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测试、测量和分析

头条新闻

系统产量问题现在是高级节点的首要任务

需要模式识别、机器学习和实时分析来根除系统缺陷。

对Fab工具采用预测性维护

预测性维护减少了设备停机时间,同时提高了晶圆厂效率

高压测试遥遥领先

SiC和GaN器件的测试随着市场的发展而发展,但差距仍然存在。

提高产量的下一步措施

工程团队在最先进的节点上淹没在数据中;定义什么是足够的质量可能因领域而异。

传统工具,新技巧:光学三维检测

白光干涉法和其他光学方法可以帮助检测先进封装中的缺陷

测试连接清理与实时维护

如何提高探针卡和加载板的良率和寿命。

为什么隐性数据错误如此难以发现

数据中心cpu上的IC缺陷会导致计算错误。

产量是microled的首要问题

提高效率的方法,测试成千上万的像素,以及识别已知的良好发射器仍在开发中。

凹凸共面性和不一致性导致产量,可靠性…

先进的封装挑战随着芯片和封装尺寸的缩小而增长;不同的设备和技术获得了吸引力。

让5G更可靠

为什么下一阶段的细胞通信是如此困难和必要的正确。

更多头条新闻:



圆桌会议

连接IC设计、制造和现场可靠性

复杂芯片出了什么问题,可以做些什么来修复它们,以及如何在未来避免问题。

大量数据,但不确定如何处理

传感器被添加到各个地方,以监测从老化影响到PVT的一切,但该行业正在努力找出最佳方法来监控。

硅生命周期管理对集成电路的影响越来越大…

作为提高异构芯片和复杂系统可靠性的一种手段,SLM技术正被广泛应用于芯片设计中。

预测和避免汽车芯片故障

与会专家:新方法依赖于更多更好的数据,但也需要在整个供应链上共享数据。

好到可以用生命打赌的筹码

专家:改进汽车半导体的策略。

更多圆桌会议:



多媒体

RISC-V中的高效跟踪

如何使用新的RISC-V调试标准。

无声数据破坏

如何防止可能导致错误的缺陷。

自动光学检测

利用机器学习提高制造质量。

工业检验中的深度学习

利用深度学习发现缺陷。

用于优化测试模式的总关键区域

利用数据定位芯片上最可能出现缺陷的区域。

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硅生命周期管理

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确保设计是dft友好的。
新一代测试

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无恶意软件的fab设备集成。
人机界面

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审视未来

凹凸高度均匀性和三维传感

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收益管理

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制定可持续和包容性增长战略的重要性。
2022年9月8日
运行状况和性能监视

确保大规模可靠的处理器性能

通过数据管理数据中心基础设施。
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编者按

分层数据的重要性

有大量的数据正在生成,但没有足够的人能够访问……
2022年1月11日

知识中心
探索实体、人员和技术


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