半导体参数提取技术挑战 - 传统优化算法受梯度变化不明确影响 易陷入局部最优 提取结果不理想 [1] - 现代半导体模型参数相互关联 传统方法效率低下 需拆解为多个子步骤 [1] - 参数提取流程耗时数天至数周 严重制约开发进度 [1] ML Optimizer技术创新 - 基于机器学习的全局优化器 可同步处理海量图形与参数 简化流程 [4] - 将参数提取周期从数天缩短至数小时 效率显著提升 [4] - 擅长应对非凸参数空间 精准找到全局最优解 提升准确性与拟合一致性 [4] 应用场景与案例展示 - 适用于二极管 GaN HEMT MOSFET BJT等多种器件建模任务 [4] - 直播将展示IC-CAP和MBP工具实例 演示ML Optimizer实际效果 [4] 直播活动信息 - 时间定于2025年6月10日14:00-14:45 [6] - 嘉宾包括器件建模应用工程师和产品经理 具备IC-CAP MBP MQA工具经验 [8][9][11] - 活动设置互动抽奖环节 奖品含小米手环9等 [4][12] 行业背景补充 - 半导体行业观察提及近期热点话题 包括光刻机技术 芯片竞争 设备薪资增长等 [17]

半导体参数提取技术挑战 - 传统优化算法因梯度变化不明确易陷入局部最优 导致提取结果不理想 [1] - 现代半导体模型中大量参数相互关联 传统方法效率低下 需拆解为多个子步骤 耗时数天至数周 [1] ML Optimizer技术突破 - 基于机器学习的全局优化器可同步处理海量图形与参数 将参数提取周期从数天缩短至数小时 [1] - 擅长应对非凸参数空间 通过先进算法找到全局最优解 提升参数提取准确性与拟合一致性 [1] 直播活动内容 - 展示ML Optimizer在二极管/GaN HEMT/MOSFET/BJT等器件建模中的实际应用案例 [2] - 设置互动抽奖环节 奖品包括小米手环9等 [2] 直播信息 - 时间定于2025年6月10日14:00-14:45 [4] - 主讲嘉宾为是德科技器件建模应用工程师李依奥 专注ANN和ML Optimizer在建模中的应用 [7] - 答疑嘉宾为器件建模产品经理邓家媛 负责MBP/MQA/ICCAP等产品应用开发 [10] 公众号信息 - 公众号ID为icbank 定位半导体第一垂直媒体 提供实时专业原创深度内容 [16]