Machine Learning for Semiconductor Materials
Langue : anglais
Edité par CRC Press Aug 2025, 2025
- Livre relié
- Neuf
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Machine Learning for Semiconductor Materials studies recent techniques and methods of machine learning to mitigate the use of technology computer-aided design (TCAD). It provides various algorithms of machine learning, such as regression, decision tree, support vector machine, K-means clustering and so forth. This book also highlights semiconductor materials and their uses in multi-gate devices and the analog and radio-frequency (RF) behaviours of semiconductor devices with different materials.Features:Focuses on semiconductor materials and the use of machine learning to facilitate understanding and decision-makingCovers RF and noise analysis to formulate the frequency behaviour of semiconductor devices at high frequencyExplores pertinent biomolecule detection methodsReviews recent methods in the field of machine learning for semiconductor materials with real-life applicationsExamines the limitations of existing semiconductor materials and steps to overcome the limitations of existing TCAD softwareThis book is aimed at researchers and graduate students in semiconductor materials, machine learning and electrical engineering. 226 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9781032796888
- Titre
- Machine Learning for Semiconductor Materials
- Auteur
- Neeraj Gupta
- Éditeur
- CRC Press Aug 2025
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 103279688X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781032796888
- Poids de l'article
- 508 grammes
- Dimensions
- 240x161x17 mm
Machine Learning for Semiconductor Materials studies recent techniques and methods of machine learning to mitigate the use of technology computer-aided design (TCAD). It provides various algorithms of machine learning, such as regression, decision tree, support vector machine, K-means clustering and so forth. This book also highlights semiconductor materials and their uses in multi-gate devices and the analog and radio-frequency (RF) behaviours of semiconductor devices with different materials.
Features:
- Focuses on semiconductor materials and the use of machine learning to facilitate understanding and decision-making
- Covers RF and noise analysis to formulate the frequency behaviour of semiconductor devices at high frequency
- Explores pertinent biomolecule detection methods
- Reviews recent methods in the field of machine learning for semiconductor materials with real-life applications
- Examines the limitations of existing semiconductor materials and steps to overcome the limitations of existing TCAD software
This book is aimed at researchers and graduate students in semiconductor materials, machine learning and electrical engineering.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Neeraj Gupta is an Associate Professor at Amity University Haryana with over 16 years of teaching experience. His expertise includes VLSI design, low-power and analog design, AI and embedded systems. He has published 40+ papers, two book chapters, one book and 12 patents and has received the Best Researcher and Best Teacher Award (2024).
Rashmi Gupta is an Assistant Professor at Amity University Haryana with 13+ years of experience. Her research interests include AI, software engineering and IoT. She has authored 20+ papers, two book chapters, one book and five patents.
Rekha Yadav is an Assistant Professor at DCRUST, Murthal. She specializes in semiconductor device modeling and VLSI design, with 15 years of experience, over 30 publications and four book chapters.
Sandeep Dhariwal is an Associate Professor at Alliance University, Bengaluru. With 14+ years of experience, he focuses on low-power CMOS and semiconductor modeling. He has published 40+ articles, three books and holds three patents.
Rajkumar Sarma is a Postdoctoral Researcher at the University of Limerick, Ireland. With 11+ years of experience, his research spans digital VLSI, FPGA prototyping and quantum architectures. He has 25+ publications, 15+ patents and two books.
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Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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Exceptions au droit de rétractation
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