論文の概要: Tool-to-Tool Matching Analysis Based Difference Score Computation Methods for Semiconductor Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10564v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 06:52:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.723127
• Title: Tool-to-Tool Matching Analysis Based Difference Score Computation Methods for Semiconductor Manufacturing
• Title（参考訳）: 半導体製造のためのツール・ツー・ツールマッチング解析に基づく差分スコア計算法
• Authors: Sameera Bharadwaja H., Siddhrath Jandial, Shashank S. Agashe, Rajesh Kumar Reddy Moore, Youngkwan Kim,
• Abstract要約: 半導体製造装置におけるツール・ツー・ツール・マッチング(TTTM)の問題点を考察する。 これらの問題を解決するために,新しいTTTM解析パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of tool-to-tool matching (TTTM), also called, chamber matching in the context of a semiconductor manufacturing equipment. Traditional TTTM approaches utilize static configuration data or depend on a golden reference which are difficult to obtain in a commercial manufacturing line. Further, existing methods do not extend very well to a heterogeneous setting, where equipment are of different make-and-model, sourced from different equipment vendors. We propose novel TTTM analysis pipelines to overcome these issues. We hypothesize that a mismatched equipment would have higher variance and/or higher number of modes in the data. Our best univariate method achieves a correlation coefficient >0.95 and >0.5 with the variance and number of modes, respectively showing that the proposed methods are effective. Also, the best multivariate method achieves a correlation coefficient >0.75 with the top-performing univariate methods, showing its effectiveness. Finally, we analyze the sensitivity of the multivariate algorithms to the algorithm hyper-parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半導体製造装置におけるツール・ツー・ツール・マッチング(TTTM)の問題点について考察する。 従来のTTTMアプローチでは、静的な構成データを利用するか、商業的な製造ラインでは入手が難しい黄金の基準に依存している。 さらに、既存の手法は、機器が異なる機器ベンダーから供給される異なるメイク・アンド・モデルである異種環境にはあまり及ばない。 これらの問題を解決するために,新しいTTTM解析パイプラインを提案する。 我々は、ミスマッチした機器は、データのばらつきや/またはより多くのモードを持つであろうと仮定する。 最適な単変量法は,モードのばらつきと値の相関係数 >0.95 と >0.5 をそれぞれ達成し,提案手法が有効であることを示す。 また, 最適多変量法は, 最上位の単変量法と相関係数 >0.75 を達成し, その有効性を示した。 最後に,アルゴリズムのハイパーパラメータに対する多変量アルゴリズムの感度を解析する。

関連論文リスト

• Enhanced ECG Arrhythmia Detection Accuracy by Optimizing Divergence-Based Data Fusion [5.575308369829893]
  ケルネル密度推定(KDE)とクルバック・リーブラー(KL)の発散を利用した特徴量に基づく融合アルゴリズムを提案する。 健常者2000名, 病人2000名から収集した心電図による社内データセットを用いて, PTB-XLデータセットを用いて本手法の検証を行った。 その結果, 本手法は, 統合データセットにおける異常心電図症例の特徴に基づく分類精度を大幅に向上させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-19T12:16:48Z)
• Multi-Source and Test-Time Domain Adaptation on Multivariate Signals using Spatio-Temporal Monge Alignment [59.75420353684495]
  コンピュータビジョンやバイオメディカルデータなどの信号に対する機械学習の応用は、ハードウェアデバイスやセッション記録にまたがる変動のため、しばしば課題に直面している。 本研究では,これらの変動を緩和するために,時空間モンジュアライメント(STMA)を提案する。 我々はSTMAが、非常に異なる設定で取得したデータセット間で、顕著で一貫したパフォーマンス向上をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T13:33:38Z)
• Regularized Linear Discriminant Analysis Using a Nonlinear Covariance Matrix Estimator [11.887333567383239]
  線形判別分析(LDA)はデータ分類において広く用いられている手法である。 LDAは、データ共分散行列が不条件であるときに非効率になる。 このような状況に対応するために正規化LDA法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T11:37:14Z)
• Ensemble Kalman Filtering Meets Gaussian Process SSM for Non-Mean-Field and Online Inference [47.460898983429374]
  我々は,非平均場(NMF)変動推定フレームワークにアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)を導入し,潜在状態の後方分布を近似する。 EnKFとGPSSMのこの新しい結婚は、変分分布の学習における広範なパラメータ化の必要性をなくすだけでなく、エビデンスの下限(ELBO)の解釈可能でクローズドな近似を可能にする。 得られたEnKF支援オンラインアルゴリズムは、データ適合精度を確保しつつ、モデル正規化を組み込んで過度適合を緩和し、目的関数を具現化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T15:22:30Z)
• High-Probability Convergence for Composite and Distributed Stochastic Minimization and Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise [96.80184504268593]
  グラデーション、クリッピングは、優れた高確率保証を導き出すアルゴリズムの鍵となる要素の1つである。 クリッピングは、合成および分散最適化の一般的な方法の収束を損なう可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T07:49:17Z)
• Improve Noise Tolerance of Robust Loss via Noise-Awareness [60.34670515595074]
  本稿では,NARL-Adjuster(NARL-Adjuster for brevity)と呼ばれる,ハイパーパラメータ予測関数を適応的に学習するメタラーニング手法を提案する。 4つのSOTAロバストな損失関数を我々のアルゴリズムに統合し,提案手法の一般性および性能をノイズ耐性と性能の両面で検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T04:54:58Z)
• A Penalty Approach for Normalizing Feature Distributions to Build Confounder-Free Models [11.818509522227565]
  MetaData Normalization (MDN) は、学習不能なクローズドフォームソリューションに基づいてメタデータと各特徴の線形関係を推定する。 罰則法(PDMN)を適用してMDN法を拡張した。 MDNによるモデル精度の向上とMDN上のMDNを用いた共同設立者からの独立性の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T04:02:12Z)
• Last-Iterate Convergence of Saddle-Point Optimizers via High-Resolution Differential Equations [83.3201889218775]
  広く使われている1次サドル点最適化法は、帰納的導出時に同一の連続時間常微分方程式(ODE)を導出する。 しかし、これらの方法の収束特性は、単純な双線型ゲームでさえ質的に異なる。 いくつかのサドル点最適化法のための微分方程式モデルの設計に流体力学の研究フレームワークを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T18:31:34Z)
• Trustworthy Multimodal Regression with Mixture of Normal-inverse Gamma Distributions [91.63716984911278]
  このアルゴリズムは、異なるモードの適応的統合の原理における不確かさを効率的に推定し、信頼できる回帰結果を生成する。 実世界のデータと実世界のデータの両方に対する実験結果から,多モード回帰タスクにおける本手法の有効性と信頼性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T14:28:12Z)
• Differentiable Annealed Importance Sampling and the Perils of Gradient Noise [68.44523807580438]
  Annealed importance sample (AIS) と関連するアルゴリズムは、限界推定のための非常に効果的なツールである。 差別性は、目的として限界確率を最適化する可能性を認めるため、望ましい性質である。 我々はメトロポリス・ハスティングスのステップを放棄して微分可能アルゴリズムを提案し、ミニバッチ計算をさらに解き放つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T17:10:14Z)
• A Flexible Optimization Framework for Regularized Matrix-Tensor Factorizations with Linear Couplings [5.079136838868448]
  行列とテンソルの分解を結合するフレキシブルなアルゴリズムフレームワークを提案する。 このフレームワークは、様々な制約、損失関数、線形変換との結合の使用を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-19T06:49:59Z)
• A Unified Framework for Coupled Tensor Completion [42.19293115131073]
  結合テンソル分解は、潜在結合因子に由来する事前知識を組み込むことで、結合データ構造を明らかにする。 TRは強力な表現能力を持ち、いくつかの多次元データ処理アプリケーションで成功している。 提案手法は, 合成データに関する数値実験で検証され, 実世界のデータに対する実験結果は, 回収精度の観点から, 最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T02:15:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。