Data Mining and Diagnosing IC Fails

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Data Mining und Diagnose von IC-Fehlern

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Data Mining and Diagnosing IC Fails

Einführung. -Statistik. - Ertragsstatistiken. - Flächenabhängigkeit des Ertrags. - Die Statistik des eingebetteten Objekts schlägt fehl. - Gemeinsamkeiten scheitern. - Räumliche Muster. - Testen Sie die Abdeckung und testen Sie den Fallout. - Logische Diagnose. - Lattenbasierte Diagnose. - Anforderungen an die Datenerfassung. - Anhang A. Verteilung von IC-Fehlern. - Anhang B. Allgemeines Ertragsmodell. - Anhang C. Vereinfachtes Zentrums-Satelliten-Modell. - Anhang D. Quadratische Analyse. - Anhang E. Wahrscheinlichkeiten für Zellversagen. - Anhang F. Gruppe für Charakterisierung. - Anhang G. Ausfallwahrscheinlichkeiten von Komponenten. - Anhang H. Ertrag und Deckung. - Anhang I. Schätzen der Wahrscheinlichkeit des ersten Fehlschlags aus dem Fallout. - Anhang J. Identität von M und S. - Referenzen. -Index. . Sprache: Englisch
  • Marke: Unbranded
  • Kategorie: Bildung
  • Künstler: Leendert M. Huisman
  • Format: Taschenbuch
  • Verlag / Label: Springer Us
  • Sprache: Englisch
  • Erscheinungsdatum: 2010/12/08
  • Fruugo-ID: 337842478-741501092
  • ISBN: 9781441937674
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