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Enregistrement W2887525176 · doi:10.1109/ectc.2018.00247

Smart Packaging - Microscopic Temperature and Moisture Sensors Embedded in a Flip-Chip Package

2018· preprint· en· W2887525176 sur OpenAlexafffund
Aurore Quelennec, Yosri Ayadi, Quentin Vandier, Éric Duchesne, H. Frémont, Dominique Drouin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensIBM (Canada)Institut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlip chipDelamination (geology)Materials scienceMoistureReliability (semiconductor)InterconnectionSystem in packageIntegrated circuit packagingCarbon nanotubeChipPrinted circuit boardElectronic engineeringComposite materialIntegrated circuitOptoelectronicsComputer scienceElectrical engineeringTelecommunicationsLayer (electronics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interest in very-large-scale integration technology combined with market pressure to reduce materials and process costs introduce new packaging yield and reliability challenges. The use of organic substrates in flip-chip packages, rather than ceramics, led to thermal and moisture related issues. The organic laminate coefficient of thermal expansion substantially differs from the chip one, potentially leading to interfacial delamination and interconnect rupture. Moreover, organic substrates are permeable to water, potentially leading to electrochemical migration, corrosion of alloys, delamination and short-circuits. Thus temperature and moisture variation can have baneful consequences on flip-chip packages. Here, the internal module temperature and moisture quantities of a flip-chip package are measured using microscopic embedded carbon nanotube-based sensors. Those sensors are fabricated near interconnects and are positioned to provide spatial and real-time mapping of moisture and temperature in the package, for a better interconnect reliability study or package aging monitoring.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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