机器学习在半导体制造中的重要性提升
demi 在 周二, 04/25/2023 - 15:47 提交
本文讨论机器学习 (ML) 与半导体制造之间的关系,特别是 ML 算法和模型在半导体制造过程中的应用。

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对2022年半导体市场进行了分析,并展望了2023年的半导体产业。

祝女性朋友们节日快乐!Happy Women's Day.

基于2023年消费芯片的库存拐点和国产半导体的国产化率拐点行情,提出对2023年半导体产业发展的十大预测。

展望 2023 年,Chris Porthouse 认为 2023 半导体产业进入下行周期已成定局,但我们应该持续投资正确的领域直到回归上行周期,例如数据中心和汽车电子……

目前全球半导体制造供应链由于疫情、地缘政治等各种原因而充满不确定性并且十分脆弱,迫使中国进一步提高国内的自给自足水平。

重点突破CPU、GPU、DSP、FPGA等高端通用芯片的设计,布局人工智能芯片、边缘计算芯片等专用芯片的开发。

“半导体供应短缺将严重扰乱供应链并将在2021年制约多种电子设备的生产。芯片代工厂正在提高芯片的价格,而芯片公司也因此提高设备的价格。”

随着各项新技术的不断发展及行业需求的递增,机器视觉以其检测精度和速度高并且有效的避免人工检测带来的主观性和个体差异的优势,在工业检测领域中占有越来越重要的地位。大大提高了检测系统的效率,并可对检测系统进行数据统计和分析。