半導體材料製造效率再提升的機會，有可能來自機器學習 作者 柯旂 | 發布日期 2019 年 06 月 29 日 0:00 | 分類 AI 人工智慧 , 尖端科技 , 晶圓 | edit 在半導體領域，單晶材料扮演極為重要的角色，不論晶圓製造、光電領域、能源領域等都會出現蹤跡。但要在實驗室成長單晶材料非常耗時耗力，因為有各種大大小小的影響因素，如溫度、混合濃度等都需要考量，而中國科學院北京分院以及中國人民大學的研究團隊，提出運用機器學習的方法來解決這個難題。 此文章為會員限定，登入即可閱讀全文 會員登入 立刻 加入會員 享有暢讀無阻 <a href='//www5.technews.tw/www/delivery/ck.php?n=a4b3f35b&cb=INSERT_RANDOM_NUMBER_HERE' target='_blank'><img src='//www5.technews.tw/www/delivery/avw.php?zoneid=59&cb=INSERT_RANDOM_NUMBER_HERE&n=a4b3f35b' border='0' alt='' /></a> 從這裡可透過《Google 新聞》追蹤 TechNews 科技新知，時時更新 科技新報粉絲團 訂閱免費電子報 關鍵字: 單晶 , 機器學習 , 演算法
