Conception d’un circuit pour la lecture de capteurs de température et d’humidité à base de nanotube de carbone intégré au sein d’assemblages microélectroniques
Bibliographic record
Abstract
Ma thèse s’inscrit dans une chaire de recherche CRSNG/IBM dans lequel le groupe de recherche travail sur l’encapsulation innovante de puces microélectroniques en partenariat avec IBM et Université de Sherbrooke. Elle repose sur la mise en place et la lecture de capteurs permettant l’analyse de la température et de l’humidité au sein d’assemblage de puces retournées sur laminé organique à des fins d’études des procédés d’assemblage, mais aussi de fiabilité par le suivi des facteurs de défaillance. Mon projet consiste, dans un premier temps, en la réalisation d’un système de lecture permettant de suivre la température et l’humidité en temps réel sur une puce d’un module microélectronique par l’utilisation de 108 capteurs à base de CNT in situ développés par le groupe de recherche sur les assemblages. Dans un second temps, il a pour objectifs la caractérisation des différents modules de capteurs ainsi que l’étude de la propagation de l’humidité au sein de ces modules dans différents environnements réalisés par des chambres environnementales. Durant mon projet, j’ai réalisé un système de lecture pouvant extraire les mesurandes de 108 capteurs, avec une précision jusqu’à 0,3 °C et 0,2 %RH. Ceci a permis de suivre localement la répartition d’humidité en temps réel et d’en estimer la vitesse de propagation de 85 à 95 µm/h au sein de matériaux de remplissage ainsi que le temps d’absorption en stockage dans un environnement humide à 1200 h et l’efficacité du procédé de désorption du module pour se rapprocher d’un état sec à 250 h.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".