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IC 芯片生产流程:从设计到制造与封装

芯片制造的过程就如同用乐高盖房子一样,先有晶圆作为地基,再层层往上叠的芯片制造流程后,就可产出必要的 IC 芯片(这些会在后面介绍)。然而,没有设计图,拥有再强制造能力都没有用,因此,建筑师的角色相当重要。但是 IC 设计中的建筑师究竟是谁呢?本文接下来要针对 IC 设计做介绍。 在 IC 生产流程中,IC 多由专业 IC 设计公司进行规划、设计,像是联发科、高通、Intel 等知名大厂,都自行设计各自的 IC 芯片,提供不同规格、效能的芯片给下游厂商选择。因为 IC 是由各厂自行设计,所以 IC 设计十分仰赖工程师的技术,工程师的素质影响着一间企业的价值。然而,工程师们在设计一颗 IC 芯片时,究竟有那些步骤?设计流程可以简单分成如下。

  • 2021-03-07
  • 阅读874
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汽车行业数字化工厂建设方案

汽车行业经历了从大批量流水线生产到平台化生产,这种平台化生产模式既考虑了产品的共性,同时也兼顾了客户个性化需求和企业的生产能力,大幅度降低汽车制造成本。同时,平台化生产模式极大地提升了汽车模块化、标准化和柔性化生产能力。随着汽车产品“新四化”以及市场需求多样化性,汽车开发与制造越来越复杂,因此,大量的智能创新技术开始广泛应用,以此提升汽车研发能力、生产过程管控能力、柔性化生产能力、灵活的供应链体系、高品质的质量保证以及OEM和供应商协同能力等。

  • 2021-03-07
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智能工厂怎么建?

在当前智能制造的热潮之下,很多企业都在规划建设智能工厂。那么,智能工厂的规划要考虑哪些核心要素?关注哪些维度?

  • 2021-03-07
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数字化解决方案-汽车行业数字化工厂建设

汽车行业经历了从大批量流水线生产到平台化生产,这种平台化生产模式既考虑了产品的共性,同时也兼顾了客户个性化需求和企业的生产能力,大幅度降低汽车制造成本。同时,平台化生产模式极大地提升了汽车模块化、标准化和柔性化生产能力。随着汽车产品“新四化”以及市场需求多样化性,汽车开发与制造越来越复杂,因此,大量的智能创新技术开始广泛应用,以此提升汽车研发能力、生产过程管控能力、柔性化生产能力、灵活的供应链体系、高品质的质量保证以及 OEM 和供应商协同能力等。

  • 2021-03-07
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智能工厂整体解决方案

智能工厂整体架构包括:自动化/智能化装备、 生产过程控制系统、智能数据分析预测与监控系统、集控中心

  • 2021-03-07
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农机信息化管理平台解决方案

精讯云集成各行业解决方案为一体的通用性物联网平台,以解决方案为基准,集成数据采集、远程控制、数据分析、预警发布;基于链接-计算-服务三层架构,配合精讯畅通200余种传感器,打造精讯云生态,提供闭环生态环境,政府投标以及企业建设,可一站式解决需求。 农业行业工业互联网的应用旨在推动农业走向信息化,提高农业生产管理水平,保障农产品生产安全,能实现农业生产工业化,提高土地利用率以及单位产量,促进增收,指导农民精耕细作实现精准农业。

  • 2021-03-05
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工业园区污染监测云平台解决方案

精讯云集成各行业解决方案为一体的通用性物联网平台,以解决方案为基准,集成数据采集、远程控制、数据分析、预警发布;基于链接-计算-服务三层架构,配合精讯畅通200余种传感器,打造精讯云生态,提供闭环生态环境,政府投标以及企业建设,可一站式解决需求。 工业园区污染监测云平台,主要实现工业区环境信息的监测数据展示和管理,并对上传信息进行汇总、存储。

  • 2021-03-05
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工业扬尘在线监测云平台解决方案

精讯云集成各行业解决方案为一体的通用性物联网平台,以解决方案为基准,集成数据采集、远程控制、数据分析、预警发布;基于链接-计算-服务三层架构,配合精讯畅通200余种传感器,打造精讯云生态,提供闭环生态环境,政府投标以及企业建设,可一站式解决需求。 工业扬尘监测系统,主要实现工业区环境信息的监测数据展示和管理,并对上传信息进行汇总、存储。

  • 2021-03-05
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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

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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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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