疫情突顯產業供應鏈中斷和制造業缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。因此，各產業對自動光學檢測(AOI)技術的需求更為殷切。疫情突顯產業供應鏈中斷和制造業缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。導入自動化及AI的過程中，傳統人力逐漸被取代，也改變產線人員配置的傳統生態，其中，可以確保產線及產品質量的自動檢測儀器不僅發揮精準有效的優勢，還能針對缺陷或瑕疵及時修復、舍棄，降低不必要的時間成本與人力成本，快速穩定且
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自動光學檢測 AOI AI 3D 檢測鐵三角
8月12日，美國商務部工業和安全局（BIS）在聯邦公報上發布了一項臨時最終規定，將4項“新興和基礎技術”加入出口管制清單，其中3項涉及半導體，并包括芯片設計中最上游、最高端的產業EDA。根據美國商務部工業和安全局發布的文件顯示，針對“設計GAAFET架構（全柵場效應晶體管）的先進芯片EDA軟件工具”的管制將自2022年8月15日起算60天后生效，公眾可以在2022年8月15日起算30天內就該項管制的具體實施提交評論意見。而其他三項管制的生效日期則為2022年8月15日。這4項技術中，最受外界關注的當屬ED
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EDA 國產半導體
近期美國對半導體產業鏈限制再加碼，涉及設計軟件及超寬禁帶半導體材料。在當前中美關系相對緊張的背景下，美國對中國半導體產業鏈的限制存在擴大化的風險，國內持續推進設備材料自主化是必然選擇，目前正在加速推進。EDA方面，國內行業龍頭廠商有望借鑒海外發展經驗，以全定制IC設計EDA工具為起點，加速向數模混合、數字電路、晶圓制造等領域的EDA拓展，在全球EDA市場中追趕并超越。在行業景氣持續、國產替代深入背景下，預計半導體設備公司將持續有基本面業績支撐。短期在自主可控邏輯下，半導體材料龍頭企業有望充分受益，提升市占
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EDA 半導體設備 半導體材料 封裝設計
9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學習領域許多最成功的研究方法持懷疑態度。 這位圖靈獎得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標記化，并訓練巨型模型進行離散預測，AI由此脫穎而出。” 勒昆解釋稱：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
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Meta AI 人工智能
面對現今消費電子產品極力朝向輕、薄趨勢發展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設計；在制程階段，則將要求質量應通過全檢、24/7不間斷連續生產。如今不僅導入自動化光學檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術，強化影像辨識功能。回顧過去AI因為受到高速運算技術限制，CPU無力執行機器學習（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習（Deep learning）算
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3D光學檢測 機器視覺 AI AIOT
意法半導體近期發布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對深度量化神經網絡的支持功能，從而可以在現有微控制器上運行更準確的機器學習應用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經網絡轉換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個幫助開發人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉換訓練好的神經網絡的程序庫。開發人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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STM32Cube.AI 深度量化神經網絡
隨著異構計算、人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等新興技術不斷迸發創新活力，帶動了以半導體產業為代表的數字技術強勢崛起。作為產業的底層關鍵技術，EDA 自始至終連接和貫穿著芯片與科技應用的發展，也獲得了更加廣闊的發展機遇。1? ?EDA新形勢和國產EDA新機遇在后摩爾定律時代，制程工藝逼近極限，為了達成系統、應用對芯片的要求，將促使大家從系統設計角度出發，通過系統、架構的創新，以應用導向驅動芯片設計，實現對系統能力的提升，降低對先進工藝的依賴。這其中，通過借助先進的數字前端EDA 工具，
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202209 EDA 芯華章
隨著美國正式簽署《芯片與科學法案》，國內半導體設計公司對于國際EDA 的使用限制將越來越嚴格。但是，考慮到當前絕大多數的設計公司還在使用國際EDA 廠商的設計流程，作為后來者的國產EDA 公司，目前絕大多數是點工具，且愿意使用的設計企業非常有限。面對困局，我們采訪了國內EDA 的領先企業芯和半導體的聯合創始人代文亮博士。代博士提出了一個很重要的觀點：國產EDA 要搶占市場需要打破用戶的使用門檻，增強用戶體驗。首先是與現有國際設計流程的融合，讓用戶先能用起來。在這個過程中，相比用戶對布局布線工具的天然排他性
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202209 仿真 EDA
8 月15 日美國商務部工業和安全局（BIS）在《聯邦公報》正式對外宣布生效了一項新增的出口限制臨時規則，涉及芯片設計工具EDA，GAAFET 晶體管技術，氧化鎵和金剛石（被視為第四代半導體材料）。這是美國首次對EDA 設計工具進行明確的出口限制，本次禁令面向擁有高端芯片設計和制造能力的企業。美國加大對海外半導體廠商高端芯片設計的管控，這對全球半導體行業必然產生影響，特別是對臺積電和三星這兩家僅有的已經量產GAAFET 的非美國企業及其代工的客戶將會產生直接的影響。EEPW 論壇有熱心網友回應，如果EDA
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202209 EDA
楷登電子（美國 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套應用通過大數據和 JedAI Platform 來優化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗證引擎原生集成。隨著 SoC 復雜性不斷提高，
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Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 驗證
9月15日消息，當地時間周三芯片公司9月15日消息，當地時間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達共同發布了一項所謂人工智能通用交換格式的規范草案，目的是使機器處理人工智能的過程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達在草案中推薦人工智能系統使用8位的FP8浮點處理格式。他們表示，FP8浮點處理格式有可能優化硬件內存使用率，從而加速人工智能的發展。這種格式同時適用于人工智能訓練和推理，有助于開發速度更快、更高效的人工智能系統。在開發人工智能系統時，數據科學家面臨的關鍵問題不僅是收集大量數據來訓練系統。此外還需
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英特爾 ARM 英偉達 AI
X-CUBE-AI是意法半導體（簡稱ST）STM32生態系統中的AI擴充套件，可自動轉換預先訓練好的AI模型，并在用戶的項目中產生STM32優化函式庫。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三項更新：? 支持入門級STM32 MCU；? 支持最新AI架構；? 改善使用者體驗和效能調校。ST持續提升STM32 AI生態系統的效能，且提供更多簡單、易用的接口，并強化更多類神經網絡中的運算，而且最重要的一點是：免費。在介紹X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前，先了解一下X-CUBE-AI的主
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ST X-CUBE-AI AI模型
2022年9月6日，中國上海 - 領先的芯片設計平臺即服務（Silicon Platform as a Service，SiPaaS?）企業芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布推出創新的人工智能圖像增強AI-ISP技術，可為智能手機、汽車電子、工業物聯網等應用提供超越傳統計算機視覺技術的先進的圖像增強效果。 芯原的AI-ISP技術創新地將公司業已獲得市場廣泛應用的可擴展、可編程的神經網絡處理（NPU）技術，以及已通過ISO 26262和IEC 61508功能安全標準雙認證的圖像
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計算機視覺 芯原 AI-ISP 圖像增強
每年PC廠商都會推出一系列新的筆記本電腦，它們通常都配備了最新的技術和功能，旨在提供出色的用戶體驗。從以往的經驗來看，這些創新主要集中在外觀尺寸，屏幕增強和用戶界面等方面。而AI（人工智能）和ML（機器學習）的日益普及開辟了一個充滿可能性的新世界，PC廠商和生態系統巨頭都在尋求將這些先進的新功能添加到其產品功能集中。在本篇博文中，萊迪思將討論PC中AI/ML功能的增長趨勢，為什么FPGA非常適合實現這些新的體驗，并舉例說明采用萊迪思技術的PC解決方案。使用AI/ML功能優化PC用戶體驗對于世界各地的許多人
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萊迪思 FPGA AI ML
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