文献
J-GLOBAL ID:202202258655458081
整理番号:22A0898204
機械学習を用いたシリコンのCzochralski成長の仮想実験:格子間酸素濃度に及ぼすプロセスパラメータの影響【JST・京大機械翻訳】
Virtual experiments of Czochralski growth of silicon using machine learning: Influence of processing parameters on interstitial oxygen concentration
著者 (3件):
Kutsukake Kentaro
(Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN, Nihonbashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027, Japan)
,
Nagai Yuta
(GlobalWafers Japan Co., Ltd., Seiro, Niigata 957-0197, Japan)
,
Banba Hironori
(GlobalWafers Japan Co., Ltd., Seiro, Niigata 957-0197, Japan)
資料名:
Journal of Crystal Growth
(Journal of Crystal Growth)
巻:
584
ページ:
Null
発行年:
2022年
JST資料番号:
B0942A
ISSN:
0022-0248
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)