
高NA EUVLの低深度焦点に起因する信号検出の課題に対し、SEMI-SuperYOLO-NASアーキテクチャを提案し、低解像度画像からの高精度な欠陥検出を実現する。


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高na-euvlに基づくセミコンダクタ欠陥検査の改善に向けて-semi-superyolo-nasを用いて


高NA EUVLに基づくセミコンダクタ欠陥検査の改善に向けて - SEMI-SuperYOLO-NASを用いて



本研究では、時系列センサデータの特徴を時間畳み込み埋め込みとGenerative Pre-trained Transformerを用いて学習し、教師なしで異常検知を行うモデルTRACE-GPTを提案する。



半導体スマート製造における収量向上のため、説明可能なAutoML（xAutoML）が優れた性能を発揮し、欠陥診断や関連アプリケーションに有益であることを示唆している。



半導体スマート製造における収量向上のための説明可能なAutoML（xAutoML）と適応モデリング
