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yizhiwei

 
 

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2025年11月3日

问问哇哦
摘要: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from typing import Tuple # 先复制优化后的 curve_score 函数(保持和评分逻辑一致) def curve_score( value: float, spec_ra 阅读全文
posted @ 2025-11-03 17:56 yizhiwei 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
 
问问
摘要: import pandas as pd import numpy as np import re from typing import Tuple def curve_score( value: float, spec_range: Tuple[float, float], weight: floa 阅读全文
posted @ 2025-11-03 17:49 yizhiwei 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
 
popl
摘要: import pandas as pd import numpy as np import re from typing import Tuple def curve_score( value: float, spec_range: Tuple[float, float], weight: floa 阅读全文
posted @ 2025-11-03 10:33 yizhiwei 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
 

2025年10月29日

请问
摘要: 8.2 核心评价指标(SC-MAP) (1)指标定义与计算逻辑 SC-MAP 指标融合 “符号一致性” 与 “数值接近度”,输出范围 0-1,分数越高预测效果越好,计算步骤如下: 符号一致性判定:Δy(真实变化量)与 Δŷ(预测变化量)符号一致(Δy×Δŷ>0)或不一致(Δy×Δŷ≤0); 动态参考 阅读全文
posted @ 2025-10-29 20:45 yizhiwei 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
 
任务
摘要: AR(Active Area Reverse)fin cut工艺数据挖掘全流程报告(基于草稿222.docx) 版本:V2.5 日期:2025-09-06 编制人:李晓睿 审核人:[姓名/部门] 一、业务理解阶段 1. 任务:确定业务目标 1.1 背景 AR fin cut工艺是FinFET器件有源 阅读全文
posted @ 2025-10-29 20:40 yizhiwei 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
 
我的
摘要: AR(Active Area Reverse)fin cut工艺数据挖掘全流程报告 版本:V2.0 日期:2025-09-06 编制人:李晓睿 审核人:[姓名/部门] 一、业务理解阶段 1. 任务:确定业务目标 1.1 背景 AR(Active Area Reverse)fin cut工艺是FinF 阅读全文
posted @ 2025-10-29 18:16 yizhiwei 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
 

2025年10月28日

社区
摘要: 报告名称:AR(Active Area Reverse)fin cut工艺参数与表征指标数据分析报告 版本:V1.0 日期:2025-09-05 编制人:李晓睿 审核人:[姓名/部门] 1. 数据收集报告 1.1 数据来源 来源:AR(AA Reverse)fin cut工艺实验(设备型号:Lam 阅读全文
posted @ 2025-10-28 21:33 yizhiwei 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
 
思想
摘要: 报告名称:AR(Active Area Reverse)fin cut工艺参数与表征指标数据分析报告 版本:V1.0 日期:2025-09-05 编制人:李晓睿 审核人:[姓名/部门] 1. 数据收集报告 1.1 数据来源 来源:AR(AA Reverse)fin cut工艺实验(设备型号:Lam 阅读全文
posted @ 2025-10-28 16:37 yizhiwei 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
 
撒
摘要: 报告名称:AR(Active Area Reverse)fin cut工艺参数与表征指标数据分析报告 版本:V1.0 日期:2025-09-05 编制人:李晓睿 审核人:[姓名/部门] 1. 数据筛选与分析 1.1 筛选依据 字段筛选:参考数据处理逻辑,先剔除低方差字段(唯一值数量<2的字段),这类 阅读全文
posted @ 2025-10-28 15:38 yizhiwei 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
 

2025年10月27日

阿斯顿
摘要: 阶段 业务理解 数据理解 数据分析 模型训练 模型评价 模型部署 任务 确定业务目标 原始数据收集 数据筛选 算法确定 评价结果 模型发布 •背景 •数据描述 数据清洗 •算法选择 •评价模型产出 •发布说明 •业务目标 •数据探查 特征工程 •假设说明 •业务产出计算 模型监测及维护 •业务产出及 阅读全文
posted @ 2025-10-27 18:04 yizhiwei 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
 
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