MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2056202821 · doi:10.1007/s11671-010-9540-2

Mold Fabrication for 3D Dual Damascene Imprinting

2010· article· en· W2056202821 sur OpenAlexaff
S. M. Saydur Rahman, Bo Cui

Notice bibliographique

RevueNanoscale Research Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoimprint lithographyMaterials scienceResistFabricationInterconnectionCopper interconnectLithographyNanotechnologyStack (abstract data type)OptoelectronicsNanolithographyPhotoresistLayer (electronics)Computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously, a damascene process based on nanoimprint lithography has been proposed (Schmid G M, et al. in J Vac Sci Technol B 24(3) 1283, 2006) to greatly reduce the fabrication steps of metal interconnection in integrated circuit. For such a process to become a viable technique, a mold having two pattern levels with precise alignment between them must be fabricated first. To this end, this work demonstrates a "self-aligned" fabrication process where the two pattern levels would be perfectly aligned if ignoring the noise during e-beam writing. The process is based on one EBL on a bi-layer resist stack, with the sensitivity for the top layer much higher than that of the bottom layer, which enables separate pattern transfer of the two pattern levels. Using ZEP-520A and poly(dimethylglutarimide) (PMGI) resists, we fabricated pillars having a diameter of 150 nm sitting on ridges having a width of 1.5 mum, which can be used to create via-holes and trenches for IC interconnect by nanoimprint lithography. The current process can also find applications in other areas that require two-level patterning with precise alignment between them.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanoscale Research LettersMême sujetNanofabrication and Lithography TechniquesTravaux en français237 207