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Enregistrement W4416403931 · doi:10.1109/itherm55376.2025.11235750

Quantitative and Qualitative Evaluation on the Influence of Heat Spreader Topography and Thermal Interface Material Properties on Thermal Performance of High-Power Computing (HPC) Semiconductor Packaging

2025· article· W4416403931 sur OpenAlexaff
Alexis Jacques-Fortin, Stéphanie Allard, Kenneth C. Marston

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensIBM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal greaseThermalIntegrated circuit packagingInterface (matter)Electronic packagingReliability (semiconductor)Thermal resistanceCharacterization (materials science)SemiconductorSemiconductor device

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In first-level semiconductor packaging, heat extraction from the semiconductor is crucial to ensure good performance of the package within the system. In a semiconductor assembly manufacturing environment, package thermal performance can be assured by monitoring attributes such as the incoming properties and specifications of the thermal interface material and heat spreaders, along with post-module assembly inspections of the thermal interface material integrity by CSAM (Confocal Scanning Acoustic Microscopy) and module warpage. In this study, a controlled experiment on heat spreader topography and thermal interface material properties was conducted that shows their impacts to the outgoing quality of the thermal interface in a semiconductor package. Thermal performance measurements were conducted that demonstrated the impact using specially designed thermal test vehicle modules. Characterization data reveals the influence of incoming material specifications, in conjunction with physical package attributes, on the thermal performance and reliability of high-power computing applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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