kHz到5 MHz。Au/Al 2 O 3/ITO/玻璃MIM电容器在100 kHz时显示1.6 ff/µm 2的电容密度为1.6 ff/µm 2，在100 kHz时损耗〜0.005，在1 mv/cm（5 v）下，在100 kHz时损耗〜0.005，泄漏电流为1.79×10 -8 a/cm 2。Au/Al 2 O 3/TIN/SI MIM电容器在100 kHz时的电容密度为1.5 ff/µm 2，在100 kHz时损耗〜0.007，较低的泄漏电流为2.93×10 -10 -10 -10 -10 A/cm 2，在1 mv/cm（5 v）处于1 mv/cm（5 v）。获得的电源可能表明MIM电容器的有希望的应用。关键字
委员会“所有议会委员会”
evenomars，M。Hurrentiland，M。和Summans Effper，Mim Franch，Mim Flavai，M。Jeff Glofen，Mim Franch，Mim Flavai，Mim Flavine，Mim Flavine，M。Jeff Gloz，M。Jeff Glozen，M。Jeff，M。Jeff Siff，M。PaulGallees，Môarcy-Koenbren，Mamer Marle，Musal Tars，Michelvor，Mime Paul附近，Mus Octloll，Mime Paulnet，M.L，M.L，Mamen Paul，Malta Paulia，M。L. M. L. M. L，Mamen Paul，Malo-Paul Mars Mars Alexrandra Schhos，M。MessoviStand，M。Moner，Missewel，MöewLitzer，Mamer，Müm过去Nadine Houdule，EM Nursal，Migan Reampel Didt，Sucva大师“ Ysnviser，MüvaSuchends” YS -Sile Afform Empzzow：大师Domanic Aldh，Mast Barba Asta，Mugo Open Mamer，Meng Life，Mirn Cars，M。Fire，M。Follower Mac S. Frain Fayot，M。PatrickGoogle Ras，M。 zommeret div>
增强的CO2吸收，对CH4和N2
al（oh）（NDC）-dut-4，NDC为2,6-萘二羧酸盐； B Zn（BIM）（NIM），BIM为Benzimidazole和Nim为2-硝基咪唑； C Zn（CBIM）（nim），用CBIM为5-氯苯唑唑； D Zn（IM）1.13（NIM）0.87，IM为ditopic Imidazy； E C 29 H 19 F 9 NO 8.25 Zn 2; f Cu（HBTB）2，H 3 BTB为1,3,5-Tris（4-羧基苯基）苯）; g cu-btc的BTC为1,3,5-苯甲酸羧酸； H Zn（MIM）2与MIM为2-甲基咪唑酸I pdadmac作为聚二甲米甲基铵氯化物； J CO（MIM）2; K SWCNT为单壁碳纳米管； l PEG 20,000作为聚乙烯甘油
界限遗传图类别的中等宽度
当通过某些宽度参数参数化时，可以在XP时间中解决大量NP -HARD图问题。因此，在解决特殊图类类别的问题时，知道所考虑的图形类是否有限制宽度是有帮助的。在本文中，我们考虑MIM Width，这是一个特别通用的宽度参数，每当分解为“快速计算”的图形类别时，它具有许多算法应用程序。我们首先扩展了用于证明图形类MIM宽度的工具包。通过将我们的新技术与已知技术相结合，然后从遗传图类别的角度开始进行系统研究，以对MIM宽度进行边界，并与Clique宽度进行比较，这是一个经过深入研究的更严格的宽度参数。我们证明，对于给定的图H，当h-free graph的类别在且仅当它具有限制的clique-width时具有界限。我们表明（h 1，h 2）无图形是不正确的。我们确定了（h 1，h 2）的几个通用类别的无界图形宽度但有界的含量宽度的无限制图，这说明了中间宽度的力量。此外，我们表明，对于这些类别，可以在多项式时间内找到恒定模拟宽度的分支分解。因此，如前所述，这些结果具有算法的含义：当输入仅限于这样一类（H 1，H 2）无图形时，许多问题变成了多项式的可溶可求解，包括经典问题，包括k-着色和独立设置，统治性问题，已知的LC-VSVP问题，以及LC-lc-lc-lc-lc-vsvp的距离vsvp vesvp的距离很少。我们还证明了许多新的结果，表明在某些H 1和H 2中，（H 1，H 2）的类别的类别无绑定的MIM宽度。集团宽度的界限意味着MIM宽度的界限。通过将我们的结果结合起来，这给出了新的有界和无界的MIM宽度案例，并与已知的有界案例进行了集体宽度的情况，我们介绍了当前最新情况的摘要定理（H 1，H 2） - 免费图形。特别是，我们将所有对（H 1，H 2）的MIM宽度分类为所有对（H 1，H 2）的无图形图（H 1，H 2） V（H 1）| + | v（h 2）| ≤8。当h 1和h 2是连接的图时，我们将所有对（H 1，H 2）分类，除了剩余的有限族和一些孤立的病例。
自我监督的神经元分割，多代理增强学习
现有监督神经元分割方法的性能高度取决于准确注释的数量，尤其是应用于大型电子显微镜（EM）数据时。通过从未标记的数据中提取语义信息，自我监督的方法可以证明下游任务的性能，其中掩码映像模型（MIM）在其从掩盖的IMEM中恢复原始信息时已广泛使用了蒙版图像模型（MIM）。然而，由于EM图像中高度的结构局部性，并且存在相当大的噪声，因此许多素数很少有歧视性信息，从而使MIM预处理对神经元细分任务有效。为了克服这一挑战，我们提出了一个基于决策的MIM，该MIM利用强化学习（RL）自动搜索最佳的图像掩盖率和掩盖策略。由于巨大的勘探空间，使用单代机Agent RL进行体素预测是不切实际的。因此，我们将每个输入补丁视为具有共同策略的代理，允许多代理协作。此外，这种多代理模型可以在体素之间取决于依赖性，这对下游分割任务是有益的。表明，我们的方法对神经元分割任务的替代自我监督方法具有重要的影响。代码可在https://github.com/ydchen0806/dbmim上使用。
AL2O3/ZRO2/SIO2/ZRO2/AL2O3 M
金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）电容器对于集成电路（ICS）至关重要。它们可以通过多种方式使用，例如解耦和过滤。高电容密度，低泄漏电流和小二次电压系数（a）是MIM电容器良好电性能的信号。为了获得高电容密度，可以使用高介电常数（K）材料，例如TA 2 O 5，HFO 2，Al 2 O 3，TiO 2和ZRO 2 [1-4]。Zro 2薄膜被认为是这些高k材料中的强大候选者，可以替代传统的介电材料SIO 2和SI 3 N 4，因为它具有许多优势，例如，高击穿电场，高介电结构和较大的能隙宽度[4]。有人研究了单个ZRO 2电介质MIM电容器，并获得了高电容密度，但是泄漏电流和值很差[5]。在这里，我们介绍了Al 2 O 3和SiO 2层以改进上述两个参数，因为Al 2 O 3的较大带隙为8.8 eV，SIO 2的较大频带差距为负值，因此Al 2 O 3 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Al 2 O 3（Azsza）结构MIM Capicitors设计了。需要强调的是，AZSZA结构是在相同的原子层沉积（ALD）系统中制备的。这不仅降低了实验的复杂性和成本，还降低了污染和引入杂质的可能性。因此，这是一种在