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OHA 信头模板
1 2021-2025 年的成本增长目标值由成本增长目标实施委员会制定，如其 2021 年 1 月的建议报告中所述。https://www.oregon.gov/oha/HPA/HP/HCCGBDocs/Cost%20Growth%20Target%20Committee%20Recommend ations%20Report%20FINAL%2001.25.21.pdf 2 提供商纳入标准由成本增长目标实施委员会制定，如其 2021 年 1 月的建议报告中所述。https://www.oregon.gov/oha/HPA/HP/HCCGBDocs/Cost%20Growth%20Target%20Committee%20Recommend ations%20Report%20FINAL%2001.25.21.pdf OHA 每年都会发布符合纳入标准的提供商组织名单。 https://www.oregon.gov/oha/HPA/HP/Cost%20Growth%20Target%20documents/List-of-Provider-Organizations- for-CGT_01.31.2024.pdf
（插入官方信头）
豁免申请信（插入官方信头）日期 致董事会主席的备忘录 来自：会员级别、名字和姓氏 主题：豁免（在此处插入豁免类型）1. 由于（在此处提供详细理由），我谨请求豁免参加 RSSB（在此处插入豁免类型 – 课程资格；身体状况；MSD；参与）。 2. 我的联系方式是（在此处插入联系电话/电子邮件地址）。谢谢您的考虑。会员签名栏职责头衔第一背书人，（ITA 中确定的第一背书官员的办公室符号）备忘录（ITA 中确定的第二背书官员的办公室符号）同意/不同意。第一背书人签名块职责头衔第二背书人，（ITA 中确定的第二背书官员的办公室符号）董事会主席备忘录建议董事会主席批准/不批准（在此处插入豁免类型）豁免。第二背书人签名块职责头衔
SD/ - 头，PBMD＆Head，无人机
参加竞标前会议的准投标人名单是根据Annexure-1的一开始，无人机和PBMD负责人欢迎所有CSIR-NEN团队，Invitees和Bidders的代表，并在RFP的总体范围内进行了简报。头部，无人机和头部，PBMD分别对技术和协作/商业方面进行了详细的介绍，NAL解决了投标人所寻求的澄清，并回复了在附件中详细介绍的PPT -2。在场的代表对给出的答复感到满意，并获悉，在竞标前会议上进行的更正/加法/澄清将在CSIR-NAN网站上主持，所有潜在的竞标者都必须认识到对竞标会议的会议记录，然后在规定和提交其竞标文档，并提交竞标文件。根据投标人的要求，提交技术建议的最后日期已延长到2024年12月19日至下午4点。技术竞标的日期是2024年12月20日上午11点。
基于机器学习的晶圆排序产量预测基于晶圆接受测试数据
Delta Rsquare Delta Rsquare All features (614) 1.75% 0.341 2.63% 0.139 Top 500 features 1.73% 0.354 2.56% 0.129 Top 400 features 1.73% 0.372 2.02% 0.148 Top 300 features 1.71% 0.343 2.22% 0.197 Top 200 features 1.73% 0.393 2.34% 0.22前100个功能1.61％0.405 1.95％0.21 Top 50个功能1.59％0.423 2.00％0.334 TOP 25特征1.62％0.42 2.29％0.372
关注晶圆故障检测和预测
1计算机科学与工程，1海得拉巴技术与管理学院，印度海得拉巴。 摘要：晶圆，薄的半导体切片对于微电子设备至关重要，尤其是在综合电路（ICS）中，在各种行业（例如计算，太阳能电池和光学）中起着基本作用。 我们创建了一种使用Python，Flask和Pycharm的机器学习模型，以及随机的森林和XG增强分类器，以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。 晶圆故障检测对于半导体产生至关重要，通过识别非功能晶圆来提高制造产量。 数据集包括晶圆名称和590个传感器值列，最后一列指示“好/坏”状态，以批量进行分析。 两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求，从而确保有效识别和预测有故障的晶圆，而不会影响其他资源。 索引项 - 晶圆，集成电路，计算，机器学习模型，故障检测，传感器输入，分类，替换。1计算机科学与工程，1海得拉巴技术与管理学院，印度海得拉巴。摘要：晶圆，薄的半导体切片对于微电子设备至关重要，尤其是在综合电路（ICS）中，在各种行业（例如计算，太阳能电池和光学）中起着基本作用。我们创建了一种使用Python，Flask和Pycharm的机器学习模型，以及随机的森林和XG增强分类器，以预测需要基于传感器输入来替换Wafers。晶圆故障检测对于半导体产生至关重要，通过识别非功能晶圆来提高制造产量。数据集包括晶圆名称和590个传感器值列，最后一列指示“好/坏”状态，以批量进行分析。两个类别+1和-1分别表示工作条件和更换的需求，从而确保有效识别和预测有故障的晶圆，而不会影响其他资源。索引项 - 晶圆，集成电路，计算，机器学习模型，故障检测，传感器输入，分类，替换。
晶圆键合和 CMP
弗劳恩霍夫 ENAS 和开姆尼茨大学微技术中心，科技园区 3，09126 开姆尼茨，德国 弗劳恩霍夫 IZM-ASSID，Ringstrasse 12，01468 莫里茨堡，德国 ErzM-Technologies UG，科技园区 1，09126 开姆尼茨，德国