Advanced sub 0.13µm Cu Devices – Failure Analysis and Circuit Edit With Improved FIB Chemical Processes and Beam Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».