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Omdia5G数字世界-建于芯片之上

2020 年注定是不平凡的一年,在这一年中,全球许多运营商在政府的推动下,展开了竞争更加激烈的 5G 网络大规模商业部署以及垂直行业应用试点。一场蔓延全球的 COVID-19 疫情,不仅延缓了 5G 网络与互联世界的快速发展进程,也对全球消费者的使用习惯产生了深远的影响。同时,也让我们有更多的时间,从另外的角度对未来 5G 和互联世界进行更深层的思考。

  • 2021-04-17
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科技行业先锋系列报告117JimKeller硅谷传奇芯片架构设计师

使用RISC设计的Alpha处理器是DEC应对Mips和Sparc挑战而推出的产品,引入了64位设 计,采用超前的微架构设计 Jim Keller在上世纪九十年代在DEC工作,并涉足了Alpha处理器项目的设计,产品包括 21164与22164。Keller的本段经历使其深入了解RISC的设计理念,并通过Alpha架构,奠定了架构设计能力

  • 2021-04-17
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赛迪白皮书中国生物芯片白皮书

生物芯片(biochips)系统是利用制作在基底上的微沟道实现特定功能的装置,微沟道的尺度一般在微米 量级。生物芯片根据生物分子间特异相互作用的原理,将生化分析过程集成于芯片表面,从而实现对 DNA、 RNA、多肽、蛋白质以及其他生物成分的高通量快速检测。狭义的生物芯片概念是指通过不同方法将生物 分子(寡核苷酸、cDNA、genomic DNA、多肽、抗体、抗原等)固着于硅片、玻璃片(珠)、塑料片(珠)、 凝胶、尼龙膜等固相递质上形成的生物分子点阵。因此生物芯片技术又称微陈列(microarray)技术,含 有大量生物信息的固相基质称为微阵列。生物芯片在此类芯片的基础上又发展出微流体芯片(microfluidics chip),亦称微电子芯片(microelectronic chip)即缩微实验室芯片,或者称为“微全分析系统”(uTAS, micro-total-analysis-system)。

  • 2021-04-17
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苏宁技术研究院后疫情时代的零售行业趋势及技术前瞻

苏宁零售技术研究院结合苏宁线上线下全生态大数据,从商品经营和企业变革两个角度,结合技 术的发展,对疫情影响下零售、消费品、医疗、教育、远程办公等行业的变化趋势进行了深入预测。

  • 2021-04-17
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头豹研究院2020年中国集成电路封测行业投资机会研究概览

集成电路封测是集成电路产品制造的后道工序,指将通过测试的晶圆按产品型号及功能需求加工得到独立集成电路的过程。中国集成电路封装测试行业销售额从2015年的1,384.0亿元增长至2019年的2,314.6亿元,年复合增长率为12.0%。封测行业为典型的劳动密集型行业,技术壁垒相对较低,市场竞争加剧,行业红利逐渐消散,中国集成电路封测行业的增速放缓。2019年中国集成电路封测产品销售额同比增长率较去年同期下降15.2个百分点,下滑至5.5%。2019年至2024年为中国5G基站建设的加速期,基站建设为集成电路产业新的需求增长点。中国集成电路封测行业可享受5G时代的红利,预计集成电路封测行业市场规模增速较2019年有所改善。

  • 2021-04-17
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聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 3 个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚 类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Clara 算法和 K -means 算法,首先采用 Clara 算法随机生成初始聚类中心,K -means 算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。

  • 2021-04-17
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预估模型的遗传算法在WRSN中的充电调度研究

高效充电调度问题一直是无线可充电传感器网络研究的关键之一。 针对该问题,提出一种 基于充电路径预估模型的遗传算法。 该算法能够有效地完成充电任务从而使得传感器及时得到充电 服务。 算法包含了充电路径预估模型、染色体结构、选择、交配以及变异操作这几部分的设计。 仿真 结果表明,与 EDF、REDF 和 NJNP 相比,该算法有效地提高了网络的性能。

  • 2021-04-17
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交互式多模型的转移概率自适应算法研究及应用

交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)兼具低计算量与高精度的优势,是最主流、最具费效比的多模型算法,在混合系统状态估计领域有着广泛的应用。转移概率矩阵(Transition Probability Matrix,TPM)是IMM算法中的重要参数,往往根据先验信息被设置为固定的常数矩阵,这是一种保守而折中的参数设定方法,导致IMM算法不能达到预期性能。本文分析了IMM算法估计混合系统状态时,不同系统状态下对TPM的需求,针对其转移概率自适应算法的研究与应用展开了如下工作.

  • 2021-04-17
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