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DC-DC定壓R4電源：涅槃重生，創(chuàng)“芯”未來
- 眾所周知，金升陽的DC-DC定電壓電源模塊是金升陽公司的拳頭產(chǎn)品，具有世界級競爭能力。這個成績的獲得，離不開全球數(shù)十萬用戶的認可，也離不開金升陽對電源技術提升的矢志追求。經(jīng)過多年的努力，因電路技術和變壓器技術的突破，金升陽于2012年推出了第二代定壓產(chǎn)品（簡稱“定壓R2”）。通過采用自有集成電路技術，利用我司自主開發(fā)的IC，第三代定壓產(chǎn)品（簡稱“定壓R3”）在2017年成功上市。2020疫情發(fā)生后，金升陽始終響應國家號召，有序復工復產(chǎn)，解決市場急需。在此期間，歷經(jīng)多年技術沉淀的第四代定壓產(chǎn)品（簡稱“定壓R
- 關鍵字： 芯片 定壓
瑞薩電子推出全新32位RX72N和RX66N MCU， 可同時實現(xiàn)設備控制與網(wǎng)絡連接，適用于工業(yè)自動化設備
- 全球領先的半導體解決方案供應商瑞薩電子株式會社近日宣布推出RX產(chǎn)品家族新成員——32位RX72N產(chǎn)品組和RX66N產(chǎn)品組，其單個芯片集成了設備控制與網(wǎng)絡連接。RX72N基于瑞薩專有的RXv3 CPU內(nèi)核，具備240MHz最大工作頻率及雙以太網(wǎng)通道；RX66N具備120MHz最大工作頻率及單個以太網(wǎng)通道。在工業(yè)設備領域，性能與功能的不斷升級導致程序代碼愈加龐大。因此，存儲容量和讀取速度是決定實時性能的關鍵因素。全新RX72N和RX66N提供高達4MB片上閃存，可達到業(yè)界最高的120MHz讀取頻率，同時具備1
- 關鍵字： 閃存 芯片
逆風飛揚 中芯國際大幅上調(diào)Q1營收指引：國產(chǎn)芯片爆發(fā)
- Q1季度本來是電子行業(yè)的淡季,再加上新冠病毒的影響,國內(nèi)外整體需求都在下滑,很多公司都會錄得負增長。中芯國際今天突然發(fā)布了一個好消息,宣布大幅上調(diào)Q1季度營收指引。在之前的Q4季度財報會議中,中芯國際預測Q1季度營收增長0-2%,在淡季中保持增長已屬不易。不過他們的實際情況要比預期樂觀得多,中芯國際首席財務官高永崗博士今天宣布上調(diào)營收指引到增長6-8%,增幅數(shù)倍于之前的預期。此外,中芯國際Q1季度的毛利率也會從之前預期的21-23%大幅增長到25-27%,包永崗博士表示,“自從最初公布第一季度收入和毛利率
- 關鍵字： 14nm 芯片 中芯國際 工藝
清華魏少軍：目前沒有技術能替代芯片 芯片還能成長100年
- 網(wǎng)易科技x清華五道口聯(lián)合推出的系列策劃《科學大講堂》第二期播出,清華大學微電子所所長魏少軍帶來主題為“芯片還將伴隨我們一百年”的主題分享。魏少軍教授致力于超大規(guī)模集成電路設計方法學和可重構計算技術研究?，F(xiàn)任清華大學教授,國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展咨詢委員會委員,中國半導體行業(yè)協(xié)會副理事長;中國電子學會會士,IEEE Fellow,科學企業(yè)家項目授課師資。人類正在經(jīng)歷信息革命,中國搭上了“快車”魏少軍表示,歷史上,人類經(jīng)歷了農(nóng)業(yè)革命,工業(yè)革命,目前已經(jīng)進入信息革命階段,對于國家而言,抓住社會變革的機遇,可以得到飛
- 關鍵字： CPU處理器 芯片 清華
研究機構：三星超越蘋果成全球第三大移動芯片制造商
- 據(jù)國外媒體報道，市場研究機構Counterpoint Research發(fā)布的最新智能手機SoC（系統(tǒng)級芯片）報告顯示，三星已超越蘋果，成為全球第三大移動芯片制造商。該機構發(fā)布的報告顯示，智能手機SoC前五大品牌（按排名順序）包括：高通、聯(lián)發(fā)科、三星、蘋果、華為。Counterpoint Research發(fā)布的最新報告顯示，去年，三星在全球移動應用處理器市場上占據(jù)了14.1%的份額，排名第三，而蘋果公司占據(jù)了13.1%的市場份額，以1%的差距落后于三星。三星排名的上升可以歸因于，該公司在印度和美國的銷售增長
- 關鍵字： 三星 蘋果 芯片
Intel神經(jīng)擬態(tài)芯片有了“嗅覺”：準確率3000倍于傳統(tǒng)方法
- Intel研究院與美國康奈爾大學的研究人員在《自然-機器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志上聯(lián)合發(fā)表了一篇論文，展示了在存在明顯噪聲和遮蓋的情況下，Intel神經(jīng)擬態(tài)研究芯片“Loihi”學習和識別危險化學品的能力。據(jù)介紹，Loihi只需要單一樣本，就可以學會識別每一種氣味，而且不會破壞它對先前所學氣味的記憶，展現(xiàn)出了極其出色的識別準確率。如果使用傳統(tǒng)方法，即便最出色的深度學習方案，要達到與Loihi相同的氣味分類準確率，學習每一種氣味都需要3000倍以上的訓練樣本。In
- 關鍵字： Intel 神經(jīng)擬態(tài) 芯片
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