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Enregistrement W2014941889 · doi:10.2494/photopolymer.17.621

Recent Advances in the Design of Resist Materials for 157 nm Lithography

2004· article· en· W2014941889 sur OpenAlexaff
Francis M. Houlihan, Raj Sakamuri, Andrew R. Romano, David Rentkiewicz, Ralph R. Dammel, Nickolay Stephanko, M. Market, U. Mierau Inge. Vermeir, Christoph Hohle, Sill Conley, Daniel A. Miller, Toshiro Itani, Masato Shigematus, Etsuo Kawaguchi

Notice bibliographique

RevueJournal of Photopolymer Science and Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Photolithography Techniques
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistMaterials scienceStepperLithographyPhotoresistImmersion lithographyPhotolithographyNanotechnologyOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Further work is described on a new generation of more transparent, 157 nm resist platforms, which are based upon capping of fluoroalcohol-substituted, transparent perfluorinated resins (TFR) with a tert-butoxycarbonylmethyl (BOCME) moiety. By optimizing both resin structure and loading of photoacid generator and base additive a good compromise can achieved between resolution power, dark erosion resistance, sensitivity and transparency at 157 nm. In this manner, resist systems with a transparency as low as 0.87 AU/micron were designed capable of resolving 55 nm 1:1 features, at a dose of 92 mJ/cm2 using a phase shift mask on a Exitech 157 nm small field mini-stepper. Also, these have been imaged with a larger field tool (DUV30 Micrascan VII) to give 80 nm 1.1.5 L/S features at a dose of 135 mJ/cm2 employing using a Binary mask. A description is also given of our work on 193 nm/immersion lithography. Specifically, the effects of changing resist compoents such as PAG and Base content will be discussed. Also, a description of the utility of a protective base soluble barrier coat will be given.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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