昂图创新有限公司孙嵛蕾获国家专利权
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龙图腾网获悉昂图创新有限公司申请的专利高混合半导体制造中的深度学习模型获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115859764B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211176999.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权高混合半导体制造中的深度学习模型是由孙嵛蕾;S·克雷恩;S·麦克威廉斯设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本高混合半导体制造中的深度学习模型在说明书摘要公布了：本公开涉及高混合半导体制造中的深度学习模型。公开了用于将神经网络深度学习模型应用于针对诸如沉积、化学机械抛光CMP、蚀刻、光刻、电镀等高混合半导体制造的制造策略的技术。描述了制造策略的训练模式和正常操作模式。
本发明授权高混合半导体制造中的深度学习模型在权利要求书中公布了：1.一种设置用于制造半导体器件的至少一个工艺参数的方法，所述方法包括： 接收关于所述至少一个工艺参数的上下文信息，所述至少一个工艺参数供制造机器执行工序以制造所述半导体器件； 将所述上下文信息输入机器学习网络； 从所述机器学习网络接收所述至少一个工艺参数的预测值； 基于所述预测值设置用于所述制造机器的所述至少一个工艺参数以用于执行所述工序来制造所述半导体器件； 从计量仪器接收所述半导体器件上的所述工序的与所述至少一个工艺参数相关联的测量结果；以及 将所述测量结果反馈到所述机器学习网络， 其中所述机器学习网络是基于通过执行回归技术识别出的多个特征训练的，所述回归技术用于估计所述至少一个工艺参数的方差以识别出与所述方差存在直接关系的所述多个特征， 其中所述多个特征包括至少一个制造环境特征、至少一个设备硬件参数特征以及至少一个上游参数数据特征。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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