科研新前沿：非线性光学全光计算和人工智能融合
在人工智能与光子学设计的融合背景下，科研领域的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光学设备领域的革新。据调查显示，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：
一：光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。
二：超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。
三：光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。
四：非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。
五：智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。
六：光谱分析与预测：机器学习模型能够分析光谱数据，预测材料特性或器件性能，这对于材料科学和光子器件的研发至关重要。
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半导体抛光设备自动化应用及工艺质量管控要点探析
在半导体器件规模化量产进程中，抛光工艺作为保障晶圆加工精度与表面质量的核心环节，其设备自动化水平、工艺参数调控能力、检测体系完善度及异常处置效率，直接决定生产效率、工艺稳定性与产品良率。本文从抛光设备自动化配置要求、核心工艺参数调控、关键检测指标界定及常见工艺异常处理四个维度，系统阐述半导体抛光工艺的质量管控核心要点，为半导体抛光制程的标准化、精细化实施提供参考。
2026-02-12
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硅晶圆激光切割核心技术深度解析：原理、工艺与质量把控
在半导体制造产业链中，硅晶圆切割是芯片成型的关键工序，其加工精度与效率直接影响芯片良品率和产业发展节奏。随着微电子器件向微型化、薄型化升级，传统切割方式的弊端逐渐显现，激光切割凭借高精度、低损伤的技术优势成为行业主流。本文从激光切割系统的硬件构成出发，深入拆解隐形切割与消融切割两大核心工艺，解析光斑、焦点的精度控制逻辑，并探讨切割质量的评价维度与效率平衡策略，系统梳理硅晶圆激光切割的核心技术体系
2026-02-12
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无掩模激光直写技术研究概述
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2026-02-12
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SiC功率器件的高温时代：封装成为行业发展核心瓶颈
在半导体功率器件技术迭代进程中，碳化硅（SiC）凭借高温工作、高电流密度、高频开关的核心优势，成为推动功率半导体升级的关键方向，其普及大幅提升了器件的功率密度与工作效率，为功率半导体行业发展带来全新机遇。但与此同时，行业发展的核心瓶颈正悄然从芯片设计与制造环节，转移至封装层面。当SiC将功率器件的工作温度与功率密度不断推高，芯片本身已具备承受更高应力的能力，而封装环节的材料适配、热路径设计等问题却日益凸显，高温与快速功率循环叠加的工况下，焊料与热路径成为决定SiC功率模块寿命的核心因素，封装技术的发展水平，正成为制约SiC功率器件产业化落地与长期可靠应用的关键。
2026-02-12
