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J-GLOBAL ID：201802237405904887   整理番号：18A2141895

機械学習により最適化されたSiCウエハのX線侵入深さに着眼した深さ方向の歪み分布の定量化

Identification of Strain Distribution in Depth Direction Focusing on X-ray Penetration Depth for SiC Wafer Optimized by Machine Learning Method

著者 (11件)： 小泉晴比古 (名大 未来研) ,  花田賢志 (あいちSR) ,  長田圭一 (名大 未来研) ,  長田圭一 (名大 院) ,  成田潔 (ニートレックス) ,  原田俊太 (名大 未来研) ,  原田俊太 (名大 院) ,  田川美穂 (名大 未来研) ,  田川美穂 (名大 院) ,  宇治原徹 (名大 未来研) ,  宇治原徹 (名大 院)
資料名： 結晶成長国内会議予稿集(CD-ROM)  (JCCG予稿集(CD-ROM))
巻： 47th  ページ： ROMBUNNO.01p-P31  発行年： 2018年 
JST資料番号： L6730B  ISSN： 2188-7268  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *炭化ケイ素 ,  ウエハ【IC】 ,  *歪分布 ,  研削 ,  最適化 ,  X線回折 ,  内部構造 ,  電磁波透過 ,  *X線トポグラフィー ,  *ロッキングカーブ ,  X線透過 ,  改変
準シソーラス用語： 放射光X線 ,  X線ロッキングカーブ

分類 (1件)： 半導体の格子欠陥  (BK12040Q)

タイトルに関連する用語 (9件)： 機械学習 ,  最適化 ,  SiC ,  ウエハ ,  X線 ,  侵入深さ ,  深さ方向 ,  歪み分布 ,  定量化