简介:在亚微米工艺中,多晶栅TiSi工艺是降低接触电阻的常用方法。但是TiSi的生长与衬底的掺杂浓度相关,对多晶栅的掺杂剂量有很高的要求。由于光刻工艺中存在的套刻偏差,使得后续源漏注入剂量会在多晶栅上有所偏差,影响了后续TiSi在多晶栅上的生长。文章采用多晶栅上生长一层LPCVDSiN作为掩蔽层的方法,避免了由于光刻套刻偏差引入的注入剂量偏差,改善了后续多晶栅上TiSi的生长。通过对As注入和P注入在不同SiN厚度掩蔽层下穿透率的研究发现40nm左右基本可以阻挡95%的N+S/DAs注入剂量而保留80%的多晶栅P注入剂量。该种掩蔽层方法有很多优点:源漏注入的条件不用更改;多晶栅注入的可调节剂量范围大大增加,可以更好地保持重掺杂多晶栅特性。
简介:对智能交通系统(ITS)短时交通流量预测问题进行研究,提出了一种联合FCM与群集蜘蛛优化SVR交通流量预测算法。首先采用FCM聚类方法对交通流量数据预处理,得到基于时间节点分割的时序数据模块,有效降低了数据差异性带来的误差影响;然后构建基于群集蜘蛛优化SVR模型,针对SVR参数选择难题,在群集蜘蛛优化算法中引入社会等级制度,动态的将蜘蛛种群划分为上中下三个阶层,并根据不同阶层个体适应度大小,分别设计自适应竞争、"快搜"以及逆向学习机制,提高了算法寻优精度;最后,运用群集蜘蛛优化SVR对各个交通流量数据时序模块进行预测评估。仿真结果表明,同其它预测算法相比,该算法预测平均绝对误差降低了38.4-53.8%。