（来源：上观新闻）
其次是良率预测方⚓🎚案，通过D🌩🐗efect 🤣Kill Ra🌱🚖te预测良率损👨👩👧失，结合proc🔚🇸🇧ess数据🔊🥃、Inline/🐖📮offline⚙数据预🕝🥌测WAT🌍和CP，让工程🎛🏮师能实时掌控🤐生产过程中🇱🇹Wafer的良率💜变化，🐣🗻从而做出更精准的🇦🇺平行时空遇见你决策🥰。
这就像🌵学生在考试时把🥗同一个答案写两⚫遍，监考系统因⛺为看到"一致性🏳💶"就给出了高分✖，却没有注意到↘答案本🤫身是错误的🕗。通过系统性❤👨👨👦👦的实验💎👯，他们发现❤🧪α=20是最🐘😒优选择🈹，这个参🇮🇹9️⃣数值在🗑平行时空遇见你不同的🌩评估指标之间达到😋👨🌾了最佳平衡🥮☝。
