INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
où l’espérance a été faite sur plusieurs configurations de bruit (i.e. SNR ou SINR), profil de canal, de vitesse de canal et de position relative des séquences pilotes entre elles. Dans la formule, dénote une estimé de canal idéale en terme de parcimonie, obtenue à travers le débruitage de l’estimé au-préalable avec le masque idéal via , et est la vraie réponse impulsionnelle du canal. C’est donc qui est fonction du seuil . En effet, comme les canaux de propagation sont simulés sur des ordinateurs, ou émulés par des émulateurs de canal, il est possible d’accéder en environnement de laboratoire à la réalisation exacte de la CIR. Donc en exploitant cette opportunité, ces bases de données peuvent être construites.
Il a été déterminé par les inventeurs qu’un masque constant pour un profil de canal sur l’ensemble des SNR (ou SINR) de fonctionnement ne mène pas vers une optimisation très attractive du MSE. Cependant, un masque adaptatif, obtenu à travers soit un critère, soit un seuil dépendant du SNR (ou SINR), permet d’atteindre des meilleurs points de fonctionnement. Les exemples de précédemment données permettent de se placer dans ce cas-là, même lorsque les seuils sont fixes comme . Néanmoins, si le critère ne dépend pas de la variance du bruit (ou respectivement de la matrice de covariance spatial du bruit ), comme par exemple le critère (ou respectivement ), alors un seuil qui dépend du SNR (ou SINR) comme (ou dans le cas multi-antennaire où tr est la trace de la matrice) permet d’avoir un résultat satisfaisant sur un vaste ensemble de profils de canal. Pour des meilleures performances, dans un mode de réalisation, une constante pour chaque profil statistique de canal parmi une pluralité de profils prédéfinis est déterminée, tel que optimise le MSE pour le profil du canal en question sur une plage de SNR de fonctionnement. La plage du SNR de fonctionnement est fonction du système de communication cible, et correspond à la plage de SNR dans laquelle ce système de communication fonctionne, c’est-à-dire permet l’échange d’information avec une fiabilité de transmission acceptable pour les services assurés par le système de communication même. Dans ce cas devient aussi fonction du profil statistique de canal, mais cela ne gêne nullement la faisabilité pratique de la solution, puisque ces traitements sont faits hors-ligne (off-line) pour créer la base de données des labels (sorties cibles) à utiliser pour l’entrainement.
Une fois que ce travail est réalisé, des bases de données sont constituées des entrées (au moins une des quantités parmi et éventuellement aussi une entrée supplémentaire ) et des cibles où est le masque objectif, obtenu avec le choix du seuil correspondant à chaque profil de canal sous-jacent utilisé lors du création de la base de données .
Pour finir, pour obtenir un apprentissage le plus robuste possible, il est recommandé d’extraire les quantités susmentionnées pour les bases de données par le biais d’un simulateur représentatif de la forme d’onde et des traitements de couche physique, et en présence d’imperfections et d’aléas potentiels.
Par exemple, il est utilisé dans un mode de réalisation, un simulateur représentatif du comportement de la forme d’onde et de la couche physique, où les aléas et imperfections suivantes ont été représentés : un émetteur et récepteur mobiles (e.g. jusqu’à 60 km/h), un CFO à l’émetteur (e.g. 2 ppm), un délai de propagation aléatoire allant jusqu’au retard maximum gérable par la forme d’onde, un ensemble de PDP issu des profils standardisés et des profils à allure exponentielle artificiellement générés.
La liste d’aléas et imperfections précédente est présentée à titre indicatif et ne doit pas être comprise de façon limitante. D’autres aléas et imperfections peuvent être ajoutées ou substituées en fonction de la pertinence et importance de ces effets pour le système utilisant la solution. Par exemple, encore d’autre effets sont un CFO aussi à la réception, un modèle d’amplification non-linéaire, un modèle de désappairage I/Q, en général tout type d’imperfection dans les blocs radio fréquence (RF) à l’émission et réception, des modèles de calibration antennaire imparfaite, des modèles de bruit de phase, des délais de propagations ou d’étalement temporel du canal qui dépassent les limites gérables convenablement par le système, des brouilleurs ou des systèmes interférents, et de façon générale tout type de bruit impulsif ou non qui n’est pas géré de façon optimale par le système, etc.
La construction de différentes bases de données (i.e. dataset) est préconisée pour l’entraînement avec quelques dizaines de milliers de trames reçues et réparties en fonction des plages SNR spécifiques. Par exemple : un dataset ‘L’ : constitué seulement des données des trames reçues entre 0 et 20 dB de SNR, un dataset ‘H’ : constitué seulement des données des trames reçues entre 30 et 40 dB de SNR, un dataset ‘MLH’ : correspondant à 20% de SNRs de 0 à 20 dB et 80% de SNRs de 30 à 40 dB, et un dataset ‘M’ : correspondant à l’ensemble de trames reçues sur une vaste intervalle de SNR de 0 à 40 dB.
Parmi les datasets cités, à chaque utilisation, dans un mode de réalisation, une portion des données (par exemple 10%) est réservée à l’usage exclusif de validation, et le reste (90% dans l’exemple) pour l’entraînement. Tous ces pourcentages et ces définitions de répartition des datasets ne sont pas contraignants, dans le sens que l’homme de l’art qui traite d’apprentissage supervisé sait régler ces pourcentages pour obtenir les performances le plus proches de l’optimal possible.
Par ailleurs des datasets de test complètement indépendants sont créés pour chaque PDP standardisé, et avec des SNRs à valeurs discrètes pour évaluer les performances MSE en calculant la médiane et les quantiles des erreurs quadratiques.
Stratégie d’entraînement du réseau de détection de parcimonie :
La stratégie d’entrainement joue un rôle important pour pouvoir trouver des poids de la structure neuronale bien adaptés à la solution du problème algorithmique posé, dans ce cas identifier le support de la réponse impulsionnelle du canal. Un optimiseur typique comme l’algorithme ADAM ou une autre variante de l’algorithme de descente de gradient stochastique (« stochastic gradient descent » – SGD) peuvent être utilisés avec des valeurs usuels de « learning rate » et de taille de mini-batch.
La fonction de coût (« loss function » en anglais), comme il est connu, permet de déterminer les valeurs de poids qui sont utilisées à l’issue de la phase d’apprentissage : le but, dans l’apprentissage, est de baisser le coût calculé par la fonction de coût au fil des itérations d’actualisation de la valeur des poids du réseau de neurones et ce jusqu’à ce que les sorties délivrées par le réseau de neurones soient suffisamment proches (selon un seuil prédéfini) des sorties souhaitées respectives, ici les masques idéaux , ou qu’un nombre maximum d’itérations soit atteint. La fonction de coût est choisie dans un mode de réalisation égale à une fonction à base de l’entropie croisée binaire entre le masque idéal , et la sortie log-probabiliste du réseau de neurones.
Pour cela on peut donner l’exemple du « MultiLabelSoftMargin »
ou bien l’exemple du « BinaryCrossEntropyWithLogitsLoss »
où est la fonction sigmoïde et est un poids qui renforce ( ou attenue l’impact de bien prédire les trajets utiles (i.e. ).
Selon une autre possibilité non illustrée, dans le cas des tranchées d’isolation alternatives obtenues selon la variante de procédé illustrée aux figures 4D, 4E, la gravure sélective de la couche de revêtement sacrificielle 15 peut être totale. Ces tranchées d’isolation alternatives sont en effet dépourvues des portions basales de la couche de revêtement sacrificielle 15, et le noyau 16 isolant repose directement sur le fond 22 des motifs de tranchée. L’arrêt de la gravure est dans ce cas facilité. Par ailleurs, il est possible d’utiliser un matériau conducteur, par exemple du polySi, pour la couche de revêtement sacrificielle 15 dans le cas de ces tranchées d’isolation alternatives. Le noyau 16 seul est ici en mesure d’assurer la fonction d’isolation électrique des tranchées d’isolation alternatives. La gravure sélective totale peut se faire par voie humide, par exemple à partir d’une solution d’hydroxyde de tétraméthylammonium TMAH pour le polySi.
Comme illustré aux figures 15A, 15B, une gravure sélective par voie humide de la couche sacrificielle 11 vis-à-vis des couches de support et de topSi 10, 12 et vis-à-vis des noyaux 16, est effectuée au travers des ouvertures 40b. Dans le cas d’une couche sacrificielle 11 en SiGe et de couches 10, 12 en silicium, une gravure sélective peut être obtenue à partir d’une solution d’acide chlorhydrique HCl ou d’un mélange HF:H2O2:CH3COOH.
Après retrait de la couche sacrificielle 11, les parois de la cavité 50 sont revêtues par une couche 51 en un matériau diélectrique, par exemple SiN ou SiO2, de façon à isoler électriquement la future grille arrière vis-à-vis de la couche de support 10 et du topSi 12. Cette couche 51 présente de préférence une épaisseur e 51 comprise entre 2 nm et 10 nm. Elle peut être formée par un procédé de dépôt conforme de type dépôt chimique en phase vapeur assisté par plasma PECVD ou dépôt chimique en phase vapeur à basse pression LPCVD ou PEALD (acronyme de « Plasma Enhanced Atomic Layer Deposition » soit dépôt de couche atomique assisté par plasma). La cavité 50 présente alors une hauteur e 5 . Les règles de dimensionnement sont de préférence telles que e 51 15 /3 et e 51 5 /3, et de préférence telles que e 51 15 /4 et e 51 5 /4. Cela permet de préserver des sections d’ouverture suffisamment grandes, entre les ouvertures 40b et la cavité 50, pour permettre le remplissage ultérieur par un matériau conducteur.
Comme illustré aux figures 16A, 16B, des ouvertures de contact 60 sont ensuite réalisées dans les couches 42, 41, à l’aplomb des portions siliciurées 31 des régions 3S, 3D, et à l’aplomb des portions siliciurées 32 des grilles 17g. Ces ouvertures de contact 60 peuvent être réalisées de la même manière que les ouvertures 40a. En particulier, lors de la définition des contacts par lithographie, les ouvertures 40a sont typiquement bouchées par la ou les couches de lithographie (non illustré). Cela permet de ne pas endommager les ouvertures 40a lors de la formation des ouvertures de contact 60.
Comme illustré aux figures 17A, 17B, un ou plusieurs dépôts de matériaux métalliques sont effectués pour remplir les cavités 50, les ouvertures 40a, 40b et les ouvertures de contact 60 simultanément. Une combinaison de métaux tels que Ti/TiN/W est par exemple utilisée. De façon préférée, un procédé CVD est utilisé pour assurer la conformité du dépôt métallique sur les parois de la cavité 50. Un dispositif D1 comprenant des motifs de grille 1 sur une couche semi-conductrice ou un canal C, des réservoirs ou des régions source et drain 3S, 3D, des contacts de grille arrière 4 et une grille arrière 5 sous les motifs de grille 1 et le canal C, et des contacts 6 est ainsi obtenu. Ce dispositif D1 est isolé électriquement vis-à-vis de dispositifs adjacents par les tranchées d’isolation 2. Les dispositifs adjacents peuvent être similaires ou identiques au dispositif D1. Des grilles arrière 5 sont ainsi formées simultanément pour plusieurs dispositifs adjacents isolés entre eux grâce au procédé selon l’invention.
Selon une possibilité illustrée à la , le procédé selon l’invention permet également de former une grille arrière 5 sur un seul dispositif D1, sans former de grille arrière sur le dispositif D2 adjacent au dispositif D1. Cette possibilité de mise en œuvre se fait sans modifier le dimensionnement des tranchées d’isolation 2, ce qui préserve une bonne densité d’intégration ou de co-intégration des dispositifs D1, D2. Typiquement, il suffit de former des ouvertures 40a, 40b uniquement à l’aplomb des portions latérales de la couche de revêtement sacrificielle situées à proximité immédiate du dispositif requérant une grille arrière. Ainsi, seule la couche sacrificielle située sous le dispositif D1 est retirée pour former la grille arrière 5. Le dispositif D2 adjacent, qui peut être de nature différente (par exemple un simple transistor MOSFET) ou avoir une fonction logique différente, n’est avantageusement pas affecté par la formation de la grille arrière 5 sous le dispositif D1.
Au vu de la description qui précède, il apparaît clairement que le procédé proposé offre une solution particulièrement efficace et versatile pour former une grille arrière sous un dispositif semi-conducteur, en préservant ou en améliorant la densité d’intégration de ce dispositif semi-conducteur.
Système et procédé de réduction de dimensionnalité utilisant un apprentissage de données multidimensionnelles par filtrage collaboratif La présente invention concerne de manière générale le domaine de réduction de dimensionnalité, et en particulier un système et un procédé de réduction de dimensionnalité utilisant un apprentissage non-supervisé d’un ensemble de données multidimensionnelles par filtrage collaboratif.
Un apprentissage supervisé de données multivariées par filtrage collaboratif utilise une mesure de similarité optimisé.
Il existe des systèmes connus d’apprentissage de données appliqués à la réduction de dimensionnalité d’un ensemble de données multidimensionnelles depuis un espace initial vers un espace de projection, tels que les systèmes implémentant la méthode TSNE (ou ‘ t-distributed stochastic neighbor embedding’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante) décrite dans l’article “Visualizing data using t-sne” de L. Maaten et al. 2008, Journal of machine learning research, pages 2579–2605, ou la méthode UMAP (ou ‘ Uniform Manifold Approximation and Projection’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante) décrite dans l’article “Uniform manifold approximation and projection for dimension reduction” de L. McInnes et al. 2018, Umap: arXiv preprint arXiv:1802.03426. Cependant ces systèmes connus utilisent un principe d’ajustement d’un compromis entre le « non-déchirement » et le « non-recollement » des données depuis l’espace initial vers l’espace de projection. Ce compris permet d’assurer que des points de données proches représentés dans l'espace initial ne se retrouvent pas éloignés dans l'espace de projection, et inversement. Un tel compromis de déchirement/recollement (ou attraction/répulsion) est complexe à ajuster ou optimiser, et induit en particulier des représentations réduites (représentations visuelles d’espaces de projection) très différentes suivant les paramétrisations possibles de l’algorithme d’apprentissage implémentant la méthode choisie. De ce fait, les représentations réduites obtenues au moyen de tels systèmes connus sont plus ou moins fidèles à une topologie initiale associée à l’espace initial de l’ensemble de données multidimensionnelles. Par ailleurs, l’utilisation d’un tel compromis déchirement/recollement influence la capacité de l'algorithme mis en œuvre à converger vers une représentation réduite exploitable, ce qui requiert un grand nombre d'itérations d'apprentissage. En outre, les méthodes TSNE et UMAP sont des transformations qui nécessitent d’être ré-entrainées à l’insertion de nouvelles données.
Il existe ainsi un besoin pour un système et un procédé capable d’améliorer l’apprentissage de données, appliqué en particulier à un ensemble de données multidimensionnelles pour générer une solution de réduction de dimensionnalité.
La présente invention vient améliorer la situation en proposant un système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif comprenant au moins une source de données et un dispositif d’apprentissage de données apte à recevoir un ensemble de données initial issu de la source de données. Le dispositif est configuré pour mettre en œuvre une pluralité d’itérations d’une fonction d’apprentissage. La fonction d’apprentissage comprend : - un bloc d’initialisation configuré pour déterminer une pluralité d’individus d’entrainement et une pluralité d’individus voisins issus de l’ensemble de données initial , les individus voisins étant déterminés en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; - un bloc d’inférence configuré pour déterminer une pluralité d’ensembles de prédiction , chaque ensemble de prédiction étant associé à un des individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , les espaces latents étant déterminés en appliquant une fonction de mapping aux d’individus d’entrainement et aux individus voisins , la fonction de mapping étant associée à un paramètre d’apprentissage ; - un bloc de rétropropagation configuré pour mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du gradient de l’ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité associées, et d’un gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement associé.
Le système comprend en outre un module d’exploitation configuré pour déterminer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de la fonction d’apprentissage, une représentation de l’espace latent d’entrainement issu de la fonction de mapping , la représentation étant déterminée en fonction d’une valeur de dimensionnalité K donnée.
Dans des modes de réalisation, l’ensemble de données initial peut comprendre une pluralité d’individus initiaux . La fonction de voisinage peut comprendre, pour chaque individu d’entrainement : - une détermination de mesures de distance entre l’individu d’entrainement et chacun des individus initiaux ; - une comparaison de chaque mesure de distance avec une valeur de seuil de distance prédéterminée.
Le dispositif d’apprentissage peut être configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage à partir d’une fonction de détermination de plus proches voisins utilisant un critère de connectivité et la comparaison, tel que .
- le dispositif comprend une pluralité de lignes de transmission de signaux électriques gravées sur le substrat, chaque ligne s’étendant entre un premier élément électronique et un deuxième élément électronique,
le premier élément électronique étant un circuit intégré,
le deuxième élément électronique étant un autre circuit intégré, la première borne ou une deuxième borne,
chaque ligne de transmission présentant une longueur mesurée entre les premier et deuxième éléments électroniques comprise entre 0,1 mm et 10 cm ;
- chaque ligne de transmission présente une largeur comprise entre 0,1 mm et 10,0 mm ;
- chaque ligne de transmission présente une épaisseur comprise entre 1 µm et 1mm ;
- le substrat présente une épaisseur comprise entre 0,1 mm et 10,0 mm ; et
- le substrat est réalisé en un matériau présentant une permittivité relative comprise entre 1,1 et 10,0, de préférence sensiblement égale à 3,7.
La est une représentation schématique simplifiée d’un exemple de dispositif de traitement selon l’invention ;
la est un exemple de réalisation du dispositif de traitement de la ;
la est une représentation schématique simplifiée en vue de côté d’une portion du dispositif de traitement de la ;
la est une représentation schématique simplifiée en vue de dessus de la portion du dispositif de traitement de la .
En référence aux Figures 1 à 4, on décrit un dispositif 10 de traitement de signaux électriques à traiter.
Par traitement, on entend la division d’un signal électrique à diviser en signaux électriques divisés ou une combinaison de signaux électriques à combiner en un signal électrique combiné.
Par division d’un signal électrique, on entend la reproduction d’un signal électrique à reproduire en signaux électriques reproduits, présentant des caractéristiques sensiblement identiques au signal électrique à reproduire.
La est une représentation schématique du kit de centrage selon la présente invention, notamment la représente la kit de centrage selon une vue en perspective et éclatée, le représente également une puce, une cale et un socle ;
La est une représentation schématique d’une plaque support susceptible d’être mise en œuvre dans le cadre de la présente invention, notamment la représente la plaque support selon une vue en perspective et par la première face ;
La est une représentation schématique d’un site de centrage susceptible d’être considéré dans le cadre de la présente invention, notamment le site de centrage est représenté selon une vue en perspective ;
La est une représentation schématique du site de centrage de la selon un plan de coupe perpendiculaire à la première face, notamment la représente un site de centrage pourvu d’une tranchée de centrage et d’un piédestal de centrage circonscrit par la tranchée de centrage, la représente en outre un socle reposant par sa section centrale sur le piédestal de centrage ;
La est une illustration d’un premier exemple de pièce de centrage conforme aux principes exposés de la présente invention ;
La est une illustration d’un deuxième exemple de pièce de centrage conforme aux principes exposés de la présente invention ;
La est une illustration d’un troisième exemple de pièce de centrage conforme aux principes exposés de la présente invention.
DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION La présente invention concerne un kit de centrage destiné à simplifier l’intégration (« Packaging » selon la terminologie Anglo-Saxonne) d’une puce, d’une cale et d’un socle. A cet égard, le kit de de centrage selon la présente invention est notamment configuré pour permettre l’intégration de la puce avec la cale et le socle en un nombre réduit d’étapes.
Le socle est à cet égard configuré pour permettre la manipulation de la puce, à savoir, permettre l’intégration de ladite puce dans un dispositif micro-électronique et assurer les interconnexions de la puce avec ce dernier.
Notamment, conformément aux procédés connus de l’état de la technique pour l’intégration d’une puce, et plus particulièrement d’une puce courbée, il est généralement procédé, dans un premier temps, à une mise en forme de ladite puce sur une face concave de la cale, et dans un second temps à un report de l’empilement formé par la cale et la puce sur un socle en vue d’établir les connexions nécessaires au fonctionnement et au contrôle de la puce.
L’objet de la présente invention est de proposer un kit de centrage qui permet de procéder au collage de la puce sur la cale d’une part et de la cale sur le socle d’autre part, en une seule étape tout en assurant un positionnement relatif prédéterminé, notamment un centrage, de ces différents éléments.
Ainsi, la présente invention concerne un kit de centrage pour le centrage d’un empilement sur une face avant d’un socle, l’empilement et le socle présentant chacun une base rectangulaire, respectivement, de premières dimensions et de deuxièmes dimensions, le kit de centrage comprenant :
Il est entendu que l’empilement selon la présente invention a une forme de parallélépipède rectangle et peut comprendre une cale sur une face de laquelle, dite face support, une puce repose par une de ces faces, dite face contact. Notamment, la face support peut présenter une forme courbe, plus particulièrement concave, qui par exécution d’un procédé de déformation, peut être imposée à la puce.
Il est également entendu que les empreintes, respectivement de la cale et de la puce, sont rectangulaires et présentent des dimensions sensiblement égales.
Et, lorsque la gravure est une surgravure consommant tout le matériau sacrificiel formé au droit de chaque deuxième zone 1202, les plots diélectriques 131 de la plaque 1 présentent des extrémités facettées 1311, par exemple telles qu’illustrées sur la , de sorte à obtenir un contraste de mouillabilité encore accru, et aisément porté à une valeur supérieure à 120°, voire supérieure à 140°.