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J-GLOBAL ID：202102290454414545   整理番号：21A0563027

CTSに基づくシリコン上の熱変化による収率を予測するための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Machine Learning Approach to Predict Yield with Thermal Variation on Silicon Based on CTS

著者 (7件)： Chang Michael (EE HTC No. 23 Xinghua Road,Taoyuan City,Taoyuan County,Taiwan (R.O.C),330) ,  Kao Simon (EE HTC No. 23 Xinghua Road,Taoyuan City,Taoyuan County,Taiwan (R.O.C),330) ,  Xue Patrick (EE HTC No. 23 Xinghua Road,Taoyuan City,Taoyuan County,Taiwan (R.O.C),330) ,  Hsu Bryant (EE HTC No. 23 Xinghua Road,Taoyuan City,Taoyuan County,Taiwan (R.O.C),330) ,  Chien Andrew (EE HTC No. 23 Xinghua Road,Taoyuan City,Taoyuan County,Taiwan (R.O.C),330) ,  Chung Kevin (EE HTC No. 23 Xinghua Road,Taoyuan City,Taoyuan County,Taiwan (R.O.C),330) ,  Ho Robby (EE HTC No. 23 Xinghua Road,Taoyuan City,Taoyuan County,Taiwan (R.O.C),330)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： APMC  ページ： 1095-1097  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,人工ニューラルネットワークと回帰ベース多項式回帰に基づく降伏解析を予測するために,コンプライアンス試験標準(CTS)結果を改善するために,与えられたシステム内のシリコンに及ぼす熱影響の正確な機械学習技術を提案した。従来のCTSの欠点は,温度効果が考慮されないことである。研究から,シリコンは熱変化に対して非常に敏感であり,特に眼の高さは温度が上昇するにつれて大きく低下することが分かった。この変化は,送信機の多重抵抗温度依存性と,受信機の連続時間線形等化の周波数応答温度に起因する。熱的影響に対処することは,大きな温度スパンによるシステム機能不全をもたらすかもしれない。目標は,初期設計段階における不十分な利益の課題を見つけ,高信頼性方式を構築し,システムレベル成功を達成する事である。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 周波数応答 ,  多項式 ,  *ケイ素 ,  スパン ,  ニューラルネットワーク ,  受信機 ,  送信機 ,  降伏 ,  コンプライアンス ,  温度依存性 ,  等化 ,  多重化 ,  連続時間系 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 高信頼性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： CTS ,  シリコン ,  収率 ,  予測 ,  機械学習