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RFIC的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
RFIC的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Hamedi-Hagh, Sotoudeh寫的 Computational Electronic Circuits: Simulation and Analysis with Matlab(r) 和Aluf, Ofer的 Advance Elements of Laser Circuits and Systems: Nonlinear Applications in Engineering都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Modern RFIC Design也說明：Modern RFIC Design. Tai-Cheng Lee. Electrical Engineering/GIEE, NTU. Email: [email protected]. Phone: 02-33663645. 2. Tai-Cheng Lee. 5/14/2010/CUST.
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立陽明交通大學 電子研究所 林鴻志所指導 葉宇婕的 具有綠光雷射結晶多晶矽通道之T型閘薄膜電晶體射頻特性分析 （2021），提出RFIC關鍵因素是什麼，來自於薄膜電晶體、多晶矽、雷射結晶、T型閘極、射頻元件。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 劉建男所指導 郭東杰的 以機器學習輔助之進化演算法 實現考量參數變異的快速類比電路尺寸調整方法 （2021），提出因為有 製程變異、類比電路尺寸調整、進化演算法、機器學習的重點而找出了 RFIC的解答。
最後網站RFIC - 台灣數位學習數位教學平台 - 知識社群則補充：RFIC 補充文件. 蔡文章, 1377, 0, 03-31 13:28. 1875. RFIC 使用簡報. JOSEPH TSAI, 4839, 0, 03-31 13:29. 1874. RFIC 教學影片. jackie, 5921, 0, 03-31 13:28.
Computational Electronic Circuits: Simulation and Analysis with Matlab(r)
為了解決RFIC 的問題，作者Hamedi-Hagh, Sotoudeh 這樣論述：
Sotoudeh Hamedi-Hagh received a Ph.D. from the University of Toronto, Canada, and joined the Electrical Engineering Department at San Jose State University, CA, in 2005 as an Assistant Professor. He became an Associate Professor in 2011 and a Full Professor in 2017. He developed the state-of-the-art
RFIC lab and curriculum and directed the RFIC design center at SJSU. His research areas include design of high frequency Analog, Mixed-Signal and RF integrated circuits and systems, modeling nanoscale semiconductor devices and development of circuit simulators and algorithms. He created the Suspend
ance and the Trajectance circuits analysis methods and published them at IEEE conferences and journals.
RFIC進入發燒排行的影片
具有綠光雷射結晶多晶矽通道之T型閘薄膜電晶體射頻特性分析
為了解決RFIC 的問題，作者葉宇婕 這樣論述：
本論文中，我們研究具有T型閘極、空氣邊襯及矽化閘/源/汲極多晶矽薄膜電晶體的射頻特性。為了提升多晶矽薄膜的晶粒尺寸，我們使用綠光奈秒雷射來製備厚度為50 nm與100 nm的多晶矽薄膜。結果顯示厚度為100 nm的薄膜能得到等效尺寸大於1 μm的晶粒大小，遠優於50 nm厚的多晶矽薄膜。我們於元件製作時採用了新穎的T型閘極技術，不僅降低元件的閘極電阻，也使電晶體具有比微影技術解析極限更小的閘極線寬，使轉導得以大幅提升。我們也分別利用高溫的快速熱退火及低溫的微波退火來活化源汲極雜質。在通道厚度為100 nm並以快速熱退火進行源汲極活化的多晶矽薄膜電晶體中，對最小通道長度達124 nm之元件，截
止頻率可達59.7 GHz，最大震盪頻率亦可達34 GHz。具有相同通道厚度並以微波退火來活化雜質的電晶體中，當通道長度微縮至102 nm，元件的截止頻率更高達63.6 GHz，最大震盪頻率亦可達29.7 GHz。相較過往文獻報導的多晶矽薄膜元件，我們以微波活化源汲極的薄膜電晶體達到了最高的截止頻率。
Advance Elements of Laser Circuits and Systems: Nonlinear Applications in Engineering
為了解決RFIC 的問題，作者Aluf, Ofer 這樣論述：
Dr. Ofer Aluf is a graduate of Ben-Gurion University (Israel), and holds a BSc degree in Electrical Engineering and an MSc in Physics. He has many years of experience on the high tech market in the following areas: system and integration engineering; application and support; wafers testing; chip des
ign; RF and microwave systems verification; and semiconductors. His specialties include: circuits and systems; RF and microwave systems; RF and microwave antennas - design, simulation and analysis; RFID systems - design and simulation; electro-optics; High Power Laser Systems (HPLS); Laser Devices;
Plasma Physics; Biological systems; non-linear dynamics; optical and electro-optical systems; RF/RFIC circuits - simulation and analysis; and biological systems analysis. He has published numerous refereed papers in professional and IEEE journals.
以機器學習輔助之進化演算法 實現考量參數變異的快速類比電路尺寸調整方法
為了解決RFIC 的問題，作者郭東杰 這樣論述：
進化演算法被廣泛應用於各種優化問題，因其高準確度和對不同電路的強適應性，相當適合被應用在類比電路尺寸設計上。然而，若在電路尺寸設計中考慮製程變異的影響，將會大量增加電路模擬次數，使其無法被應用於大規模電路上。儘管最近的一些相關研究採用了機器學習技術來加速優化過程，但很少有人在他們的方法中考慮製程變異的影響。在本篇論文中，我們提出了一種應用於類比電路尺寸設計的進化演算法，可以快速地考慮製程變異對良率影響。透過機器學習模型，我們能夠在進行模擬前初步預測新電路樣本的效能好壞，並過濾掉表現可能較差的新電路樣本，節省許多不必要的模擬時間，加快收斂的速度。此外，我們也提出了一種新的類力學模型來引導演算法
優化良率。基於先前過程中的電路樣本，所提出的類力學模型可以預測設計是否具有更好的良率，而無需執行耗時的蒙特卡羅分析。與先前的研究相比，我們所提出的方法顯著減少了進化演算法過程的模擬次數，有助於產生具有高可靠性和低成本的實用設計。相同的概念也可以用在類比電路遷移，大幅縮短改變製程時的尺寸再優化時間。從幾個類比電路的實驗來看，我們的方法確實非常有效率。