Wafer Warpage是半导体制造商面临的基线问题,实际上,在与制造功率金属氧化物半导体磁场效应晶体管(MOSFET)的制造的人中尤为明显。这是因为垂直MOSFET与传统的外侧对应物相比会经历更大的经线效应。wafers超过其临界价值的瓦金(Wafers)在自动处理过程中无法通过吸尘器吸附来削减其临界价值;晶圆上制造的设备也面临可靠性问题。本文介绍了用于减少电源MOSFET晶体经纪的各种机制的分析。通过改变背面金属化(BSM)厚度,膜沉积的溅射功率和晶片温度(即将低温条件引入过程中)来检查扭曲行为。结果表明,当前端制造过程完成后,BSM厚度和晶圆的温度都与晶圆经膜的相关性明显相关。晶圆弓水平与溅射功率的大小直接成比例。当溅射功率降低时,诱发残留应力较小以变形晶片结构。因此,可以调整溅射功率,以确保扭曲效应保持在其临界值以下。关键字:经形,功率MOSFET,残余压力,背面金属化,溅射功率,低温温度
•与电力公司的40%电源合同来自可再生能源。•从供应商那里进行回程(即我们的卡车交付给客户后不会空返回,他们从供应商那里携带产品) - 随着我们与更多本地供应商合作,不断增加这一点。•自2015年介绍以来,语音选择系统每年节省超过100,000张纸张。•回收的Terracycle收集点难以回收诸如酥脆的包装和笔之类的物品。•在2023年,我们将塑料消耗量减少了60%。•我们与汽车制冷剂服务提供商密切合作。我们的服务提供商的举措和支持导致制冷剂的使用减少。•我们安装了两个额外的节能冰柜门,预计将节省约50,000 kWh的能源。
TMI3408 是 1.5MHz 恒频、电流模式降压转换器。该器件集成了主开关和同步整流器,无需外部肖特基二极管即可实现高效率。它是为使用单节锂离子 (Li+) 电池供电的便携式设备供电的理想选择。输出电压可调节至 0.6V。TMI3408 还可以在 100% 占空比下运行,实现低压差操作,从而延长便携式系统的电池寿命。该器件提供两种操作模式,即 PWM 控制和 PFM 模式切换控制,可在更宽的负载范围内实现高效率。
由于这是Ergos实施其减少碳计划的第一年,因此基线年和当前报告期的排放数据都是相同的。建立此基线至关重要,因为它为测量和比较未来排放量的减少奠定了基础。由于Ergos完善了其碳跟踪和报告过程,该基线将作为评估净零排放净进度的参考点。在基线和当前报告中都使用相同的数据确保了一个一致的起点,以准确监视未来几年组织的环境影响。
摘要 — 传统的降压调节器提供高效率和低功耗的稳定输出电压。通过放置双栅极 (DG) MOSFET,可以改善该调节器的各种参数。双栅极 MOSFET 提供两倍的漏极电流,这改善了降压调节器结构的各种参数,并不可避免地提高了器件的性能和效率。在本研究工作中,已经通过实施的 DG MOSFET 降压调节器分析了这些参数,并实现了总损耗 42.676 mW 和效率 74.208%。本研究设计了一种基于 DG MOSFET 的降压调节器,其规格为输入电压 12 V、输出电压 3.3 V、最大输出电流 40 mA、开关频率 100 kHz、纹波电流 10% 和纹波电压 1%。
注意:1.我们强烈建议客户在购买我们的产品时仔细检查商标,如果有任何问题,请随时与我们联系。2.电路设计时请不要超过设备的绝对最大额定值。3.Winsemi Microelectronics Co., Ltd 保留对本规格书进行更改的权利,如有更改,恕不另行通知。
现代 4G 智能手机内置高速多核处理器、千兆字节闪存、高分辨率彩色显示屏、3G/4G 和蓝牙无线通信设备 [1]。因此,智能手机的静态功耗与笔记本电脑或手持平板电脑相当。此外,实时视频流等新的现代应用需要不断使用 LED 背光显示屏或云计算服务,这无疑将大幅增加总功耗 [2]。4G 智能手机的上述所有增强功能将增加电池寿命的压力,并加剧了对更高效电源管理系统的紧迫性 [3]。然而,广泛用于提供电源的镍镉/镍氢电池和锂离子电池在满足智能手机中各种应用的能量和功率需求方面非常有限。最近的一项研究支持了这一观点,该研究表明,在过去十年中,其能量密度仅翻了一番,从 300 Whr/升增加到 600 Whr/升 [ 4 ]。因此,可行的解决方案是通过提高智能手机中电源管理单元 (PMU) 的电源效率来降低整体电池功耗。过去几年中,有许多有趣的研究工作 [ 5 , 6 ],它们提出了 3G/4G 智能手机的各种功耗使用模型。智能手机中的现代电源管理系统 [ 7 ] 用于从具有宽输入范围变化的电池源产生恒定或可变的输出电压电源,例如 NiCd/NiMH,1.1-2 V,或 Li-Ion,2.5-4.2 V [ 8 , 9 ]。电源转换器(降压/升压)是智能手机电源管理单元 (PMU) 中不可或缺的组成部分,如图 1 所示。其目的是为智能手机中的不同组核心模块 [ 1 ] 提供良好调节的电源电压。智能手机 PMU 的完整图示可在此处找到 [ 10 ]。
机器学习(ML)在统计缩减中起着越来越有价值的作用。能够利用培训数据中潜在的复杂的非线性关系,社区表现出ML学习缩小映射的巨大潜力。遵循完美预后(PP)方法,可以对ML模型进行历史重新分析数据的培训,以了解粗糙预测因子与更高分辨率之间的关系(即缩小)预测。一旦受过训练,这些模型就可以在一般循环模型(GCM)输出上进行评估,以产生区域缩小的结果。由于培训的计算成本相对较低和利用这些模型,它们可用于有效地降低气候模型的大集合,而不是区域与全球域。