Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39368
Title: Технологии Big Data при анализе результатов ускоренных испытаний полупроводниковых приборов на надёжность
Authors: Казючиц, В. О.
Боровиков, С. М.
Keywords: материалы конференций;полупроводниковые приборы;индивидуальное прогнозирование;информативные параметры;semiconductor devices;individual forecasting;informative parameters
Issue Date: 2020
Publisher: Беспринт
Citation: Казючиц, В. О. Технологии Big Data при анализе результатов ускоренных испытаний полупроводниковых приборов на надёжность / В. О. Казючиц, С. М. Боровиков // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 3 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 385–388.
Abstract: В работе описывается применение метода индивидуального прогнозирования надёжности изделий электронной техники (ИЭТ) по информативным параметрам, а также приводятся основные этапы ускоренных испытаний полупроводниковых приборов (ППП) на надёжность. Предлагается подход к анализу большого объёма данных со значениями параметров ППП и выявлению информативных параметров.
Alternative abstract: The paper describes the application of the method of individual forecasting the reliability of electronic products by informative parameters, and also describes the main stages of accelerated reliability testing of semiconductor devices. An approach to the analysis of a large amount of data with the values of the parameters of semiconductor devices and the identification of informative parameters is proposed.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39368
ISBN: 978-985-905-339-9
Appears in Collections:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kazyuchits_Tekhnologii.pdf604.4 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.