SOG局部平坦化技术研究

本文对于广泛应用于亚微米集成电路制造多层互连工艺的局部平坦化技术——SOG 平坦化技术,从 SOG 材料及设备,SOG 的涂布、烘焙、固化工艺以及 SOG 工艺集成等多个角度进行了研究,此项技术已经用于 C05电路的工艺流片。     

分析半导体工艺设备中可编程逻辑器件

本文介绍在半导体工艺设备中常见的可编程逻辑器件，以及分析电器板中的可编程逻辑器件，写出已加密GAL器件的逻辑功能。     

人脸特征识别

人脸识别是模式识别、图像处理等学科的一大研究热点,可以广泛地应用于安全部门、电视会议、身份鉴别、数字监控等领域。人脸识别技术因其广泛的应用领域而成为最具吸引力的研究方向之一。人脸是一个非常复杂的模型．因此即使一个小孩也可以轻易地识别出一张人脸．但是应用计算机进行人脸识别却是一件困难的事情。人脸识别技术有着广泛的应用前景和迫切的现实需要,是当前模式识别领域最热门的研究方向之一。一般的人脸识别系统主要包括预处理,特征提取．样本学习和识别过程四个部分。其中特征提取的好坏将直接影晌到识别效果。     

基于XLNet-BiLSTM的中文电子病历命名实体识别方法

中文临床电子病历命名实体识别是实现智慧医疗的基本任务之一.本文针对传统的词向量模型文本语义表示不充分,以及循环神经网络(RNN)模型无法解决长时间依赖等问题,提出一个基于XLNet的中文临床电子病历命名实体识别模型XLNet-BiLSTM-MHA-CRF,将XLNet预训练语言模型作为嵌入层,对病历文本进行向量化表示,解决一词多义等问题;利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)门控制单元获取句子的前向和后向语义特征信息,将特征序列输入到多头注意力层(multi-head attention,MHA);利用MHA获得特征序列不同子空间表示的信息,增强上下文语义的关联性,同时剔除噪声;最后输入条件随机场CRF识别全局最优序列.实验结果表明,XLNet-BiLSTM-Attention-CRF模型在CCKS-2017命名实体识别数据集上取得了良好的效果.     

基于MPNet与BiLSTM的COVID-19临床文本命名实体识别方法

随着生物医学研究与信息化技术的迅速发展,临床医学文献数量呈指数级增长,利用文本挖掘技术自动提取医学知识逐渐成为当前研究热点。针对目前新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19)临床文本研究匮乏、语料不足与标注质量不高等问题,本文结合UMLS医学语义网络和专家定义方式,制定医学实体标注规则,建立命名实体识别语料库,明确实体识别任务。其次,提出了一种基于MPNet与BiLSTM的COVID-19临床文本命名实体识别模型。通过预训练语言模型获得文本的向量化表示,解决了一词多义问题;采用双向长短期记忆网络,捕捉文本的长距离依赖;最后引入条件随机场,实现句子级序列注释,输出完整的最优标签序列。实验结果表明,MPNet-BiLSTM-CRF模型在COVID-19临床命名实体识别数据集上取得了较好的表现。     

TEL Mark-8轨道T&H-NRC-1-A型温湿度空气调节器原理介绍及故障分析

本文介绍了在半导体设备TEL Mark-8中T&H-NRC-I-A型温湿度空气调节器的基本原理及一般故障分析。     

芯片制造过程中的电化学侵蚀控制

芯片金属键合孔上的电化学侵蚀会引起封装时键合接触不好等问题,因此在芯片加工时消除电化学侵蚀非常重要。文章通过一个解决侵蚀斑问题的案例,找到了引起侵蚀斑的根本原因和有效的解决方法,阐述了电化学侵蚀反应的理论模型。通过严控冲水后和甩干工艺间的间隔时间可以彻底解决由于湿法清洗工艺引起的电化学腐蚀。     

半导体设备AMAT P5000死机故障分析及处理

著名半导体设备厂商美国应用材料公司生产了半导体制程设备P5000,该设备在实际使用过程中经常出现各种类型的死机现象。文章重点介绍了通过查询P5000设备的死机报告界面,对该界面进行分析,找出其中最关键的死机代码,并对常见的的死机代码进行原因分析,找出相应的死机原因。针对不同的死机原因提出相对应的可行性解决方案,最终快速、正确地解决常见的死机问题。     

基于改进随机森林优化算法在医疗数据中的应用研究

本文针对临床疾病预测过程中医疗临床数据特征因子相关性较强,模型调参工作较为复杂的问题,提出一种多模型复合优化方法.考虑到过多的强相关性特征因子很容易降低模型的运行效率,利用SelectKbest变量筛选算法对临床数据进行筛选,采用遗传算法对随机森林分类器模型的参数选择进行优化.最后,以乳腺癌的临床数据为例,实验证明通过以上方法优化后算法模型的精准值、召回率、F1分值、AUC值等方面均有提高,该提出的超参数调优方法为具有强共线性的临床数据处理和疾病预测提供了一种新思路.