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Enregistrement W2101645276 · doi:10.1109/stherm.1999.762444

FMI applied to the study of the temperature distribution in flip chips

2003· article· en· W2101645276 sur OpenAlexaff
Nicolas Boyer, Denis Masson, Michel Meunier, M. Simard‐Normandin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensPolytechnique MontréalNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlip chipDie (integrated circuit)Materials scienceDissipationPolishingSolderingChipImage resolutionResolution (logic)Thermal management of electronic devices and systemsTemperature measurementDiffusionPower (physics)OpticsOptoelectronicsElectrical engineeringComposite materialMechanical engineeringPhysicsEngineeringLayer (electronics)Computer scienceNanotechnologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of fluorescent microthermal imaging (FMI) as a tool to study the temperature distribution in flip chip packages was investigated. Backgrinding of the die was required to minimize heat diffusion and maximize the spatial resolution. A test structure was created in order to evaluate FMI spatial resolution from the backside of flip chips as a function of the die thickness and of the power dissipation. A lateral resolution of 50 /spl mu/m is obtained after polishing the die to a thickness of 5 /spl mu/m. At this thickness, the centre of a hot spot can be located with a precision of /spl plusmn/5 /spl mu/m. For a 5 /spl mu/m thick die, the FMI temperature map revealed the heat-sinking effect of the flip chip's solder bumps.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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