提供兴趣点的方法及其电子装置

    公开(公告)号:CN105677697A

    公开(公告)日:2016-06-15

    申请号:CN201510895404.6

    申请日:2015-12-08

    Abstract: 提供了一种提供兴趣点的方法及其电子装置。在电子装置中提供兴趣点(POI)信息的方法可以包括接收关于事件的信息,分析包括在关于所述事件的信息中的文本并接收关于所述事件的信息的位置,并且部分基于分析结果,控制显示器显示POI信息。根据本公开的各种实施例,可以由电子装置实现在电子装置中提供POI信息的方法。

    半导体器件以及包括半导体器件的数据存储系统

    公开(公告)号:CN118591186A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410185545.8

    申请日:2024-02-19

    Abstract: 提供了半导体器件以及包括半导体器件的数据存储系统。所述半导体器件包括:第一半导体结构,其包括基板、位于所述基板上的电路器件、和位于所述电路器件上的电路互连线;以及第二半导体结构,其位于所述第一半导体结构上并且具有第一区域和第二区域,其中,所述第二半导体结构包括:板层;栅电极;第一沟道结构,其位于所述第一区域中;第二沟道结构,其位于所述第一区域中;以及接触插塞,其位于所述第二区域中,所述栅电极包括在所述第一区域中在所述垂直方向上具有第一厚度的第一栅电极以及在所述第一区域中在所述垂直方向上具有大于所述第一厚度的第二厚度的第二栅电极,并且所述第二栅电极公共地连接到所述接触插塞中的一个接触插塞。

    基于强化学习的电路设计方法和系统

    公开(公告)号:CN118278334A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202311787984.8

    申请日:2023-12-22

    Abstract: 公开了一种用于设计电路的方法和系统。基于强化学习设计电路的方法可以包括获得强化学习的状态变量,通过基于状态变量执行模拟获得输出数据,基于输出数据计算强化学习的奖励变量,基于状态变量和奖励变量从代理获得动作变量,基于状态变量、奖励变量和动作变量训练代理,以及基于动作变量更新状态变量,其中,计算奖励变量包括基于状态变量估计电路的变化,以及基于估计的变化计算奖励变量。

    用于对半导体制造工艺进行建模的系统和方法

    公开(公告)号:CN114254579A

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN202110702101.3

    申请日:2021-06-24

    Abstract: 提供了用于对半导体制造工艺进行建模的系统和方法。用于对半导体制造工艺进行建模的系统包括至少一个第一处理器以及至少一个第二处理器。所述至少一个第一处理器被配置为提供通过使用设计图案样本和物理图案样本的多个图像对而训练的至少一个机器学习(ML)模型。物理图案样本是通过使用半导体制造工艺根据设计图案样本而形成的。所述至少一个第二处理器被配置为:将表示设计图案的形状和/或物理图案的形状的输入图像提供给所述至少一个第一处理器,并且基于从所述至少一个第一处理器接收的输出图像来生成定义物理图案和/或设计图案的输出数据。

    模拟方法和模拟装置
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118297030A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202311360132.0

    申请日:2023-10-19

    Abstract: 公开了模拟方法和模拟装置。提供了根据发明构思的模拟方法。发明构思的模拟方法可包括:获得从半导体装置检测到的初始状态变量和初始奖励变量,对智能体进行训练以基于初始状态变量和初始奖励变量输出强化学习模型的第一动作变量;以及基于第一动作变量生成强化学习模型的第一状态变量并生成第一奖励变量,其中,第一奖励变量包括偏斜奖励变量和占空奖励变量,偏斜奖励变量用于奖励在半导体装置中发生的偏斜,占空奖励变量用于奖励从半导体装置输出的输出信号的占空误差率。

    工艺邻近效应校正方法和工艺邻近效应校正设备

    公开(公告)号:CN117666274A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311140737.9

    申请日:2023-09-05

    Abstract: 提供了一种能够有效改善图案的分散性的工艺邻近效应校正方法。存在根据一些实施例的工艺邻近效应校正方法,使用由处理器执行的机器学习模块来执行多个图案的工艺邻近效应校正(PPC)的工艺邻近效应校正设备的工艺邻近效应校正方法包括:通过将多个图案的布局图像和多个图案的布局关键尺寸(CD)输入到机器学习模块中来训练灵敏度模型;通过推断多个图案的清洗后检测关键尺寸(ACI‑CD)预测值来估计多个图案的ACI‑CD灵敏度预测值;以及使用估计的灵敏度预测值来确定多个图案的布局CD的校正率。

    提供兴趣点的方法及其电子装置

    公开(公告)号:CN105677697B

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN201510895404.6

    申请日:2015-12-08

    Abstract: 提供了一种提供兴趣点的方法及其电子装置。在电子装置中提供兴趣点(POI)信息的方法可以包括接收关于事件的信息,分析包括在关于所述事件的信息中的文本并接收关于所述事件的信息的位置,并且部分基于分析结果,控制显示器显示POI信息。根据本公开的各种实施例,可以由电子装置实现在电子装置中提供POI信息的方法。

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