Using ML to Model and Optimize Chip Geometry for Improved Lithography – Junaid AHMAD
Junaid AHMAD
Diplomová práce
Using ML to Model and Optimize Chip Geometry for Improved Lithography
Anotace:
This thesis delves into the creation and application of a predictive model aimed at optimizing chip production on a wafer, while maintaining the on-resistance (Ron) of a MOSFET within acceptable limits. Through a systematic approach, various regression models were developed, including linear regression, Random Forest, XGBoost, and a Deep Neural Network (DNN), to predict chip quantities considering …víceAbstract:
This thesis delves into the creation and application of a predictive model aimed at optimizing chip production on a wafer, while maintaining the on-resistance (Ron) of a MOSFET within acceptable limits. Through a systematic approach, various regression models were developed, including linear regression, Random Forest, XGBoost, and a Deep Neural Network (DNN), to predict chip quantities considering …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 8. 2023
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: prof. Dr. Cezar Ionescu
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
AHMAD, Junaid. \textit{Using ML to Model and Optimize Chip Geometry for Improved Lithography}. Online. Diplomová práce. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Přírodovědecká fakulta. 2023. Dostupné z: https://theses.cz/id/ou03k0/.
Jak správně citovat práci
AHMAD, Junaid. Using ML to Model and Optimize Chip Geometry for Improved Lithography. České Budějovice, 2023. diplomová práce (Mgr.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakultaJIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
Přírodovědecká fakultaMagisterský studijní program / obor:
Artificial Intelligence and Data Science / Artificial Intelligence and Data Science
Práce na příbuzné téma
-
Evolutionary Synthesis of the Turing Machine´s Rules
Lukáš KOUŘIL -
Simulation-based Evaluation of Test Power in Regression Analysis
Nicol Tinková -
Regression analysis of the relationship between COVID-19 pandemic and the change in unemployment in EU27 countries
Vahid Mammadzada -
Regression analysis on tests results for diabetes diagnosis using R
Gayrat Dadamirzaev -
Model building in regression analysis
Kristina Lobanova -
Logistic regression in R
Alicem Karaca -
Regression analysis of the relationship between economic growth and foreign aid in Africa
Jean Gabin Ngango -
Credit score model via GAS model and logistic regression
Nela Hendrichová
Název
Vložil
Vloženo
Práva