关于IC封装 你知道或不知道的这里都有
上一期咱们聊了整个半导体材料市场,相信大家对此已经有了一定的了解。这一期与非网小编继续带大家了解半导体产业链,这一次我们要讲的是处于整个产业链下游环节的封装,封装是集成电路产业链必不可少的环节。
马化腾当院长,腾讯要cover整个互联网!
腾讯今天包下了整个南京大剧院,办了一场科技轰趴。 这也是继一个月前腾讯宣布组织架构调整后,它们首次对外的大动作。
格芯成立全资子公司Avera Semi,应对人工智能快速迭代
8月份,格芯宣布将搁置7纳米 FinFET项目,并调整相应研发团队来支持强化的产品组合方案。同时,格芯为了更好地施展格芯在ASIC设计和IP方面的强大背景和重大投资,将建立独立于晶圆代工业务外的ASIC业务全资子公司。
马云致股东信:阿里巴巴从来不为看得见的机会布局
马云认为,今天的阿里巴巴肩负着比以往更大的责任,在今天的经济形势下,中小企业将面临极大的挑战,而生意难做之时,正是阿里巴巴兑现“让天下没有难做的生意”的使命之时。
声纹识别依旧当不了“独行侠”
严格说来,声纹识别当“独行侠”的机会很少,微乎其微。只有在相对局限的场景中,譬如相对外来因素影响较小的家居环境等等,用户只需要提前录入自己多种状态的声纹并实时更新,系统将能够独立提供服务。
爱立信与富士通合作,为了对抗三星电子和NEC?
富士通与爱立信将联合开发和制造5G移动通信基站,从而与刚刚宣布达成合作关系的三星电子和NEC形成直接竞争关系。
AI芯天下 | DDR5内存芯片:美光在2019新策略
随着科技的发展,DIY行业又一次迎来了春天,各类产品层出不穷,而美光成为内存的老牌厂商,为无数玩家提供纵横游戏的尖端装备,近日,内部有消息称,美光已经开始研发16Gb容量的DDR5产品,并计划在2019年底量产。
英特尔合作Arm,曾经的宿敌开始抱团取暖
数据浪潮来势汹汹,物联网将创造更多的数据,5G引领数据传输的新方式,而AI的处理能力让更多算法和模型闪亮登场。英特尔称之为数据洪流,Arm称之为第五次算力革命……尽管各家对新时代的特征命名有着些许差异,芯片行业的公司可都在摩拳擦掌地迎接新时代的到来。
Semtech开放LoRa IP授权 LPWAN成为芯片厂商新战场
据报道,Semtech公司开放LoRa IP授权给了阿里投资的翱捷科技(上海)有限公司(ASR)。翱捷科技ASR发布了低功耗LoRa单芯片 - ASR6501。
美光并没有背信弃义,而是在向英特尔示好
前几天的消息就出来了,说美光斥资15亿美元收购英特尔持有的IM Flash Technologies工厂的股份。
7nm时代 半导体行业的“贫富论”
和1Xnm半导体工艺的百花齐放相比,个位数的制程就显得单调许多了,很多在10Xnm大放异彩的半导体公司都在7nm制程处遭遇到了苦头,随着AMD御用代工厂商GF宣布无限期延期7nm制程工艺,目前仅剩下的7nm工艺也只有台积电能够在现阶段实现量产。
近二十年研发的成果:三星宣布最强7nm LPP量产,性能提升20%!
台积电的7nm制程工艺的芯片已经正式上市商用了,首颗发布的7nm制程工艺的麒麟980已经由华为Mate 20系列刚刚发布上市,首颗上市的7nm制程工艺的苹果A12也在一个月前由全新的iPhone Xs系列搭载上市了。
联电/格芯技术棋盘越走越大,可为何退出制程竞赛?
继联电在2017年进行高阶主管大改组,并宣布未来经营策略将着重在成熟制程之后,格芯(GLOBALFOUNDRIES)也在新执行长Tom Caulfield就任半年多后,于日前宣布无限期暂缓7奈米制程研发, 并将资源转而投入在相对成熟的制程服务上。
微软的套路:与高通从合作到挖人,大力研发量子芯片
据国外媒体报道,从今年6月开始,微软陆陆续续开始挖走高通的工程师。因为微软正在研发承受低温的量子计算芯片,今年早些时候,微软的量子计算机从研究部门独立。
提倡办公自动化的时代,亚马逊却关闭了AI招聘引擎
10月11日,根据外媒报道称亚马逊的机器人学习专家发现其使用的招聘引擎不喜欢女性。因此,该项目被亚马逊关掉了。
华为,稳了!首次发布AI战略,两款芯片、全栈“IP”,AI之心十分可期!
昨天早上九点,华为在全联接大会上正式对外发布了AI发展战略和相关产品及解决方案,其核心要点就是华为要打造包括芯片、芯片使能、硬件、训练和推理的框架的全栈方案、以及面向云、边缘和端的全场景解决方案。
NB-IOT智能锁推动户外光交箱智能化演进之路
随着信息科技的快速发展,物联时代全面来临。依托NB-IOT技术的加持,NB-IOT智能锁产品和解决方案应运而生,我国通信网络领域智能化演进之路又向前迈了一大步。
“AI同传造假”后续,科大讯飞如何回应?
近日,在AI语音识别领域颇有建树的科大讯飞陷入“AI同传造假”风波。有同声传译员曝料称,在一场国际会议上,科大讯飞的AI同声传译并非来自机器,其实是在“复读”人工翻译,而且并不准确,错误频出。
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