SPM清洗技术

摘要

单片SPM系统使用了大量的化学物质,同时满足28nm以下的清洁规格。 本文描述了在集成系统Ultra-C Tahoe中使用批量SPM系统和单晶片清洗,结果达到了技术规范,使用了不到单晶片系统中使用的80%的SPM化学物质。

介绍

采用干法和湿法相结合的方法开发了传统的有机光刻胶条工艺。 然而,基于反应性等离子体灰化的干燥处理也存在一些问题,如等离子体损伤、抗爆裂、不完全去除抗蚀剂,以及副产品再沉积,需要后续进行湿剥离/清洗。 为了避免等离子体问题,采用了以硫酸和过氧化氢水溶液(SPM在80℃-150℃)等酸性化学物质为基础的湿汽提工艺。

图1:Ultra C太浩清洗系统的简化装置

图2:使用超音波装置或氮气喷雾装置的单片清洗装置

图3:独立工作台、独立单晶片和Ultra-C Tahoe整体清洗性能对比

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
### SPM 预处理方法及相关工具 在机器学习和自然语言处理领域,SPM(SentencePiece Model)是一种广泛使用的分词技术。它通过无监督的方式训练模型来分割文本数据,适用于多种语言和场景。以下是关于 SPM 预处理的一些常见方法及其相关工具。 #### 1. SentencePiece 的基本原理 SentencePiece 是一种基于子词单元(subword units)的分词算法,能够自动学习如何将输入文本拆分为更小的单位[^1]。其核心思想是利用统计学的方法,在保持语义的同时减少词汇表大小。这种方法特别适合于低资源语言或多语言环境下的应用。 #### 2. 数据清洗与标准化 在使用 SPM 进行预处理之前,通常需要对原始数据进行清理和标准化操作。这一步骤可能包括但不限于以下内容: - 移除无关字符(如 HTML 标签、特殊符号等) - 转换为统一编码格式(如 UTF-8) - 小写化处理以降低词汇复杂度 这些步骤可以通过 Python 或其他编程语言中的字符串处理函数实现: ```python import re def clean_text(text): text = re.sub(r'<.*?>', '', text) # Remove HTML tags text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # Remove punctuation text = text.lower() # Convert to lowercase return text ``` #### 3. 训练 SentencePiece 模型 为了生成用于后续任务的分词器,可以借助 Google 提供的 `sentencepiece` 库完成模型训练过程。该库支持 BPE 和 Unigram Language Model 两种主要模式[^2]。下面是一个简单的例子展示如何创建一个新的 SPM 模型: ```bash spm_train --input=corpus.txt --model_prefix=mymodel --vocab_size=8000 --character_coverage=0.9995 ``` 上述命令会读取名为 `corpus.txt` 的文件作为输入源,并生成两个输出文件:一个是二进制形式的 `.model` 文件;另一个则是纯文本版的 `.vocab` 字典列表。 #### 4. 使用已有的 SPM 模型进行编码解码 一旦完成了模型构建阶段,则可以在实际项目里加载并调用它们来进行相应的转换工作。例如,在 Python 中执行如下代码即可轻松达成目标: ```python import sentencepiece as spm sp = spm.SentencePieceProcessor() sp.load('mymodel.model') encoded_ids = sp.encode_as_ids("This is a test.") decoded_sentence = sp.decode_ids(encoded_ids) print(f"Encoded IDs: {encoded_ids}") print(f"Decoded Sentence: {decoded_sentence}") ``` 以上脚本展示了怎样把一段英文句子转化为对应的 ID 数组以及反过来恢复成原来的表述方式。 #### 5. 结合优化框架提升性能 当面对大规模分布式计算需求时,可考虑引入诸如 Apache Mesos 或者 Singularity 等集群管理平台辅助管理工作负载分配等问题[^3]。此外还有 OptaPlanner 这样的求解器可以帮助解决复杂的调度难题。 #### 6. 时间序列预测扩展 如果涉及到时间序列分析或者异常检测等领域的话,那么 GraFITi 可能成为一个不错的选择因为它专门针对不规则采样情况设计而成[^4]。 --- ###
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