最好的方法对象识别,分割和分类。
汽车系统设计者最初传统embedded-vision算法用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)。车辆自主前进的关键推动者之一将人工智能(AI)技术的应用,尤其是基于深度学习算法上实现多层卷积神经网络(cnn)。这些算法显示伟大的承诺的对象识别、分割和分类任务所需车辆的自治权。
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传感器技术仍在不断发展,和功能正在被讨论。
球继续减少,但是需要新的工具和技术。
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。
埋藏特征和凹角几何图形驱动应用程序特定的计量解决方案。
蚀刻工具变得更特定于应用程序的,每个新节点要求更高的选择性。
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。
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