株式会社日立高新技术

本发明提供能够在形成于被蚀刻膜上的成为硬掩模的图案的掩模顶部以及掩模顶部角部周边区域选择性地形成保护膜的技术（半导体器件的制造方法以及等离子体处理方法）。本发明提供一种技术，包括：第一步骤，在形成于被蚀刻膜上的硬掩模形成保护膜；第二步骤，在第一步骤后，相对于硬掩模的上部的保护膜以及硬掩模的侧壁的保护膜选择性地去除形成于被蚀刻膜上且含有碳元素的保护膜；第三步骤，在第二步骤后，在保护膜上形成SiN膜；第四步骤，在第三步骤后，相对于形成于硬掩模的上部的保护膜的SiN膜选择性地去除形成于硬掩模的侧壁的保护膜的SiN膜以及被蚀刻膜上的SiN膜；以及第五步骤，在第四步骤后，对被蚀刻膜进行等离子体蚀刻。

在各向同性蚀刻时，控制晶片上的自由基分布，并且防止第二遮挡板上表面的异物飞扬。等离子体处理装置具备：处理室(106)，其对样品进行等离子体处理；高频电源(113)，其供给用于生成等离子体的高频电力；样品台(120)，其载置所述样品；以及第一平板(115)，其配置于所述样品台(120)的上方且具有多个贯通孔(170)，所述等离子体处理装置还具备：第二平板(116)，其配置于所述第一平板(115)与所述样品台(120)之间且与所述第一平板(115)对置；以及气体供给口(150)，其配置于所述第一平板(115)与所述第二平板(116)之间的所述处理室(106)的侧面且供给气体，所述贯通孔(170)仅在从中心离开规定的距离的部位的外侧沿着同心圆配置，在周向上相邻的所述贯通孔的间隔比所述贯通孔的直径小。

本公开提出了如下方法：在使用了机器学习的图案匹配方法中，大幅减轻与数据的收集和真值制作作业相关的作业负担，使机器学习模型的学习工序（学习数据集的制作、机器学习模型的学习、性能评价等）中的人工的作业省力化。本公开的图案匹配装置通过不使用机器学习的第一算法来实施图案匹配，在基于所述第一算法的所述图案匹配成功的情况下，将其结果作为用于学习器实施再学习的学习数据供给至所述学习器（参照图2）。

本公开提出了如下方法：在使用了机器学习的图案匹配方法中，大幅减轻与数据的收集和真值制作作业相关的作业负担，使机器学习模型的学习工序（学习数据集的制作、机器学习模型的学习、性能评价等）中的人工的作业省力化。本公开的图案匹配装置使用不使用学习器的第一算法和使用所述学习器的第二算法中的任一个来实施图案匹配，在使用了所述第一算法的所述图案匹配失败的情况下，使用所述第二算法来实施所述图案匹配，在使用了所述第二算法的所述图案匹配失败的情况下，实施所述学习器的再学习（参照图9）。

提供通信资源计划方法、通信资源计划装置以及控制用网络系统，能够通过通信效率的提高和通信开销的抑制来提高通信性能，并且能应对装置结构的变化并维持、提高运行率，或确保可靠性。根据表示一个以上的控制设备的一系列的动作方式的多个控制方式的每一个规定的、表示两个以上的通信对象的组合的通信对象结构，在全部的通信对象结构中包括的全部的通信对象中，基于给定的基准选择一个通信对象，将所选择的通信对象配置在逻辑地址空间中，基于给定的基准依次选择除了所配置的通信对象以外其他全部的通信对象的每一个，并配置在逻辑地址空间中，以使得已经配置的通信对象位于大致中央，由此来计划多个通信对象的逻辑地址空间中的配置。

提供适合于对氧化硅膜与氮化硅膜的层叠膜的槽形状的形成的蚀刻方法。蚀刻方法包括：将具备交替地层叠有氧化硅膜与氮化硅膜并形成有多个孔的层叠膜的晶圆载置于处理室内的晶圆载台的工序；以及向处理室内供给氟化氢气体，将构成相邻的孔的侧壁的氧化硅膜以及氮化硅膜蚀刻而将孔沿径向扩大，由此将多个孔连结的工序。