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198/192 系列 200 毫米晶圆运输载具
晶圆加工技术的趋势要求晶圆载体技术不断进步，以支持当今先进的半导体加工设施。我们的 198/192 系列 200 毫米晶圆运输载体可满足当今 200 毫米晶圆厂的自动化、污染控制和生产力要求。这些开放式侧壁晶圆载体专为先进的晶圆运输而设计，与传统的中低端晶圆载体相比，具有显著的性能优势，包括精确的晶圆存取、可靠的设备操作和安全的晶圆保护。
在 300 毫米玻璃晶圆上大规模制造表面离子阱
由于其优异的介电性能，玻璃可以作为表面离子阱制造中石英或蓝宝石的低成本替代材料。与高电阻率（5000 Ω·cm）硅衬底（20 MHz 时的典型损耗角正切为 1.5）相比[24]，本文采用的玻璃衬底（Corning SGW 8.5）在 5 GHz 时的损耗角正切为 0.025，体积电阻率为 10 10 Ω·cm（数据可从产品信息表获得）。这省去了硅阱所需的射频屏蔽层和绝缘层，并使制造程序变得更加简单。此外，透明玻璃（波长为 300 至 2400 nm 的透射率为 90%）可以使光的传输和收集更加灵活，例如，通过在下面放置光纤和/或光电探测器。 [25]与其他介电材料（如蓝宝石和石英）相比，玻璃不仅成本低，而且可制造性更先进，可以实现高可靠性的玻璃通孔、[26,27]阳极键合、[28]
200 毫米 Ultrapak® 晶圆运输盒，采用 Wafershield™ 材料
Entegris ® 、Entegris Rings Design ® 和其他产品名称是 Entegris, Inc. 的商标，如 entegris.com/trademarks 所列。所有第三方产品名称、徽标和公司名称均为其各自所有者的商标或注册商标。使用它们并不表示商标所有者与它们有任何关联、赞助或认可。
用于 MEMS 的晶圆级制造永久微磁体的研究
摘要：将永久微磁体单片集成到 MEMS 结构中可为磁性 MEMS 应用提供诸多优势。一种名为 PowderMEMS 的新技术已用于在 8 英寸晶圆上制造永久微磁体，该技术基于通过原子层沉积 (ALD) 聚集微米级粉末。在本文中，我们报告了由两种不同 NdFeB 粉末粒径制备的 PowderMEMS 微磁体的制造和磁性特性。在 75 ◦ C 的低 ALD 工艺温度下实现了 423 mT 的剩磁和 924 mT 的固有矫顽力，使该工艺与 MEMS 技术兼容。借助 Wohlfarth 方程讨论了微磁体中的磁可逆机制。为了确保这种集成微磁体在不同应用环境中的可操作性，我们进行了一系列实验，系统地研究了热稳定性和腐蚀稳定性。粉末颗粒尺寸较大（d50 = 25 µ m）的 NdFeB 微磁体在空气中表现出较高的热稳定性。此外，通过等离子体增强化学气相沉积 (PECVD) 沉积的额外氧化硅钝化层显著提高了微磁体的腐蚀稳定性。所给出的结果证明了 PowderMEMS 微磁体的耐用性，使其能够应用于微流体、传感器、执行器和微电子等各个领域。
150 毫米 SmartStack® 非接触式水平晶圆运输机
Entegris®、Entegris Rings Design® 和其他产品名称是 Entegris, Inc. 的商标，列于 entegris.com/trademarks 上。所有第三方产品名称、徽标和公司名称均为其各自所有者的商标或注册商标。使用它们并不表示商标所有者与它们有任何关联、赞助或认可。
先进微晶圆代工厂 (AMF) 硅光子学制造
关于 CMC CMC Microsystems 拥有超过 35 年的提供多项目晶圆服务的经验，涉及一系列技术，包括先进微电子、光子学和 MEMS。CMC 总部位于加拿大，通过提供设计工具、原型设计、增值封装和组装服务以及内部专业知识来降低技术采用的障碍，从而打造出一次成功原型。
10、11号楼应急电源改造工程
2024年9月17日 - 8 文件程序。建筑工程所需的申请和文件必须按照政府规定的标准格式准备和提交。 9 保密。未经监理人员许可，不得泄露施工期间获得的任何信息。
冈山大学资源植物科学研究所报告
植物压力的研究核心科学大气压力单元植物光适应研究小组1组环境反应系统2功能性生物分子发现组组3土壤应力单位植物应力生理4植物分子生理学组分子生理学5生物应力单元组的植物 - 微生物相互作用6组植物 - 内部相互作用7植物免疫设计组8植物环境微生物学9大麦和野生植物资源中心遗传资源遗传资源单位遗传资源组基因组多样性10应用基因组学单位遗传资源和功能组11综合基因组育种12
使用潜在向量表示的晶圆图缺陷模式半监督分类
摘要 —随着半导体设计和制造工艺的全球化，集成电路制造阶段的缺陷检测需求变得越来越重要，在提高半导体产品的产量方面发挥着重要作用。传统的晶圆图缺陷模式检测方法涉及使用电子显微镜进行手动检查以收集样本图像，然后由专家评估缺陷。这种方法劳动密集且效率低下。因此，迫切需要开发一种能够自动检测缺陷的模型来替代手动操作。在本文中，我们提出了一种方法，该方法首先采用预先训练的 VAE 模型来获取晶圆图的故障分布信息。该信息作为指导，结合原始图像集进行半监督模型训练。在半监督训练期间，我们利用师生网络进行迭代学习。本文提出的模型在基准数据集 WM-811K 晶圆数据集上进行了验证。实验结果表明，与最先进的模型相比，该模型具有更高的分类精度和检测性能，满足了工业应用的要求。与原始架构相比，我们取得了显着的性能提升。索引术语——缺陷检测；半监督学习；无监督学习；变异自动编码器