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cvd設備工程師的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊子明,鍾昌貴,沈志彥,李美儀,吳鴻佑,詹家瑋,吳耀銓寫的 半導體製程設備技術(2版) 和田民波的 材料學概論都 可以從中找到所需的評價。
另外網站(中科)CVD 設備工程師 - 華邦人才招募網也說明：台中，台灣(中科)CVD 設備工程師. ... 作為華邦的(中科)CVD 設備工程師，你將致力於優化生產機台的品質及性能，排除生產過程中的異常狀況，工作內容包含：
這兩本書分別來自五南 和五南所出版 。
國立臺灣大學 工業工程學研究所 藍俊宏所指導 彭聖棋的 錯誤偵測與分類資料的預後健康分析 （2019），提出cvd設備工程師關鍵因素是什麼，來自於先進製程與設備控制、錯誤偵測與分類、時間卷積特徵、故障預測與健康管理、剩餘可用壽命。
而第二篇論文國立成功大學 工業與資訊管理學系碩士在職專班 黃宇翔所指導 黃偉庭的 利用部分最小平方迴歸法來建立TFT-LCD產業中濕蝕刻製程的關鍵尺寸損失量的預測模型 （2018），提出因為有 濕蝕刻、關鍵尺寸損失量、部分最小平方迴歸法的重點而找出了 cvd設備工程師的解答。
最後網站CVD设备服务工程师CVD equipment Service Engineer則補充：2、新技术协助开发协助执行完成测试，按照新技术工程师所需工艺，讨论真空设备需要的能力，达缩短开发时间并完成新技术样本产出；. 3、执行CVD课工艺调试与改善；.
半導體製程設備技術(2版)
為了解決cvd設備工程師 的問題，作者楊子明,鍾昌貴,沈志彥,李美儀,吳鴻佑,詹家瑋,吳耀銓 這樣論述：
半導體(Semiconductor)是介於導體(Conductor)與絕緣體(Insulator)之間的材料。我們可以輕易的藉由摻質(Dopant)的摻雜(Doping)去提高導電度(Conductivity)。其中二六族及三五族是為化合物半導體(Compound Semiconductor)材料，大部分是應用於光電領域，如發光二極體(Light Emitting Diode, LED)、太陽能電池(Solar cell)等。而目前的積體電路(Integrated Circuit, IC)領域，主要還是以第四族的矽(Si)為主的元素半導體，也就是目前的矽晶圓(Silic
on Wafer)基底材料(Substrate) 。 在未來的日子，我們可預見晶圓廠裡將有可能全面改為自動化的運作，到那時將不再需要大量的操作人員。而主要的人力將會是工程師(含)以上的職務，所以希望能以此書與各位以及想轉職的朋友們提供一個分享，讓大家都能對於常見的機台設備及其製程技術，有一個全觀的認識，以提升職場的競爭力。
錯誤偵測與分類資料的預後健康分析
為了解決cvd設備工程師 的問題，作者彭聖棋 這樣論述：
鑑於半導體產業在數據搜集上的成本降低，擁有大量的即時製程資訊，如何運用收集機台上各項參數的時間序列資料，以進行錯誤偵測與分類、虛擬測量，乃至批次控制，為構建現今智慧製造系統的基石之一。本研究著眼於製造系統中的分析錯誤偵測與分類資料，萃取與機台狀態特性相關的時間特徵，以非監督式學習將原始多維度時間序列簡化成單一虛擬時間訊號，此時間卷積特徵經指數加權移動平均後作為機台單一指標，並藉其偵測與預測機台設備的異常失效。藉由觀察機台指標與實際製程資訊，本研究發現機台發生錯誤前，該指標均有明顯的下降或上升的趨勢。從論文中的蝕刻系統個案來看，以廣義變異數與馬氏距離作為卷積計算出來的時間特徵，皆出現與機台錯誤
發生時機有關的模式。此時間卷積特徵能夠以非監督式學習的方式進行特徵萃取，同時保留晶圓製程的時間資訊，提高特徵的代表性。綜合來說，依時間卷積特徵所建立的健康指標，在其解釋上、資料不平衡的處理上都跟過去的資料分析方法有所不同，實務上，透過建立單一指標的健康指數，能夠有效幫助工程師在時間視窗上進行機台是否錯誤的判讀。
材料學概論
為了解決cvd設備工程師 的問題，作者田民波 這樣論述：
《材料學概論》和《創新材料學》作為材料學組合教材，系統鳥瞰學科概況。《材料學概論》按10 條橫線討論緒論、元素週期表、金屬、粉體、玻璃、陶瓷、聚合物、複合材料、磁性材料、薄膜材料。說明每一類材料從原料到成品的全過程、相關性能及應用，推薦作為學生入門教材。
利用部分最小平方迴歸法來建立TFT-LCD產業中濕蝕刻製程的關鍵尺寸損失量的預測模型
為了解決cvd設備工程師 的問題，作者黃偉庭 這樣論述：
薄膜電晶體液晶顯示器(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display, TFT-LCD)是電子產品中關鍵的零組件，也是臺灣重要的電子代工業，在中國大陸的產能擴展與韓國大廠新科技發展的夾擊之下，臺灣的TFT-LCD產業在品質控制以及產能提升的能力需要加快腳步。近年來高畫質的螢幕產品已經成為消費者的首選條件，而高畫質的產品對於濕蝕刻製程中關鍵尺寸損失量(Critical Dimension Loss，CD Loss)的掌控能力是一大考驗，如何將CD Loss控制在一個合理的規格內是目前濕蝕刻製程的重要挑戰。本研究收集濕蝕刻製程時的生產數據，使用部分最小平方
迴歸法來建立CD Loss量測值的預測模型，以提供製程工程師在進行製程改善時的工具，以期減少找尋製程因子的時間成本和實驗成本，並且透過預測模型可以得到CD Loss量測值的估計值，作為在得到實際量測值之前進行初步檢驗。部分最小平方迴歸法是找到同時能解釋自變數與應變數的潛在變數(Latent Variable)，並利用潛在變數建立由自變數預測應變數的迴歸模型，部分最小平方迴歸法是比多元線性迴歸和主成分迴歸的更佳分析方法，因為它提供了更加穩定的迴歸模型。本研究是使用TFT製程中濕蝕刻製程的生產數據，來預測銅製程中蝕刻後關鍵尺寸損失量的量測值，由已知的影響因子中找到可供預測CD Loss量測值的迴歸
方程式，並由迴歸方程式的迴歸係數得知蝕刻液中的銅離子濃度以及整體的蝕刻時間是影響蝕刻後關鍵尺寸損失量的重要影響因子。