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基于谐振器的介电体和半导体材料表征的先进建模技术
摘要：本文报道了基于有限差分时域 (FDTD) 和有限元法 (FEM) 的介电谐振器材料测量装置建模的最新进展。与介电谐振器设计方法不同，介电谐振器设计方法使用贝塞尔函数的解析展开来求解麦克斯韦方程，而本文仅使用解析信息来确保场的固定角度变化，而在纵向和径向方向上应用空间离散化，从而将问题简化为 2D。此外，当在时域中进行离散化时，全波电磁求解器可以直接耦合到半导体漂移扩散求解器，以更好地理解和预测基于半导体的样品的谐振器的行为。本文将 FDTD 和频域 FEM 方法应用于介电样品的建模，并根据 IEC 规范规定的 0.3% 范围内的测量结果进行验证。然后采用内部开发的耦合多物理场时域 FEM 求解器，以考虑电磁照明下的局部电导率变化。由此展示了新方法，为介电谐振器测量的新应用开辟了道路。
瑞昱半导体股份有限公司
PWCR23000049 致瑞昱半导体股份有限公司董事会及股东 前言 我们已审阅瑞昱半导体股份有限公司及其子公司截至2023年3月31日及2022年3月31日的合并资产负债表、截至该日止三个月的合并损益表、股东权益变动表及现金流量表以及合并财务报表附注，包括重要会计政策摘要。 本公司管理层有责任按照金融监督管理委员会核准生效的《证券发行人财务报告编制准则》及国际会计准则第34号《中期财务报告》的规定，编制并公允列报此等合并财务报表。 我们的责任是在审阅基础上对这些合并财务报表发表结论。审阅范围 除下段所述外，本会乃根据中华民国《审阅业务准则第2410号——企业独立核数师审阅财务资料》进行审阅。审阅合并财务报表包括询问（主要询问财务及会计事宜负责人）及应用分析及其他审阅程序。审阅范围远小于审计，因此本会无法保证知悉审计中可能发现的所有重大事项。因此，本会不发表审计意见。 保留结论之依据 如附注4(3)及6(7)所述，若干不重大合并子公司、按权益法核算的投资之合并财务报表及附注13所披露之资料仅以该等子公司及被投资公司编制之报告为准，而该等报告并未经独立核数师审阅。该等子公司总资产分别为新台币 6,258,112 仟元及新台币 5,860,231 仟元，占本公司 102 年度及 102 年度合并总资产的 5.82%及 5.40%，总负债分别为新台币 846,101 仟元及新台币 996,120 仟元，占本公司合并总负债的 1.42%及 1.61%。
人工智能时代的半导体产业
虽然半导体行业组织预测两年内芯片需求将增长 15%，但下游组织（依赖半导体供应来提供产品或服务和运营的组织）预计其芯片需求将以 29% 的更高增长率增长。人工智能 (AI) 和生成式人工智能 (Gen AI) 的普及推动了对专用神经处理单元 (NPU) 和高性能图形处理单元 (GPU) 的需求，这些单元可以高效处理大量计算和大型数据集。此外，下游组织预计未来 12 个月对人工智能芯片、定制硅片和内存密集型芯片的需求将增加。
低能α粒子和质子在半导体中产生电荷的TCAD模拟统一模型
对离子在半导体中产生的电离径迹的产生和传输进行 TCAD 模拟与可靠性以及辐射探测器的设计息息相关。具体而言，可靠性应用侧重于模拟在测试半导体元件是否易受软错误（逻辑器件、存储器，例如 [1] ）和单粒子烧毁（功率器件，例如 [2] ）影响时发生的瞬态现象。主要的 TCAD 工具已经包含模型和程序（例如 [3] ），但它们存在一些实际限制，例如仅限于单一类型的离子、有效能量范围的限制以及仅适用于硅的校准。此外，现有模型在数值上比较僵化，不易针对其他类型的离子、半导体和能量范围进行校准。本文提出了一个基于物理导向的 Crystal-Ball 函数 [4] 的半导体中低能离子沉积电荷的统一模型。特别关注能量范围分别为 0 – 10 MeV 和 0 – 160 MeV 的 α 粒子和质子。与常用模型相比，这种选择具有几个优势。特别是，α 粒子和质子使用相同的建模函数。此外，与现有解决方案相比，所提出的模型使用的校准参数更少，数值条件良好，并且其校准参数更透明，因为它们与可测量的物理量相关。最后，所提出的模型可以轻松扩展到不同的半导体和离子类型。
欧盟Shalf Heart的半导体战略的新方向
重度美国和中国投资对欧盟构成了挑战，欧盟的回应旨在使欧洲生产超出国内需求。要增加其在这个战略和蓬勃发展的部门中的存在，欧盟需要采取更有针对性的战略，以其现有的优势建立，同时满足其相对较低的国内需求。欧盟不应专注于投入和芯片设计，而不是在制造上的补贴战争中投资公共资金。但是，没有经济能够希望完全实现该行业的独立性，并通过外交手段确保可持续的供应也应成为优先事项。最后，欧洲在全球半统治生产中的小角色是欧洲高科技创新环境中缺点的征兆。应解决这些缺点。
半导体芯片中的工程两次波函数和交换统计数据
高维纠缠的光状态为量子信息提供了新的可能性，从量子力学的基本测试到增强的计算和通信效果。在这种情况下，自由度的频率将鲁棒性的资产结合在一起，并通过标准的电信组件轻松处理。在这里，我们使用集成的半导体芯片来设计直接在生成阶段的频率键入光子对的波函数和交换统计，而无需操作后。量身定制泵束的空间特性，可以产生频率与年轻相关，相关和分离状态，并控制光谱波函数的对称性，以诱导骨气或费米子行为。这些结果是在室温和电信波长下获得的，开放有希望的观点，用于在整体平台上使用光子和光子的量子模拟，以及利用反对称高度高维量子状态的通信和计算方案。
纳米线/纳米线连接在...中发挥的作用
图3：（A-B）基于Si Nanonet的两个可能的晶体管配置的方案：（a）多平行 - 通道FET（MPC-FET）和（b）nanonet-fet（nn-fet）。对于MPC-FET，电流可以直接流过SINW，直接桥接源和排水管，而对于NN-FET，电流必须通过涉及SINWS和SINW/SINW连接的渗透路径流动。对应于源量距离的通道长度（L C）从5 µm到100 µm不等，而通道宽度（W C）固定为200 µm。（c）用10 ml胶体SINW悬浮液详细阐述的典型Si纳米纳特的SEM图像，对应于0.23NWS.μm-2的密度。（d）处理后Si Nanonet磁场效应晶体管的SEM顶视图。200 µm x 200 µm正方形对应于源/排水接触板。
加速发现高弹性分子半导体：机器学习方法
计算框架和理论建模的最新进展已显着改善了对高运动材料的搜索。高吞吐量虚拟筛选（HTVS），该过程使用理论技术分析了大型分子库，并将其范围缩小到一小部分有希望的候选者进行实验验证，现在可以评估广泛的化学库的评估。20–25这种方法提高了识别新型高动力半导体的概率，并提供了对电荷运输的基本物理学的见解。26–29此外，HTVS的一个显着副作用是生成广泛的数据库，该数据库包含这些分子的计算物理特性，这些数据库促进了机器学习（ML）技术的应用（ML）技术，以预测和优化新分子系统的正常功能。30,31作为HTVS研究的例子，Schober等。29设计了一种筛选方法，通过分析来自大分子晶体数据库的电子耦合和重组能来鉴定具有高载体迁移率的有机半导体。他们的方法发现了已知和新颖的有前途的材料。在另一项研究中，Nematiaram等。27利用瞬态定位理论32,33筛选剑桥结构数据库（CSD）34识别几种高动力材料并对影响移动性的关键参数进行排名。值得注意的是，他们强调了电荷转运两维的重要性（2D），也称为带动型，其中电荷转运主要发生在二维平面内。将ML模型与HTV集成虽然早期的研究表明各向同性带对电荷运输的潜在影响，但13,18,32,35参考。27是第一个通过对现有结构进行的大规模计算在统计上验证这一观察结果的人。尽管在HTVS方法方面取得了重大进步，但对于大量结构而言，物理属性（例如2D）的计算仍然是一项计算要求的任务。此限制在化学空间的有效探索中提出了一个主要的瓶颈，尤其是随着可用化学数据库的多样性和复杂性继续扩展。因此，迫切需要开发更多有效的算法和方法，这些算法和方法可以加速这些构成过程。
