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光刻投影系统的图像模拟
摘要 成熟的 Abbe 公式是当今最常用的用于精确模拟半导体光刻中使用的部分相干投影系统图像的方法之一。接近理论分辨率极限的光刻成像系统的开发和应用以及对更大掩模区域的高精度模拟的需求需要对经典的 Abbe 方法进行几项扩展。本文介绍了 Abbe 方法的基础知识，包括所谓的霍普金斯假设。为了精确模拟当今的光刻系统，必须描述和考虑重要的物理效应，如强离轴照明、小特征尺寸、超高 NA、偏振相关行为、成像缩小、像差、切趾和琼斯瞳孔。本文介绍了 Abbe 方法的扩展。应用示例证明了新方法的准确性、灵活性和计算性能。 关键词：光刻模拟、图像模拟、图像建模、Abbe 方法
方案1：成人心脏骤停情况流案
1。模拟Manikin能够显示ECG节奏，脉搏，血压和其他生命体征2。带有ECG铅和除颤垫的监视/除颤器3。带氧气和适当尺寸的口罩的袋阀掩模设备4。气管插管设备，包括喉镜，气管管和Stylet5。吸力导管和吸力设备6。IV导管和复苏的流体7。ACLS方案的药物包括肾上腺素，氨二酮，阿托品和利多卡因8。使用适当的药物和设备的代码车9。带有其他供应和药物的撞车车10。个人防护设备（PPE），包括手套，口罩和礼服11。定时干预的计时器或秒表12。听诊器的听觉声音和心脏声音13。困难患者的静脉输入止血带14。手术刀和手术气道通道的设备
SPIE 会议纪要
光子生物传感器的制造是在 200 毫米绝缘体上硅技术平台上实现的。虽然光子生物传感器是从晶圆顶部构造的，但微流体通道是通过背面释放工艺局部引入的，该工艺结合了干湿蚀刻。对于 760 µ m 厚的硅基板的局部背面蚀刻，采用了深反应离子蚀刻 (DRIE) 工艺和硬掩模，二氧化硅与硅的选择性非常高（SiO2:Si 选择性为 1:200）。这保证了对埋层氧化物 (BOX) 的严格控制。我们选择了 RIE 和湿蚀刻的组合来去除 BOX，因为如果仅使用 RIE，波导结构可能会受损。纯化学湿蚀刻的缺点是由于 BOX 的蚀刻速率低，工艺时间延长。图 1 a 显示了制造的光子传感器芯片。可以在其他地方找到制造过程的全面描述。7 – 9
用于常关型 GaN HEMT 的新型纳米结构 P-GaN 栅极的设计优化
A. 具有 MBE 再生长 P-GaN 栅极的常关型 HEMT HEMT 结构的特点是具有 25 nm 厚的 AlGaN 势垒和 20 % 的铝率。首先，通过 PECVD（等离子增强气相沉积）沉积 100 nm 厚的氧化硅 SiO 2 层，作为 AlGaN 栅极蚀刻和选择性 GaN 再生长的掩模。在用 CF 4 RIE 蚀刻 SiO 2 层以确定栅极区域之后，通过 ICPECVD 对 AlGaN 层进行 Cl 2 部分蚀刻，条件如下：RF 功率为 60 W、压力为 5 mTorr 并且 Cl 2 流速为 10 sccm。蚀刻时间为 35 秒，去除了 19 nm 的 AlGaN。然后在 MBE（分子束外延）反应器中重新生长用镁（Mg）掺杂的 50 nm GaN 层，其标称受体浓度为 Na-Nd 为 4 x 10 18 cm -3。
建模300mm晶圆厂碳排放
在计算选定晶面的总设备用电后，我们将其值与晶圆厂的总电用使用情况进行了比较[9]。差异除以处理为设施值的掩码层处理的掩模层数。然后可以对按过程节点进行电气使用（逻辑显示），请参见图3。利用这种方法，我们发现设备用电量在没有EUV的40％+范围内，而EUV的范围为50％+范围。这与2007年至2011年时间范围的4个FAB的SEMATECH数据一致。设备对总用电的贡献的这些值不同于[6]中使用的60％假设。图3 EUV用电使用持续的30mJ/cm 2剂量（未填充条），并随着节点增加剂量，我们认为更反映实际需求（填充条）。euv在引言的第一个节点上，与DUV相比，DIV> EUV可以一次性减少。这是由于消除了多造影步骤。
利用脑电图通道注意力检测听觉注意力
摘要 — 听觉注意检测 (AAD) 试图从多人说话场景（例如鸡尾酒会）中的 EEG 信号中检测出被关注的语音。由于 EEG 通道反映了不同大脑区域的活动，因此面向任务的通道选择技术可以提高脑机接口应用的性能。在本研究中，我们提出了一种软通道注意机制，而不是硬通道选择，通过优化听觉注意检测任务来导出 EEG 通道掩模。神经 AAD 系统由神经通道注意机制和卷积神经网络 (CNN) 分类器组成。我们在公开数据库上评估了所提出的框架。对于 64 通道 EEG，我们在 2 秒和 0.1 秒决策窗口下分别实现了 88.3% 和 77.2%；对于 32 通道和 16 通道 EEG，我们在 2 秒决策窗口下分别实现了 86.1% 和 83.9%。所提出的框架在所有测试用例中都远远优于其他竞争模型。
聚焦离子束沉积碳铂纳米线用于低温电阻测温
我们研究了聚焦离子束沉积碳铂 (FIB C-Pt) 复合材料作为低温灵敏局部微温度计的用途，该复合材料可在器件制造的任何阶段无需使用掩模进行沉积。FIB 沉积是获得纳米级欧姆接触的常用方法 [20]。因此，它在这方面得到了广泛的研究。特别是，已经研究了 FIB C-Pt 的电阻率与成分 [21, 22, 23]、温度 [24, 25, 26, 27]、尺寸 [28, 29] 和沉积参数 [30, 31] 的关系。然而，FIB C-Pt 作为低温电阻温度计的潜力从未被研究过。虽然复合系统代表了一种新型的片上测温方法，但其成分元素 Pt [32, 33, 34, 35, 36, 37] 和 C [32, 38, 39] 已被用作电阻温度计，用于各种应用。对于纯 Pt 温度计，与大多数金属温度计一样，
4254 多光束突破性半导体...
该公司重新革新了电子束光刻技术，使其能够快速成型和生产，并能以最快的速度将先进封装、光子学、安全芯片 ID 和其他特殊应用推向市场。这种无掩模多柱平台是业界唯一一款电子束解决方案，它采用模块化架构，提供全晶圆直写图案化功能和精细分辨率，并针对规模进行了优化。该全自动系统具有多个微型电子束传输柱，可独立写入以实现超高吞吐量，并采用先进的算法，实现前所未有的方向控制。结果：以最低的运营成本实现最快的首片晶圆生产速度 - 这项曾经因吞吐量低而只能停留在实验室环境中的极具价值的技术，现在却适合大批量的晶圆级生产。
生物和医学中的计算机
摘要：本文提出了一种面向磁共振成像（MRI）的基于注意机制的新型胶质瘤分级网络（AGGN）。通过应用双域注意机制，可以同时考虑通道和空间信息来分配权重，这有利于突出特征图中的关键模态和位置。在多尺度特征提取模块中采用多分支卷积和池化操作来分别获得每个模态的浅层特征和深层特征，并采用多模态信息融合模块来充分融合低级细节特征和高级语义特征，促进不同模态信息之间的协同作用。通过大量实验对所提出的AGGN进行了全面的评估，结果证明了所提出的AGGN与其他先进模型相比的有效性和优越性，并且还表现出很高的泛化能力和强的鲁棒性。此外，即使没有手动标记的肿瘤掩模，AGGN 也能表现出与其他先进算法相当的性能，这减轻了端到端学习范式中对监督信息的过度依赖。
通过基于注意力的深度布局度量学习进行热点检测
摘要 — 随着半导体特征尺寸的急剧缩小，热点检测已成为生成优化掩模设计以实现更好可印刷性的关键且具有挑战性的问题。机器学习技术，尤其是深度学习，在热点检测任务上取得了显著的成功。然而，由于两阶段流程和布局特征表示效率较低，大多数现有的热点检测器性能不佳。更重要的是，大多数工作只能解决具有明显热点模式的简单基准测试，如 ICCAD 2012 竞赛基准测试。在本文中，我们首先开发了一种新的端到端热点检测流程，其中布局特征嵌入和热点检测共同执行。基于注意机制的深度卷积神经网络 (CNN) 被用作主干来学习布局特征的嵌入并同时对热点进行分类。实验结果表明，我们的框架在更具挑战性的基准测试上实现了比现有技术更高的准确率，误报更少，推理速度更快。