Comparison of Sintering Methodologies for 3D Printed High-Density Interconnects (2.3 L/S) on Organic Substrates for High-Performance Computing Applications
Notice bibliographique
Résumé
High performance computational demands are pushing for rapid technological advancements in the field of electronics and packaging. The high-density organic interposer has emerged as a cost-effective alternative to the conventional silicon interposer. Using redistribution layers (RDLs) can help in optimization of heterogenous packages, while providing significant benefits to signal integrity. The challenge, however, lies in dimensional limitations imposed by the rough organic substrate on established fabrication approaches for the RDLs. This paper explores the use of additive manufacturing as an alternative technique to fabricate high-density interconnects on non- conductive organic substrates. Printing of interconnects with line/space of 2.3/2.5 using silver inks is developed and demonstrated directly on organic substrates coated with a dielectric film. Sintering of the nanoparticle ink is a critical step to obtaining high-resolution conductive patterns. Conventional thermal oven sintering is not compatible with our application, given the low glass transition temperatures of the substrate and the dielectric film. We, therefore, investigate photonic curing as a novel and alternative sintering technology for high-resolution printed structures and compare it to the thermal oven curing method. Resistivity values obtained are almost twice that of the thermal oven cure for the ink used. A final comparison is made where single step photonic curing was observed to produce a lower resistivity value as compared to a combination of thermal and photonic curing for connector widths < 5
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».