强化学习可解释性基础问题探索和方法综述

强化学习是一种从试错过程中发现最优行为策略的技术,已经成为解决环境交互问题的通用方法.然而,作为一类机器学习算法,强化学习也面临着机器学习领域的公共难题,即难以被人理解.缺乏可解释性限制了强化学习在安全敏感领域中的应用,如医疗、驾驶等,并导致强化学习在环境仿真、任务泛化等问题中缺乏普遍适用的解决方案.为了克服强化学习的这一弱点,涌现了大量强化学习可解释性(explainable reinforcement learning,XRL)的研究.然而,学术界对XRL尚缺乏一致认识.因此,探索XRL的基础性问题,并对现有工作进行综述.具体而言,首先探讨父问题——人工智能可解释性,对人工智能可解释性的已有定义进行了汇总;其次,构建一套可解释性领域的理论体系,从而描述XRL与人工智能可解释性的共同问题,包括界定智能算法和机械算法、定义解释的含义、讨论影响可解释性的因素、划分解释的直观性;然后,根据强化学习本身的特征,定义XRL的3个独有问题,即环境解释、任务解释、策略解释;之后,对现有方法进行系统地归类,并对XRL的最新进展进行综述;最后,展望XRL领域的潜在研究方向.

激光物理实验用高聚物薄膜材料的制备

激光物理实验用高聚物薄膜材料的制备许云书，崔保顺，刘元琼，陈志梅（中国工程物理研究院核物理与化学所成都６１０００３）关键词聚乙烯醇缩甲醛，薄膜，ＩＣＦ靶，ＸＲＬ靶目前，惯性约束聚变（ＩＣＦ）靶中氚燃料小球等靶零件的支撑材料以及Ｘ光激光（ＸＲＬ）靶所用...

基于薄片云母载基的X线掩模版的研制

Ｘ－ｒａｙ光刻（ＸＲＬ）是微／纳米光刻技术中至关重要的批量复制技术，ＸＲＬ的发展在于不断对Ｘ－ｒａｙ源、新型的ｓｔｅｐｐｅｒ、Ｘ线掩模版以及相关处理工艺的研究进展。其中，Ｘ线掩模版不仅直接关系到ＸＲＬ的分辨率水平，也极大地影响其使用效率及其费用。我们在此报道一种采用云母薄片作为载片的新型Ｘ－ｒａｙ掩模版，其载片厚为８μｍ，自支撑能力、平直光滑度等几方面都符合高分辨率光刻的要求。基此采用新的工艺可大大简化制作步骤，降低造价，并可在０．５－１．５ｎｍ波长范围内的Ｘ－ｒａｙ光刻中获得实际成功的应用。

电子束和X射线光刻制作高分辨率微波带片

在硅为衬底材料的自支撑氮化硅薄膜上,采用阴阳图形互换转移技术,先使用电子束直写方法制作成功了最外环为150nm的阳图形微波带片,然后用同步辐射X射线光刻技术复制成功了最外环为150nm的阴图形微波带片,得到可以应用于ICF诊断技术中的微波带片.

用于X射线光刻对准的图像边缘增强技术

提出了用于提高X射线光刻对准系统自动对准效率和对准精度的图像边缘增强技术,并进行了数值分析。采用先单个再整体的分析方法,通过三种不同的图像边缘增强技术,即索贝尔(SOBEL)算子、拉普拉斯(LAPLAC)算子以及卷积等方法对CCD系统采集的对准标记图像进行处理,得到了每个方法相对应的处理结果,并对于处理结果进行了比较分析。分析比较得出:采用卷积和LAPLAC算子相结合的方法,即先卷积,再利用7个算子的LAPLAC方法进行处理,可以将对准系统的自动对准效率提高约50%,使得自动对准时间由原来的20min缩短到10min左右;系统对准精度的方差可由0.10μm提高至0.08μm。

现代光刻技术

作为当前集成电路制造的主流技术,光学光刻在趋近其分辨力极限的同时,面临着越来越大的挑战,即便在波前工程和分辨力增强技术的帮助下,光学光刻的分辨力也难以满足快速发展的半导体产业的技术需求。接近式 X 射线光刻技术(XRL)、散射角限制电子束投影光刻技术(SCALPEL)、电子束直写光刻技术(EBDW)、极紫外线即软 X 射线投影光刻技术(EUVL)、离子投影光刻技术(IPL)等下一代光刻技术(NGL)将会在特征线宽为 100—70 nm 的技术节点介入集成电路制造的主流技术中。从目前 NGL 技术发展的趋势和市场需求的多元化来看,竞争的结果很可能是各种 NGL 技术并存。当特征尺寸进入纳米尺度(≤100 nm)以后,最终只有那些原子级的成像技术才能成为胜者。

X射线光刻对准系统图像增强技术和对准标记研究

作为微细加工技术之一的高分辨率光刻技术--同步辐射X射线光刻(XRL)可应用于100nm及100nm节点以下分辨率光刻,高精度对准技术对XRL至关重要,直接影响到后续器件的生产质量。目前国内的XRL对准系统主要采用CCD相机和显微物镜采集图像,经过计算机图像处理程序进行自动对准;图像边缘分辨是图像处理部分的关键,直接决定了对准精度。针对3种不同的图像边缘增强方法进行了掩模和硅片识别精度以及对准精度的研究,并且初步设计了几种对准标记。

同步辐射光刻技术

同步辐射光刻有希望代替传统光刻技术,用于0.25μm以下图形的超精细加工。本文叙述了它的原理、相关技术的开发现状和工艺应用。