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發光二極體製程的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
發光二極體製程的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳隆建寫的 發光二極體之原理與製程(第三版) 可以從中找到所需的評價。
國立中央大學 光電科學與工程學系 張瑞芬所指導 邱國賢的 超強耦合之有機高分子電激發偏極子元件 （2021），提出發光二極體製程關鍵因素是什麼，來自於偏極子、發光二極體、超強耦合。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電機工程系 李俊宏所指導 潘毓麟的 一個發光二極體導線架去膠製程良率預測之實證研究 （2021），提出因為有 預測的重點而找出了 發光二極體製程的解答。
發光二極體之原理與製程(第三版)
為了解決發光二極體製程 的問題，作者陳隆建 這樣論述：
在這電子產業突飛猛進的年代，相關重要的電子零件也隨著產業蓬勃發展而發光發熱，二極體便是其中的佼佼者；本書針對二極體原理、製程到多方面的應用有深入淺出的探討。本書共分為兩部份，第一章到第五章介紹發光二極體動作原理與物理特性；第六章到第八章則說明發光二極體製程技術與應用；另外收錄半導體元素特性值與化學元素符號、物理常數等介紹，方便讀者查閱。本書資料詳盡、淺顯易懂，適合私立大學、科大電子、光電系之高年級「發光二極體原理與應用」、「光電材料」、「LED原理與應用」課程使用。
超強耦合之有機高分子電激發偏極子元件
為了解決發光二極體製程 的問題，作者邱國賢 這樣論述：
本論文主旨為利用Poly[2-methoxy-5-(3,7-dimethyoctyoxyl)-1,4-phenylenevi- nylene](MDMO-PPV)製作超強耦合有機發光二極體(organic light-emitting diode, OLED)並研究其物理現象。理論上，當光子與材料激發態(激子)在共振腔中進行強耦合作用，則產生偏極子(polariton)混成態和不同的能量色散分支，而拉比分裂為色散曲線上下支的最小能量差，當拉比分裂超過激子能量的20%以上則為超強耦合狀態。在元件製作上，我們利用ZnO和polyethylenimine (PEI)的奈米複合層作為電子傳輸層，並優
化PEI之摻雜比例以提升元件的外部量子效率。相較於未摻雜的OLED，優化PEI比例的元件外部量子效率可提高約70倍。我們進一步利用角度解析光譜技術和Hopfield Hamiltonian色散模型，研究超強耦合OLED發光和耦合強度，並探討改變出光側銀膜反射鏡厚度的影響。當銀膜厚度由20 nm增加至50 nm，元件發光亮度和效率降低但耦合強度隨之增加，而銀膜厚度最少需30 nm以上才能有效將出光限制在下支偏極子模態，呈現弱角度相關之能量色散且半高寬極窄的發光。而後我們調整不同MDMO-PPV與ZnO:PEI厚度優化元件效率，發現當兩者厚度相近比例為1:1時可獲得最高效率。最終，在出光側銀膜厚度
為30 nm和ZnO:PEI及MDMO-PPV厚度比例為1:1的條件下，我們得到最佳化之超強耦合電激發偏極子元件，其外部量子效率0.24%，最高亮度達到600 cd/m^2，且拉比分裂為860 meV，耦合強度為激子能量的33.2%。
一個發光二極體導線架去膠製程良率預測之實證研究
為了解決發光二極體製程 的問題，作者潘毓麟 這樣論述：
導線架是屬於半導體封裝業三大原料中重要的材料之一，本研究以發光二極體導線架生產製造過程的去膠製程良率預測進行探討，去膠製程是為了解決導線架在封膠製程後，將產生多餘的殘膠去除，以利於後續電鍍製程作業，在發光二極體導線架製程裡擁有承先啟後的作用，因此可知其重要性。良率預測對於製造業營運影響深遠，良率是決定公司能否獲利的關鍵指標，面對各家公司技術不斷提升、產品不斷推陳出新，市場的快速變化，產品交期越來越短，受制製程瓶頸及機台設備作業極限等生產條件上的限制下，估計產品未來良率，利於快速因應良率其變化進行決策及補救。 本研究提出以一個機器學習預測模型支援向量回歸(Support vector r
egression, SVR)以及四個深度學習預測模型長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory, LSTM)、門閘遞迴單元網路(Gated Recurrent Unit, GRU)、雙向長短期記憶神經網路(Bidirectional long Short-Term Memory, Bi-LSTM)、雙向門閘遞迴單元網路(Bidirectional gated Recurrent Unit, Bi-GRU)來預測去膠製程良率，收集歷年產品缺點、參數等變數，整理出影響的因素做為作為實驗資料集，實驗資料集分成訓練集及測試集，分別由五個預測模型來進行實驗，根據相同參數組合，觀察
不同模型對於預測效果之影響，以評估指標平均絕對誤差(Mean Absolute error, MAE) and 均方根誤差(Root Mean Squared error, RMSE)作為判斷模型標準，最後本實驗得出SVR模型預測效果為最佳。