Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
11.1 Cost of ownership The high price tags of exposure tools have made the cost of lithography a concern since the advent of projection lithography, and lithography costs may ultimately limit patterning capability, more so than technical challenges. while there will always be a market for electronics where price is secondary to performance, the large personal computer and portable phone markets have proven to be extremely elastic. To meet the demands of the consumer, lithography will need to be cost-effective, in addition to providing technical capability. Lithography costs have several components. Among them are: (1) Capital equipment costs, throughput, and utilization (2) Consumables, such as photochemicals (3) Masks (4) Rework and yield (5) Metrology (6) Maintenance (7) Labor (8) Facilities These factors can be considered in various degrees of sophistication. A detailed cost of ownership model was generated by Sematech, and an enhanced version of this model is commercially available. In this chapter, the basic components of such cost-of-ownership models are introduced and discussed. Lithography tools are often the most expensive in the wafer fab. Even when they are not, the fact that lithography is required for patterning many layers in IC manufacturing processes, while most other tools are used for only a few steps, means that a large number of lithography tools are needed for each wafer fab, resulting in high total costs for lithography equipment. Wafer steppers are the most expensive pieces of equipment in the lithography tool set. Their prices have increased by an average of 17% per year since they were introduced in the late 1970s, to the point where leading-edge step-and-scan systems now cost close to $20M, and their prices are projected to increase in the future (Fig. 11.1 and Fig. 11.2). Because equipment costs are so central to economic considerations, the cost of lithography is usually referred to as âcost of ownership.â
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle