如何在各种应用中使用人工智能、深度学习和机器学习。
ANSYS首席技术专家Norman Chang介绍了机器学习在机械、流体动力学和芯片封装系统设计中的实际应用。
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近50家公司超过5000亿美元新投资的细节;扩张热潮的背后是什么，为什么是现在，以及未来的挑战。
BPD提高了性能，但需要晶圆键合，衬底变薄，可能还需要新的互连金属。
为什么为即插即用芯片开发多厂商标准如此困难?
美国贸易管制即将产生影响，阿斯麦考虑并购，索尼投资泰国，加拿大打击中国，美国铟矿床
冷却键合、微流体和工程TIMs有助于散热。
新的存储方法和CMOS扩展的挑战指向半导体设计的根本变化和潜在的巨大改进。
内存层次结构中的变化是稳定的，但是访问内存的方式和位置会产生很大的影响。
指数级增长是不可持续的。但这一切都将走向何方?
挑战继续增加，但只要有足够的投资，大多数挑战似乎都是可以克服的。
113家创业公司融资35亿美元;电池、人工智能和新架构位居榜首。
127家创业公司融资26亿美元;数据中心连接、量子计算和电池吸引了大量资金。
要大幅降低机器学习所消耗的能量，需要的不仅仅是优化，还需要一些根本性的反思。
当热问题成为一个系统问题时，需要尽早解决方案。
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