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Enregistrement W4416879878 · doi:10.37665/welyfup21439

Shining a Light on LED Technology

2015· article· W4416879878 sur OpenAlexaboutno aff
M. Simard‐Normandin

Notice bibliographique

RevueOn-Demand Webinars · 2015
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLight-emitting diodeReliability (semiconductor)LED lampElectronicsLED displayFocus (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Light emitting diodes, LEDs, have evolved tremendously in the last few years. They are no longer relegated to such roles as low output power indicator lights on panels, or seasonal decorative light strings. Just as electronics has infiltrated every aspect of our lives, a LED invasion is aggressively underfoot. Yet the technology behind these devices is poorly understood, often leading to avoidable early failures. In this webinar we will look at every aspect of LED technology. First we will explore the semiconductor devices themselves and the structures within that allow them to be efficient emitters. Next we will focus on high brightness LEDs and review their packaging and assembly challenges. Then we will investigate LEDs in luminaires: the phosphor materials of the LED devices, LED driving circuits, dimming issues. Finally, the long term reliability issues and failure mechanisms of LED devices will be reviewed. Topic Outline: Introduction What are LEDs History Physics of the semiconductor die Band diagrams Types of LEDs Quantum wells Contact metallurgy Packaging Heat, heat, heat Lens or no lens Phosphors A19 format Reliability consideration Performance LM79 and LM80 Failure modes Who should see this? This webinar presents an overview of current LED technology for design engineers, component engineers, quality engineers and their managers who may not be familiar with the physics, internal structure and reliability issues of LEDs as components. Presenter's Bio Dr. Martine Simard-Normandin, President, MuAnalysis Inc. Dr. Simard-Normandin has over 30 years experience in microelectronics, specializing in semiconductor device physics, reverse engineering and electrical and material characterization. She has authored or co-authored more than 50 scientific journal and conference papers on microanalysis. Dr. Simard-Normandin holds a B.Sc. in physics from the Universite de Montreal, a M.Sc. and Ph.D. in astronomy from the University of Toronto. She was awarded an Industrial Postdoctoral Fellowship from the American Physical Society, focusing on microelectronics, and recently the prestigious Medal of the Faculty of Arts and Sciences of the Universite de Montreal. Dr. Simard-Normandin has held the positions of Manager - Materials and Device Analysis at STMicroelectronics- Centre for Microanalysis and Manager of Materials and Structures Analysis at Nortel Networks. In 2002 she founded MuAnalysis Inc., a privately-owned Canadian company offering expertise in failure analysis, materials analysis and reliability testing. On Demand Webinar

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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