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半導體製程術語的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
半導體製程術語的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦鍾文仁,陳佑任寫的 IC封裝製程與CAE應用(第四版) 和葉錫溶,蔡長書的 放射化學(第四版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站半導體製程- 電子工程- 英文翻譯 - 三度漢語網也說明：半導體製程 不完全, semiconductor fabrication imperfections, 【電子工程】 ... 半歐傑過程, semi-Auger process, 【化學名詞-化學術語】.
這兩本書分別來自全華圖書 和新文京所出版 。
國防大學 戰略研究所 郁瑞麟所指導 楊中元的 美國川普政府對中國科技戰之研究-以華為公司為例 （2021），提出半導體製程術語關鍵因素是什麼，來自於華為、5G、科技戰、川普、美中關係。
而第二篇論文中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 傅雙玉的 運用人工智慧辨識IC及異常數據分析預測 （2021），提出因為有 人工智慧、卷積神經網路、即時物件偵測系統、自訂視覺、懷卡托智能分析的重點而找出了 半導體製程術語的解答。
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IC封裝製程與CAE應用(第四版)
為了解決半導體製程術語 的問題，作者鍾文仁,陳佑任 這樣論述：
本書除了對IC封裝類型、材料、製程、新世代技術有深入淺出的介紹外，針對電腦輔助工程(Computer-Aided Engineering，CAE) 的應用有更詳細的描述；從IC封裝製程(晶圓切割、封膠、聯線技術..)、IC元件的介紹(PLCC、QFP、BGA..)、MCM等封裝技術到CAE工程分析應用在IC封裝，能使讀者在IC封裝製程的領域有更多的收獲！本書適合大學、科大電子、電機系「半導體封裝」及「IC封裝技術」課程或有興趣之讀者使用。 本書特色 1.提供一完整IC封裝資訊的中文圖書。 2.提供IC封裝產業及其先進封裝技術的學習。 3.使讀者了解CAE
工程在IC封裝製程的相關應用。
美國川普政府對中國科技戰之研究-以華為公司為例
為了解決半導體製程術語 的問題，作者楊中元 這樣論述：
美國總統川普自2018年起以國家安全為由，陸續對中國發起科技制裁，以採取全政府的遏制戰略，透過行政、立法、司法等機構制定技術、人員、投資等一系列限制措施，並聯合盟國對中國華為公司進行科技圍堵。由於5G通訊技術被稱為下一代工業革命的核心，結合大數據、雲端、物聯網、人工智慧等，在未來經濟、軍事領域具有革命性影響力。而華為5G在此一領域專利數、市佔率、產業鍵等皆具世界領先優勢，基此，本文檢視美國川普政府運用政治、經濟、法律、外交等手段，對中國華為進行全方位遏制所產生的影響。本文發現在美國川普政府的各項遏制政策中，以「出口管制」及「外交圍堵」政策具有相當成效，「限制人員交流」政策次之，「限制中國對美
國投資」政策再次之。另外，由於美國對華為的制裁，亦導致全球半導體產業走向區域化，鑑此，台灣應及早因應及擬定預備方案，以強化整體半導體產業與多元發展。
放射化學(第四版)
為了解決半導體製程術語 的問題，作者葉錫溶,蔡長書 這樣論述：
本書為兼顧理論與實用，並考量內容的廣度和深度，適用於大專院校原子科學系及放射技術、醫學影像、化學、生技、醫檢、核工等相關科系做為課程教科書，亦適用於醫事放射師國考。章節設計上力求內容簡明嚴謹而不失精確，篇幅廣泛多元而不失凌亂，相關文字之敘述亦注意口語化及順暢。 此外，為提昇讀者學習的興趣及學習的效果，且能易於抓住各章節重點，本書亦於各章篇末附錄各類練習題，內容包含原理、計算與應用實務，並以選擇、填充、申論或計算等多元方式呈現，期能達到溫故知新並收事半功倍之成效。 第四版仍延續一~三版原有之章節規劃，增列彩色元素週期表與元素相關電子組態表以及醫用放射同位素表（
附錄D）部分內容，方便讀者參閱。 另外並針對游離輻射防護法規依據最新資訊更新及修訂，每章節練習題亦增加及搜集國內外大專院校、國家考試、證照考試等題目，附上詳細解說提供練習及參考，如第六章與第十章。
運用人工智慧辨識IC及異常數據分析預測
為了解決半導體製程術語 的問題，作者傅雙玉 這樣論述：
本研究的目的係運用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)中的三種工具，(1)卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)中Yolov3即時物件偵測系統、(2)Microsoft Azure Custom Vision自訂視覺，以及(3)懷卡托智能分析系統 (Waikato Environment for Knowledge Analysis, WEKA)，對IC的瑕疵進行訓練及測試，進而尋找及預測出IC發生異常的原因。前2項軟體用於IC的瑕疵辨識，而Weka則是利用各種演算法，對IC異常的數據資料進行訓練、建立模型，然後運用及
測試該模型，以預測出IC發生異常的原因。Yolov3即時物件偵測系統，使用LabelImage工具做圖片標示，然後在Google Colaboratory (簡稱Colab) 的環境進行模型訓練和測試。在Yolov3的訓練模式中，總共上傳608張IC圖片，做了4個階段的迭代次數比較；最後一次迭代次數為16,440，總損失函數為0.0413，平均損失函數則為0.0488；在每階段做完訓練後，各抽樣好與壞的圖片，計算其辨識成功率，在最終辨識結果方面，總平均辨識率已從71% 提高到98%。Microsoft Azure Custom Vision自訂視覺，係使用智慧型Labeler做標示，優點是單一
分類的物品可以整包上傳後只要標示一次，即可訓練及測試這些圖片。本研究的自訂視覺模型的訓練及測試，總共分了6個階段，從張數30張增加到943張的圖片進行階段性比較，其最終辨識結果，AP(average precision)平均精度已自83%提高到98%。在Weka模型訓練及測試中，選取Logistic、Multilayer Perceptron及J48這3種演算法對所收集的IC異常數據進行模型訓練及測試，從而分析及預測IC發生異常的原因和實際數據結果是否相符。本研究分別使用了第1階段32筆、第2階段42筆數據做訓練，建立起訓練模型，Logistic和Multilayer Perceptron演算
法的訓練模型，其分類正確性都是100% 精確，而J48演算法的訓練模型，其正確分類的結果從87.5%提高為90.48%。後繼於建立起的訓練模型，再分2階段投入10筆和5筆的測試資料集進行測試及預測。由取得的預測結果可知，以Logistic 演算法的訓練模型其精確度最高最適合作為本研究的預測。