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Enregistrement W3114038705 · doi:10.31399/asm.cp.istfa2002p0553

Advanced sub 0.13µm Cu Devices – Failure Analysis and Circuit Edit With Improved FIB Chemical Processes and Beam Characteristics

2002· article· en· W3114038705 sur OpenAlexaff
J. Casey, Thomas J. Gannon, Alex Krechmer, David Monforte, Nicholas Antoniou, Neil Bassom, Chuong Huynh, Brian Silva, Raymond Hill, George Gu, Valery Ray, A. Saxonis, Clive Chandler, Michael Megorden, Peter Carleson, Michael W. Phaneuf, Jian Li

Notice bibliographique

RevueProceedings - International Symposium for Testing and Failure Analysis · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Circuits and Semiconductor Failure Analysis
Établissements canadiensFibics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEtching (microfabrication)Materials scienceFocused ion beamDielectricIon beamOptoelectronicsIsotropic etchingBeam (structure)NanotechnologyIonOpticsChemistryLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Advances in FIB (focused ion beam) chemical processes and in the Ga (gallium) beam profile are discussed; these advances are necessary for the successful failure analysis, circuit edit and design verification of advanced, sub-0.13µm Cu devices. Included in this article are: a novel FIB method (CopperRx) for smoothly milling thick, large grained Cu lines; H2O and O2 processes for cleanly cutting thin, smaller grained Cu lines, thereby forming electrically open interconnects; a XeF2 GAE (gas assisted etching) process for etching low k, CVD dielectrics such as F and C doped SiO2; H2O and XeF2 GAE processes for etching low k, spin-on, organic dielectrics such as SiLK; a recently developed recipe for the deposition of SiO2 based material with intermediate resistivity (106 µohm·cm) which is useful in the design verification of frequency sensitive, high speed analog and SOC (system on chip) circuits; an improved, more Gaussian Ga beam with less current density in the beam tails (VisION column) which provides higher resolution, real time images needed for end-point detection on sub 0.13µm features during milling.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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