今天我們'關於去到演講關於如何到使用聯合管理計劃到做薄的電影發展
使用電漿- 增強型化學汽沉積。
這是A位元不同的,我思考,
比一些的這典型的工作那的完畢在產業,
在哪裡它的A不斷地攪拌反應爐和你能總是混合事物。
不管的什麼發生,你能總是措施輸出。
但在等離子增強化學汽沉積,
它的真的離散的口袋的穩定那你有到工作和。
甚至儘管我們能放向上一個大的範圍空間,
那裡能是斑點之內那範圍空間
在哪裡你可能不是是有能力的到罷工這電漿
或者它可以弧因為這力量密度是也高的。
自從我們有A大的數位的沉積參數,
我們需要到使用A設計的實驗
到有效地探索那範圍空間。
甚至如果我們'關於有能力的到罷工這電漿,
那裡是仍然問題和薄的電影均勻性。
我們'關於存款奈米電影
和幾乎完美的均勻性穿過A 12 -英吋晶圓。
一次我們得到那,我們仍然有到打這有針對性的電影特性。
我們'關於去到演講關於如何到使用電漿化學氣相沉積
到發展新的薄的電影從新的前驅。
這第一的事物我們'關於去到做是演講關於前驅1 。
從什麼我曾是有能力的到讀從這聯合管理計劃教學,
這權威的篩選設計是A非常有效的方式
到螢幕A大的數位的主要的效果在這最少數位的實驗。
那的鑰匙到這工作那我們做。
我們想到得到這正確的回答在這最短數量的時間
和A數據驅動的方法。
我們用過的A權威的篩選美國能源部到探索七因素在26運行。
什麼我們'二做是只是打開向上那最初的美國能源部。
這是這設定我們來了為了這權威的篩選美國能源部。
這裡是這七不同的因素是變化的為了這沉積,
和我們的輸出是去到是這範圍是，
和我們'關於試到最大化它。
如果我們看在這範圍的參數為了這類型的電漿化學氣相沉積加工,
這是A非常寬的範圍的最初的參數。
再次,我們'關於試到螢幕為了主要的效果,
和我們的輸出是測距從，說, 9-34 ,和我們的基線曾是21 。
我們做看一個改進那裡。
一的這事物那我總是喜歡到做什麼時候我們做A美國能源部
是包括A中心觀點複製或者A重複跑步
到看如何可重現的這樂器是,作為出色地作為到製作當然
那這統計數據我們產生之內這設計是有效的。
這些是這二中心-觀點運行,
和你能看我們得到出色的再現性。
這其他事物那的真的好的為了我們到做前我們得到進入配件這模型
是只是到看在這輸出變數
和嘗試到確認任何趨勢那我們能看。
是那裡任何事物我們能確認迅速地那我們能屬性這主要的因素到？
這裡，那裡的四點和A是價值的更大比30之內這美國能源部。
如果我們選擇那些點,
它的好的到看如果我們能看任何趨勢聯繫和這些數據。
一的這最快的方法我成立到做那是到迅速地做A多變數分析,
和我們能做這以圖形方式。
什麼我們'關於去到做是拿全部我們的因素
和然後我們的輸出多變的,
和我們'關於去到產生A多變數分析。
這裡在這圖形,這是我們的是價值。
你能看作為我們去從10 至30 ,
這四價值觀那是這最高是突出顯示,
但這列是這各種各樣的因素。
這裡我們能看為了氦,
我們有這最高價值觀在這高的和低的分裂。
為了前驅,我們有這高的和低的分裂。
但對於溫度和壓力,
我們有這最高價值觀在這最低分裂。
它的真的,我思考,
A好的指示最初前我們已經完畢任何模型配件,
那溫度和壓力可以是重要的變數為了我們到看在。
如果我們去後退到這桌子，
這其他好的事物關於聯合管理計劃,它的非常強大的因為...
再次,前我們做這確定的篩選,
我們能使用A預測器篩選
到確認什麼是這最多重要的因素。
再次,我們使用這標準分析,輸入我們的因素,我們的回覆是是,
和你能看什麼這預測器篩選是講述我們
是,是的,壓力和溫度是非常重要的。
但有一個事物那我們沒有't抓住
在那多變數分析是這前驅流動。
這些三因素,壓力,前驅流動,和溫度
出現到是主導的在給予我們這最高價值觀的是。
現在我通緝到合身這模型因為我思考
這真實的力量的這美國能源部是不是這運行在這桌子,
但它的這回覆表面模型那你能使用
到得到預測為了改進作為出色地作為方向到更遠探索。
但當我去到分析它,它不會't工作。
它輪流出去我們是僅有的有能力的到完全的25的這26運行,
和我曾是不是意識到的那這權威的篩選美國能源部,
這預設分析會不是工作如果你做過不是完全的全部的這運行。
在這觀點,我接觸過傑德在聯合管理計劃到幫助我理解
如何我可以得到一些楷模出去的這數據
那我們小心集超過A時期的時間。
我'二轉動它超過到傑德。
什麼時候帳單被稱為,
喜歡他說,
什麼時候他打那腳本那已儲存到這數據桌子
的合身權威的篩選,沒有什麼發生。
如果你看超過這裡,
這紀錄是說,那裡是運行那是不是折疊超過中心觀點跑步,
和它的跑步17 號,哪個是明顯地這跑步那曾是遺失的
和不能't是完全的在這實驗。
什麼帳單通緝曾是A方式到仍然合身那權威的篩選模型。
我們來了向上和二不同的方法
和有三楷模那來了關於從那些二不同的方法。
這第一的一是有關的到這權威的篩選。
這設計的這些類型的楷模，的這些實驗，
是總是折疊-超過對,在哪裡那裡的A一對的對立面。
如果我們能尋找那折疊-超過一對,或者這雙胞胎,我猜測,的這排17 號,
我們應該是有能力的到排除兩個都列
和然後合身這確定的篩選設計。
我們只是需要的A簡單的方式到做那。
什麼我們來了向上和曾是基本上到使用A夫妻的捷徑。
我我去到第一的標準化這屬性的這些列
和改變這造型類型到序數。
作為我做這,你'二注意那我的能力到選擇有改變了。
那幫助什麼時候我看在A數據篩選。
現在我有盒子相當比直方圖,所以它只是使它快點到選擇。
什麼我們需要到做是尋找這對面的排的這。
我有這排17 號已選擇,和你看那它的高的,高的,高的,
低的,低的,低的,和然後我我出去的記憶空間。
我我回憶高的,高的,高的,低的,低的,低的。
我需要到尋找這對面的的那,
哪個是去到是低的,低的,低的,高的,高的,高的。
如果我只是來超過這裡和開始在職的我的方式向下,低的,低的,低的,高的,
經過這時間我得到到只是四的這運行
所以只是更多的比一半的這因素已選擇,
現在我我向下到只是一匹配排。
它只是所以發生那這非常下一個跑步曾是這折疊式一對在這實驗。
我們能選擇兩個都的那些運行,排除他們,
和然後去後退進入這柱子特性
和改變那造型類型後退到連續的。
現在什麼時候我們打那權威的篩選按鈕,
它作品。
我們能跑步那模型和看那它的預測相當出色地。
我們能看這分析器,但我們也是真的意識到的
那一的這運行出去的26 ,那的幾乎4 %。
我們'關於投擲離開大致4 %的這資訊經過排除這。
什麼我們'd真的喜歡到做是不是丟那資訊離開,
尋找A方式到使用那。
我們用過的這模型篩選平台在聯合管理計劃專業版到跑步A束的楷模
和然後選擇這最好的。
這二那來了出去這最好的是A神經和逐步模型,
和我能走透過那些真的迅速地。
這神經模型曾是和我們的回覆和我們的因素。
自從這曾是A美國能源部,我們'關於去到做這最低限度阻礙,
和我我只是去到選擇A隨機的種子所以這是可重複的。
這模型篩選平台一般來說建議關於20提升。
如果我打去這裡,我得到A漂亮的好的R平方穿過這。
或許我可能嘗試到調這模型經過添加一些更多的參數,
但什麼時候我做,我能看那右方塊是不是真的改變。
我大學教師't思考我想到添加更多的參數
和風險過擬合這模型。
那曾是一額外的方式到做它。
然後這第二模型那顯示向上容易地為了我們
使用這模型篩選平台曾是到做逐步。
這方式我們做過那曾是我們放我們的輸出這裡
和然後使用這捷徑到做A回覆表面。
那包括全部主要的因素,
全部平方條款,和全部二-方式互動。
然後如果我們改變這到逐步這裡,我們能打這跑步按鈕和去。
現在聯合管理計劃是去到進入和出口一切
直到它發現這模型那適合這最好的。
我們能去先和跑步那。
現在我們有三楷模那我們想到比較。
什麼我我去到做是我我去到拿這第一的模型和節省。
我我去到發布那預言公式
到這公式倉庫。
我我去到給它A真的快的姓名,和我們將要稱呼這DSD 。
任何,我能't類型。
我們'二稱呼它DSD ,和然後關閉它。
我們'二做這和這神經作為出色地。
我們將要發布那預言公式,
給它A姓名,
和做這相同的和這最終的模型
在哪裡我們將要發布那預言公式。
這最後的一曾是,我們被稱為它逐步。
現在我有這些三楷模和我能比較他們。
我們能跑步這模型比較平台為了全部三的他們
從之內這公式倉庫。
我們能得到A秩的這R平方的那些楷模。
我們能看在這實際的相對預料到的,
和我們能看那他們'關於全部預測關於這相同的。
我們能也看在這預料到的經過排,
和我們能看這一觀點從這權威的篩選設計
是這一那曾是左邊出去什麼時候我們合身這原來的權威的篩選設計。
它似乎到是重要的,和大概最多重要的,
我們能看在A分析器為了全部的這些反對每個其他。
如果我轉動離開這合意性,我們能看如何這些楷模比較到每個其他。
為了例子,我們能看在那權威的篩選設計
和看那它的顯示一些曲率在哪裡這其他二楷模是不是。
或許我們能看和看超過這裡
那這曲率是不同的為了每個的那些。
然後這問題變成,哪個模型是最好的和如何做我知道？
然後那帶來我們後退到帳單。
謝謝,傑德。
讓我分享我的螢幕。
能你看我的螢幕？
是的。
我我去到只是…
傑德已儲存全部那到這公式倉庫，所以我我只是去到執行這腳本
那將要拿我們到這公式倉庫那他的已經已儲存。
再次,我們'二然後只是去正確的到這分析器。
我們'關於去到合身全部三的這些。
然後我們有這分析器。
這是什麼這真實的力量,我思考,的這美國能源部是，
因為這預測刻畫器,我們能最佳化和最大化這合意性。
這回覆表面楷模將要告訴我們什麼組合的因素我們需要
到得到這最高鬆緊帶或者最高價值的這輸出範圍。
什麼曾是真的眼睛- 開口為了我是如果你看在這價值觀那我們得到
什麼時候我們做這最佳化,二的這預測,
這神經網和這權威的篩選美國能源部，
是給予我們價值觀的這是範圍
那是更大比任何事物我們鋸在我們的最初的數據桌子。
我們有A最大限度價值的34 。
讓的看。
我我對不起,我只是得到到得到那螢幕後退。
通常,它的非常例外為了我到看這和這美國能源部。
通常,這模型,如果你最大化它,
是一般來說關閉到什麼你看作為在這桌子。
但在這案件,它看起來喜歡我們真的有一些低的-絞刑水果。
我們需要的到測試這組合的參數
和真的看如果那預言曾是有效的或者不是。
如果我們去後退到我們的聯合管理計劃雜誌...
我只是想到展示你什麼發生了。
我們拿,我思考這是這預言從一的這神經網路適合。
再次,這最高價值在這權威的篩選美國能源部曾是34 。
這模型預言曾是42 ,但什麼時候我們實際上跑它,
我們鋸一些文物在這電影那是不是可以接受。
這電漿本身曾是穩定的。
那裡曾是不方式到看這直到這晶圓來了出去的這反應爐。
但是你能看那裡的A靶心圖案,
哪個是到期的到電影非-均勻性。
在這案件,它的非常厚的在這中間和薄的在這邊緣,
哪個給出我們這靶心圖案。
然後如果你看小心,
你能看全部這些小的點超過這晶圓,
哪個是實際上這洞在下面這淋浴噴頭。
這淋浴噴頭有數千的小的洞在哪裡這氣體來了出去。
在這案件,我們有A淋浴頭圖案和A靶心。
我思考這模型是講述我們什麼方向到去。
但再一次,電漿是具有挑戰性的到使用。
甚至儘管這模型曾是講述我們
這電影應該有這最高價值的是,
這電影本身曾是不可接受的。
然後我們有到依靠在我們的過程和理論的知識的這過程。
我們知道那氬氣有A降低電離能，
和如果我們代替氬氣為了氦和這電漿,
我們能得到A更高電漿密度,
哪個可能幫助我們克服這些挑戰。
什麼我們做過是轉變到氬氣,和你能看,
雖然這電影是不是完美的,它的很多更多的制服
和當然好的足夠的為了我們到得到這身體的特性
的這電影那我們能使用。
在這案件,我們是有能力的到打A是價值的46 ,
哪個再次,是很多更大比34 。
我們'關於當然趨勢在這正確的方向。
什麼我們真的通緝到做是,
是那裡任何機會為了我們到更遠提升這電影？
再次,那的在哪裡這預測刻畫器
或者這回覆表面楷模是非常強大的。
如果我們只是看在這趨勢那我們看這裡...
我我只是去到吹這些向上
所以我們能看他們A小的位元更好的為了每個的這些案例。
這數據是真的講述我們，
在肯定案例,那裡的事物那我們真的想到調查。
降低溫度
看喜歡它的確實偏愛這最高價值的是,
壓力出現到是A鑰匙範圍,
和低的-頻率力量為了這最初的美國能源部
看起來喜歡在二案例,
你想到去到更高低的-頻率力量。
這逐步是給予我們這對面的。
但是你能看那這是真的A藍圖
為了我們到做一個額外的設計到看如何遠的我們能推它。
能我們去到降低流動費率，能我們去到降低溫度，
能我們去到降低壓力和更遠提升這電影特性？
它的真的順序的學習,
和那為了我,是這真實的力量的這美國能源部。
我們大學教師't真的有時間到去透過全部的那,
但什麼我做過是放一起A新的聯合管理計劃桌子和這結果
從我們的順序的學習為了這放的實驗。
這裡是這相同的數據我們鋸在這權威的篩選美國能源部。
這裡是我們的是價值觀,和我們'關於測距從9 至34 。
這不同的顏色是這不同的美國能源部。
這裡的這下一個美國能源部那我們做過。
什麼你能看是基於在這趨勢在這預言分析器
和這回覆表面楷模,
我們固定的這低的-頻率力量在這最高環境我們可以。
它輪流出去身體的限制為了這電漿化學阻止我們
從添加任何更多的比20 %低的-頻率力量。
我們也固定的這溫度。
我們能't操作為了這化學以下200 。
我們知道那降低溫度給了我們這最高價值,
所以我們固定的這些二
和然後做過A五-因素美國能源部聚焦在降低前驅流量,
各種各樣的間距,這更高權力,和當然這降低壓力,
哪個曾是表明的作為一的這最多重要的參數。
如果你看在這是價值觀這裡,
你能看我們'關於確實趨勢在這正確的方向。
現在我們'關於去從中20多歲向上到56 。
我們'關於當然多於這46我們鋸那裡。
然後我們做過這相同的學習。
再次,這預測刻畫器表明的什麼參數我們應該探索。
我們做過其他美國能源部。
在這案件,我們固定的不同的參數,
但你能看那這趨勢是這相同的。
現在我們'關於打向上到66在條款的我們的是價值,
和我們做過一最終的實驗,
和在這案件你能看基本上這和的全部這知識
那我們獲得。
它轉身出去什麼時候我們切換到氬氣,你可以添加更多的低的-頻率力量。
你可以去從零到40 %。
在我們的最終的分析,這美國能源部顯示那不像這第一的美國能源部,
後我們微調的一切和切換氣體,
這低的-頻率力量沒有統計影響在這是價值。
我們放那到零。
我們成立出去這最低間距曾是這最多重要的。
我們的甜的點為了壓力曾是2 .3托,
和我們做過想到操作在這最低溫度。
真的我們有A三-因素美國能源部之間全部的力量,前驅流動,
和氬氣稀釋到真的撥號在這電影,
和我們可以打A最大限度價值的84 。
我總結全部那在A盒子陰謀這裡,哪個我思考真的節目
這能力的這美國能源部和順序的學習,
在哪裡我們開始了出去和A七-因素權威的篩選美國能源部和26運行
和結束了向上和A三-因素我-最佳的設計和16運行,
但你能看我們的繼續改進。
這曾是我們的參考目標,所以我們仍然有更多的工作到做。
但是這個是A非常強大的方式為了我們到螢幕七因素
和三-等級設計在A非常短的時期的時間。
我做思考它的值得的只是到觀點出去
如何高效率的這些新的現代的美國能源部s是。
如果我們看起來在什麼我們'關於真的正在做,
我們有七因素那我們開始了和。
全部的這些是三-等級設計。
為了A三-等級,七-因素設計,那會是超過2 ,100運行。
我們可以跑步90出去的這實驗性的設計
和達到這增加在這是價值。
我思考這些現代的設計,
這最佳的設計合併的和這權威的篩選美國能源部s
是一個非常強大的工具為了我們到得到這最多價值
和這最少數位的實驗。
這最終的事物我想到觸碰在
是什麼時候我們切換到A不同的前驅。
這是真的A不同的挑戰我們面對。
這目標這裡曾是到評價不同的前驅
到比較如何它堆疊的向上反對這最初的基線電影。
什麼我們嘗試過到做是使用全部的我們的學習從那些四做
和變得甚至更多的高效的。
反而的90運行，能我們做這在52運行？
和傑德的幫助,我們放一起一個八-因素A -最佳的設計,
但什麼我們成立是那這化學曾是令人震驚地不同的。
全部的這範圍空間那我們可以操作容易地和前驅1
曾是不是這案件這裡。
在事實,我放一起A滑動到展示你
如何壞的一些的這些電影可以看,所以我們可以得到完美的電影。
你'd是難的- 按下到告訴那裡的A電影。
這是A奈米-厚的電影,
邊緣到邊緣在A 12 -英吋矽晶圓,完美制服。
然後我們會有電影那看喜歡這。
明顯地,那的不是A設計那我們通緝。
但是挑戰那我們面對曾是,我們'關於正在做一個八-因素美國能源部,
和我們'關於試到做這迅速地和有效率的,
和30 %的這運行失敗的。
我我看著在A桌子和八不同的因素。
如何做我挑選出去這因素那是貢獻到這？
什麼我們做過是我們已創建A桌子為了我們的八輸入因素
和然後已確定全部的這電影
那有分層,電弧,或者其他問題,
和然後已創建A公制,只是A電影公制，經過或者失敗。
它輪流出去我們能合身這絕對的多變的
和看如果我們能得到A模型那將要幫助我們理解
什麼是真的引起這些問題透過全部這些電影。
這第一的事物我們能做迅速地
是再次去到我們的模型篩選平台，
預測器篩選,
和得到A處理在什麼因素,如果任何,是真的控制電影品質。
如果我們看在這,它的漂亮的清除和它的令人震驚,
因為這曾是不是這案件和前驅1 。
這流動速度的這前驅曾是經過遠的和離開
這最多主導的因素影響電影品質。
但什麼我們需要的到跑步這些實驗
是不是只是會心這因素,
但什麼價值能我們安全地跑步到產生品質電影。
那的在哪裡我們做過這神經網。
再次,我們'二去進入預測性造型，神經網，
我們'二拿我們的因素,
和我們'關於去到合身電影品質作為A絕對的多變的。
我我去到去到提升的20 ,作為傑德提及。
那的通常什麼這模型篩選來了向上和,
和我們'二產生我們的模型,
和你能看我們得到出色的R平方價值觀。
這是A絕對的模型。
我相信那看著在這鵬曲線
提供洞察力進入如何出色地這模型適合。
如果這曲線是沿著這對角線,它的只是基本上A猜測。
這看起來喜歡A一半方塊海浪。
這些是基本上完美的適合在這鵬曲線。
然後這問題是,如何能我們利用那數據？
這好的事物關於這神經網是那你有A分類分析器。
我能執行這分類分析器,
和現在我放這向上在哪裡我們知道我們想到操作在降低壓力。
我們知道從這以前的工作我們想到操作在降低間距。
我們想到去到這最低可能的溫度。
我們'二只是放這在這中間。
然後基本上我們有這分析器那告訴我們
這基本的因素影響這是真的這氬氣流動速度。
如果我們能保持我們的流動速度以下400 SCMS ,
我們能有A 100 %成功速度
為了這電影那我們'關於試到最佳化。
和這,我們放向上A新的美國能源部,
限制這全部的流動速度到400 SCCMS 。
我們'二去後退到我們的聯合管理計劃雜誌。
我們是有能力的到來向上和A新的設計
和完全的41的這42運行,和我們'關於仍然執行那學習。
但它只是節目如何強大的
這神經網路是為了A絕對的多變的
在哪裡我們能做這在一個下午，
在哪裡在一哦'鐘我們成立這些電影是't在職的。
三小時之後,我們有A模型那告訴我們如何到放向上A新的設計
和我們是執行那之後那天。
我思考那的這材料我們通緝到覆蓋。
