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2024年前三季度的半導(dǎo)體總收入達(dá)到1020億美元

2024年前三季度的半導(dǎo)體總收入達(dá)到1020億美元

2024年前三季度的半導(dǎo)體總收入與2023年同期相比增長(zhǎng)了26%，增長(zhǎng)達(dá)到1020億美元

京東方發(fā)布新一代ADS Pro+MLED背光顯示解決方案

京東方發(fā)布新一代ADS Pro+MLED背光顯示解決方案，支持500Hz刷新率、1000nits+全屏亮度

發(fā)表于：2024/9/6

三星電子計(jì)劃2027年推出0a nm DDR內(nèi)存

9 月 5 日消息，據(jù)《韓國(guó)先驅(qū)報(bào)》報(bào)道，三星電子 DS 部門(mén)存儲(chǔ)器業(yè)務(wù)總裁兼總經(jīng)理李禎培昨日在臺(tái)灣地區(qū)出席業(yè)界活動(dòng)時(shí)展示了三星未來(lái)內(nèi)存產(chǎn)品路線圖。根據(jù) DDR 內(nèi)存路線圖，三星計(jì)劃在 2024 年內(nèi)推出 1c nm 制程 DDR 內(nèi)存，該節(jié)點(diǎn)可提供 32Gb 顆粒容量產(chǎn)品；而在 2026 年三星將推出其最后一代 10nm 級(jí)工藝 1d nm，仍最大提供 32Gb 容量。

發(fā)表于：2024/9/6

2024年上半年三星SK海力士在華營(yíng)收增長(zhǎng)超過(guò)100%

2024年上半年三星、SK海力士在華營(yíng)收增長(zhǎng)超過(guò)100%

發(fā)表于：2024/9/6

英特爾宣布提前將工程資源集中于Intel 18A

9 月 5 日消息，英特爾在當(dāng)?shù)貢r(shí)間昨日的新聞稿中表示，其 Intel 18A 先進(jìn)節(jié)點(diǎn)目前進(jìn)展良好。為進(jìn)一步支持 Intel 18A 開(kāi)發(fā)，該公司宣布提前將工程資源集中于該節(jié)點(diǎn)。同時(shí) Arrow Lake 客戶(hù)端處理器系列將主要使用外部工藝，并由 Intel Foundry 封裝。根據(jù)此前爆料，采用 Intel 20A 工藝的產(chǎn)品包括英特爾 Arrow Lake 處理器桌面版的 6+8 核心設(shè)計(jì)。

發(fā)表于：2024/9/5

高通推出AI PC芯片驍龍X Plus 8挑戰(zhàn)英特爾PC芯片霸主地位

9 月 4 日消息，高通今日推出了面向 Windows 筆記本電腦的 8 核驍龍 X Plus 處理器，旨在降低高性能 Windows on Arm PC 的價(jià)格。

發(fā)表于：2024/9/5

一種高效的神經(jīng)肌肉電刺激系統(tǒng)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)了一種高效的神經(jīng)肌肉電刺激（Neuromuscular Electrical Stimulation，NMES）系統(tǒng)。NMES的工作原理是利用神經(jīng)細(xì)胞的電興奮性，通過(guò)脈沖電流刺激支配肌肉的神經(jīng)，從而使肌肉收縮。系統(tǒng)由干電池供電，降壓和升壓電路采用高效的方案從而來(lái)降低功耗，以STM32F4單片機(jī)為主控芯片，產(chǎn)生用于控制刺激強(qiáng)度的DAC信號(hào)，以及復(fù)用開(kāi)關(guān)的控制信號(hào)，經(jīng)過(guò)由復(fù)用開(kāi)關(guān)、恒流源、H橋組成的復(fù)用恒流源電路，產(chǎn)生分時(shí)的電流刺激，從而有效降低系統(tǒng)功耗和設(shè)備體積。

發(fā)表于：2024/9/4

基于動(dòng)態(tài)補(bǔ)償下垂法的并聯(lián)逆變器控制研究

提出了一種基于動(dòng)態(tài)補(bǔ)償下垂法的新型逆變器并聯(lián)策略，解決了傳統(tǒng)并聯(lián)逆變器下垂控制策略中頻率跌落，無(wú)功功率不均分，有功、無(wú)功計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確等問(wèn)題。該策略包括在功率環(huán)中采用CSOGI-QSG模塊濾除直流干擾；在傳統(tǒng)有功控制環(huán)中引入自適應(yīng)頻率反饋策略補(bǔ)償頻率跌落；在無(wú)功控制環(huán)中引入虛擬電感改善無(wú)功功率的分配，并采用自適應(yīng)電壓補(bǔ)償策略改善母線電壓跌落。通過(guò)搭建MATLAB仿真和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證，證明了該控制策略可以顯著改善并聯(lián)逆變器中的功率均分效果。

發(fā)表于：2024/9/4

基于一種集控站監(jiān)控信息預(yù)測(cè)和優(yōu)化模型研究與分析

集控站作為電網(wǎng)運(yùn)行的重要部分，連接著調(diào)度系統(tǒng)和變電站，其監(jiān)控信息準(zhǔn)確性和效能性的發(fā)揮尤為關(guān)鍵。為了更進(jìn)一步提升集控站監(jiān)控信息的審核效率，采用“專(zhuān)家?guī)?改進(jìn)蟻群算法”的方式，實(shí)現(xiàn)集控站監(jiān)控信息表內(nèi)容的預(yù)測(cè)和優(yōu)化。通過(guò)構(gòu)建集控站監(jiān)控信息預(yù)測(cè)和優(yōu)化模型，一方面面向信息行業(yè)屬性，采用MapReduce分析機(jī)制，構(gòu)建專(zhuān)家?guī)?，?shí)現(xiàn)監(jiān)控信息預(yù)測(cè)功能；另一方面依托蟻群算法建模，構(gòu)建改進(jìn)型信息全局優(yōu)化模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，該模型不僅提升了冗繁的監(jiān)控信息分析預(yù)測(cè)能力，而且增強(qiáng)了電網(wǎng)集控場(chǎng)景下的監(jiān)控信息優(yōu)化效能。

發(fā)表于：2024/9/4

指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng)研究與關(guān)鍵技術(shù)

隨著武器航天試驗(yàn)任務(wù)的增多，指控中心對(duì)任務(wù)軟件快速部署、多任務(wù)并行的需求愈發(fā)迫切。設(shè)計(jì)了基于B/S架構(gòu)的指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)軟件配置與監(jiān)控的一體化管理；通過(guò)基于DBus與Kafka結(jié)合的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，打通了任務(wù)軟件與系統(tǒng)前后端數(shù)據(jù)高效交互鏈路；最后，重點(diǎn)分析了任務(wù)軟件自動(dòng)化部署技術(shù)、多任務(wù)并行技術(shù)、高速數(shù)據(jù)分級(jí)處理技術(shù)以及任務(wù)數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)技術(shù)。

發(fā)表于：2024/9/4

Optimality在多個(gè)場(chǎng)景的時(shí)域仿真中高效性的深度研究

隨著產(chǎn)品的速率及復(fù)雜性越來(lái)越高，針對(duì)仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外，還對(duì)仿真的效率提出了很高的要求。具體到不同的信號(hào)模塊，如DDR系統(tǒng)或者高速串行信號(hào)上，基于速率越來(lái)越高，越來(lái)越希望仿真給能出“最優(yōu)解”的配置，例如DDR5顆粒的ODT的最優(yōu)配置，高速信號(hào)芯片的加重均衡的最優(yōu)配置等參數(shù)。那么如何在成百上千種組合的參數(shù)中選擇相對(duì)最優(yōu)的參數(shù)呢？傳統(tǒng)的軟件只能通過(guò)大量的掃描來(lái)進(jìn)行篩選，在仿真時(shí)間和工程師的精力兩方面都有比較大的耗費(fèi)。使用Optimality軟件，通過(guò)分享一些具體的仿真案例，展現(xiàn)軟件的智能性，幫助使用者更快速挑選出最優(yōu)的參數(shù)，使DDR及高速串行的仿真工作變得更加輕松，充分體現(xiàn)出Optimality軟件的高效性。

發(fā)表于：2024/9/4