摘要 随着“后摩尔时代”到来,先进封装技术使芯片性能不断提升,传统的材料开发制备以及封装互连研究难以适应时代需要。根据工业4.0的愿景,采用机器学习的算法在封装材料开发预测、封装工艺优化、焊点可靠性等方面进行高效预测工作,是未...展开更多 With the advent of“post-Moore era”,advanced packaging technology ...
相较于简单的线性统计模型,机器学习更加适合处理这种特别复杂的模式识别问题。机器学习能够提供强大的预测分析能力,帮助制造业更好的发现供应链中复杂的驱动因素,最终实现具备预见性的供应链智能管理,从而减少库存。 机器学习技术在智能制造应用实例 质量管理智能化 某公司搜集了生产制造过程中五百多个指标,如温度、湿度、...
部分MCX N器件包含NXP面向机器学习应用的eIQ® Neutron神经处理单元 (NPU)。MCX N系列还包含EdgeLock®安全区域Core Profile,它通过设计本身来保障安全,提供具有不可变信任根和硬件加速加密的安全启动。 贸泽还代理NXP MCX A系列微控制器,该系列具有可扩展的器件选项、低功耗和智能外设,让设计人员可以选用更小封装,...
Thingy:53平台采用nPM1100电源管理IC (PMIC) 提供电源管理功能,此外还配备了用于无线连接的板载nRF21540前端模块 (FEM),并且集成了功率放大器/低噪声放大器(PA/LNA) 范围扩展器。该平台的机器学习功能具有出色的低功耗性能,当没有外部刺激触发嵌入式传感器时,设备将以省电模式工作。Thingy:53快速原型设计平台还包含调...