为什么需求方擅长嵌入式视觉神经网络。
神经网络现在正在开发各种技术领域的嵌入式市场,从手机到汽车部门监测。计算和电力需求增加来处理这些数据,使用新方法方法深度学习新兴每天的挑战。
视觉处理系统必须设计整体,所有平台,硬件和软件开发。开发这种技术,设计师必须使用工具和知识产权,使:•高效的算法,计算速度训练和最小化•满足目标成本和硬件平台为每个应用程序使用
通过设计考虑到整个系统,设计者可以创造变革的可视化产品尽可能快速高效地。采取系统性的角度支付更快和更好的设计,缩短验证周期,软件与硬件,和新产品的领导。
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传感器技术仍在不断发展,和功能正在被讨论。
问题包括设计、制造、包装、和可观察性都需要解决这种方法成为主流之前对于许多应用程序。
光子学、可持续发展和人工智能芯片吸引投资;157家公司筹集了超过24亿美元。
IP工业正在经历一些转换,将很难使新公司进入市场,并为那些仍然更加昂贵。
中国禁止微米芯片;北美半导体会议形成;应用材料计划40亿美元研发车间;苹果和Broadcom 5 g协议;DRAM收入下降;新的低合金互联10纳米以下。
技术和业务问题意味着它不会取代EUV,但光子学、生物技术和其他市场提供足够的增长空间。
术语往往交替使用时,他们非常不同的技术和不同的挑战。
商业chiplet市场仍在遥远的地平线,但公司更早起有限的伙伴关系。
现有的工具可以用于RISC-V,但他们可能不是最有效或高效。还有什么需要?
行业取得了理解老龄化如何影响可靠性,但更多的变量很难修复。
半导体制造的关键支点和创新点。
工具成为硅/锗硅堆更具体,3 d NAND和保税晶片对。
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