基于机器学习的学生学情预警方法研究

对学生的学习成绩进行预测分析,提前预警学生可能存在的挂科或成绩下降风险,从而帮助学生和教师更好地制定学习计划和提高教学效率。采集了包括学生的平时成绩、考勤、性别和期末成绩等多种因素的数据,使用线性回归模型进行数据建模和预测分析。研究结果表明,该模型预测误差小,具有实际应用价值。研究成果可为学生和教师提供有益的参考,以便更好地实现教育教学目标。     

硅外延层中“雾状”微缺陷对器件性能的影响及改善措施——正面吸除技术及亮片生产工艺

通过实验,证明了n/n~ 外延层经Sirtl浸蚀剂浸蚀后,所形成的“雾状”微缺陷,可导至p-n结的软击穿和低击穿,是降低器件成品率的重要原因之一.针对此种情况,提出了三种在外延层正面吸除杂质的方法:氧化-剥层-腐蚀法,硼扩散结吸收法及磷硅玻璃吸取等,并探索了其工艺条件.实践证明,三种措施都可在不同程度上降低外延层中“雾状”微缺陷的影响而提高器件成品率.为从根本上消除外延层中的“雾状”微缺陷,试建了一套亮片生产工艺,可将外延层中“雾状”微缺陷的密度,降到远低于10~5厘米~(-2)以下而获得亮片.在用此类外延片制作器件时,其管芯成品率可成倍提高.