孫元成

Sun, Yuan-Chen・產學創新研究學院・前瞻半導體研究所

碩士平均畢業時長

2.62 年

中位數 2.62 年・2 人

收錄論文

2 篇

113–114 學年度

全校中位數（供對照）

碩士 2.10 年

畢業時長趨勢

每學年度畢業人數

只計入有論文收錄的畢業生；中途休學或更換指導教授的學生不會出現在這裡。

研究關鍵字

鐵電超晶格架構降低熱預算厚度微縮介面軟崩潰模型工作週期波型ferroelectric superlattice structurereduced thermal budgetthickness scalingIL-SBD modelduty-cycle scheme時間依賴性介電層崩潰深度學習Informer模型Transformer模型貝氏神經網絡半導體可靠性時間序列預測Time-Dependent Dielectric Breakdown (TDDB)Deep learningInformer ModelTransformer modelBayesian Neural Network (BNN)Semiconductor ReliabilityTime-Series Forecasting (TSF)

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指導論文

學年度	論文	學制	入學	提交日期	畢業時長
114	不同介面在極薄HfO₂-ZrO₂ 鐵電超晶格的角色 Role of Different Interfaces in Ultra-thin HfO₂-ZrO₂ Ferroelectric Superlattice Structure 前瞻半導體研究所・共同指導：侯拓宏鐵電超晶格架構、降低熱預算、厚度微縮、介面軟崩潰模型、工作週期波型、ferroelectric superlattice structure、reduced thermal budget、thickness scaling、IL-SBD model、duty-cycle scheme	碩士	111	2025-09-26	3.15 年
113	人工智慧驅動之時間依賴性介電層崩潰預測：整合貝氏神經網絡和Informer模型 AI-Powered Time-Dependent Dielectric Breakdown Prediction: Integrating Bayesian Neural Network and Informer Model 前瞻半導體研究所・共同指導：侯拓宏時間依賴性介電層崩潰、深度學習、Informer模型、Transformer模型、貝氏神經網絡、半導體可靠性、時間序列預測、Time-Dependent Dielectric Breakdown (TDDB)、Deep learning、Informer Model、Transformer model、Bayesian Neural Network (BNN)、Semiconductor Reliability、Time-Series Forecasting (TSF)	碩士	111	2024-09-03	2.09 年