本文给出了标定方法和评估,大大提高了光谱信息,可以从光子发射信号中提取获得半导体设备。分步指导给出校准光子发射显微镜等特定的测量设备参数和材料的带隙。本文还讨论了类型的校准过程中可能发生的错误。虽然过程提出了用于InGaAs传感器,它适用于所有常见的光子发射探测器。

各种神经形态NVM技术进行系统实现,包括电阻RAM、铁电RAM,相变内存,自旋转移力矩RAM, NAND闪存。本文讨论的潜力RRAM对于这类应用程序的测试和评估关键性能和可靠性指标在神经网络的背景下图像分类。作者得出的结论是,accuracy-power权衡可能进一步提高使用替代材料堆栈和多层电介质从而达到更好地控制氧空位或金属丝状形成过程的管理RRAM开关特性。

失败分析师使用各种机器的样品制备,其中许多是机械。本文讨论了确定精度的因素,分辨率,XY定位系统和可重复性,旋转阶段,multiaxis机器。它能够识别关键的机器参数和解释了环境影响,跳动,几何不准确导致的不确定性和定位误差。也评估的精度、准确性和重复性要求背面稀疏和减少层级系统。