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利用机器学习技术进行半导体制造FinalTest测试良率分类的新框架

先进的数据分析工具和技术对半导体公司获得竞争优势非常重要。特别是,充分利用生产数据的良率预测工具,有助于提高运营效率和降低生产成本。利用机器学习技术进行半导体制造最终测试(FT)良率预测的新颖和可扩展的框架。该框架能够在晶圆制造阶段预测FT良率,因此与过去相比,FT低良问题可以在更早的生产阶段被发现。提出了一个稳健的解决方案,可以自动处理数值和分类的生产相关数据,而无需事先了解低良率的根本原因。采用了高斯混合模型、独热编码和标签编码技术进行数据预处理。为了提高二类和多类分类的模型性能,演示了使用F1-Marco方法的模型选择和模型集合。该框架已被应用于三种具有不同晶圆技术和制造流程的大规模生产产品。所有这些产品都取得了较高的F1-Macro测试分数,表明了框架的稳健性。

  • 2022-01-05
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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度,我将采用三种不同的机器学习技术:多层感知器(MLP),支持向量机(SVM)和决策树(Decision Trees)。为了帮助训练,由于某些特征的幅度比其他特征大得多,因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数,以最大化到达最好的超参数集的概率。

  • 2022-01-05
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数字化转型的三个重点方向

近日,信息化百人会执委、阿里研究院副院长安筱鹏在2021财经中国年会暨第19届财经风云榜上发表题为《数字科技如何助力企业高质量发展》的演讲,他指出,疫情之后对于所有的企业来说,最重要的一个命题是如何推动数字化转型。今天讨论数字化转型一个非常重要的话题是如何通过技术的解构和重组推动企业高质量的发展。如果去看未来五年或者更长的一个时间,数字技术对于今天企业的高质量发展会带来什么影响?有三个非常重要的观察视角。一是双轮驱动,它在推动供需的精准匹配。二是软硬解耦,加速技术向云边端的迁移。三是数字原生,探索普惠低成本的数字化转型之路。

  • 2022-01-04
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基于联盟链的医联体应用研究

针对医联体存在的数据共享慢、信息安全风险高、运维成本高等问题,提出基于联盟链的医联体架构。将各个参与方作为参与节点,为不同的节点设置不同的数据通道,为不同的组织结构和业务部门设置不同的权限等级,使用SM2对信息和人员进行加密验证,并对联盟链平台进行了测试,测试结果表明平台可以稳定地运行,联盟链的TPS可以稳定在2 235左右。基于联盟链的医联体应用 进一步完善了医联体的分级诊疗、医疗服务、可信管理等功能。

  • 2022-01-04
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基于区块链的运营商国际漫游业务模式思考与探索

介绍了区块链相关政策、产业发展现状以及国内外运营商应用区块链技术在国际漫游领域的探索。在此基础上,中国电信区块链团队进一步提出基于区块链的国际漫游业务新模式,以改善目前国际漫游服务的运作方式,包括提升漫游协议签署及清结算效率、解决因第三方清算机构介入而引发的隐私及信任问题以及降低争议处理成本等。

  • 2022-01-04
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去中心化的5G国际漫游清结算现状与探讨

总结了当前运营商国际漫游结算解决方案中的痛点与难点,并对其进行分析与研究。通过引入区块链技术,分析去中心化架构在运营商国际漫游清结算场景中的结合点与优势。介绍了较为成熟的去中心化运营商国际漫游清结算解决方案来进一步分析与验证其优势,引出二者结合的发展前景与建议。

  • 2022-01-04
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基于5G的区块链eSIM应用与研究

随着5G网络在中国的推广与覆盖,运营商建网成本提高的同时亟待突围盈利困境。前沿技术如区块链、eSIM等融合后的应用可以为运营商发展新兴业务,基于5G通信方式的区块链eSIM可以实现数据安全、确权溯源、身份鉴权等多项适用于多场景的功能,为运营商提供新的商业角色与盈利模式。该案例也为运营商的创新业务转型与数字化发展提供一定启发与思考。

  • 2022-01-04
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V2X无线接入技术演进及组网方案研究

专用短程通信(DSRC)和蜂窝V2X(C-V2X)是目前车联网2种主流的无线接入技术,然而现有的技术版本已逐渐不能满足更多先进车辆应用的通信需求,如全自动驾驶业务。首先简要介绍DSRC和C-V2X(现有LTE-V2X)关键技术及其对比,然后针对其演进,即IEEE 802.11bd和NR V2X,进行深入比较,侧重于解析其物理层和MAC层设计理念,最后在此基础上面向不同建设场景提出了基于PC5-Uu混合组网的V2X组网方案。

  • 2022-01-04
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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