头条 2024年前三季度的半导体总收入达到1020亿美元 2024年前三季度的半导体总收入与2023年同期相比增长了26%，增长达到1020亿美元 最新资讯 京东方发布新一代ADS Pro+MLED背光显示解决方案 京东方发布新一代ADS Pro+MLED背光显示解决方案，支持500Hz刷新率、1000nits+全屏亮度 发表于：9/6/2024 三星电子计划2027年推出0a nm DDR内存 9 月 5 日消息，据《韩国先驱报》报道，三星电子 DS 部门存储器业务总裁兼总经理李祯培昨日在台湾地区出席业界活动时展示了三星未来内存产品路线图。 根据 DDR 内存路线图，三星计划在 2024 年内推出 1c nm 制程 DDR 内存，该节点可提供 32Gb 颗粒容量产品；而在 2026 年三星将推出其最后一代 10nm 级工艺 1d nm，仍最大提供 32Gb 容量。 发表于：9/6/2024 2024年上半年三星SK海力士在华营收增长超过100% 2024年上半年三星、SK海力士在华营收增长超过100% 发表于：9/6/2024 英特尔宣布提前将工程资源集中于Intel 18A 9 月 5 日消息，英特尔在当地时间昨日的新闻稿中表示，其 Intel 18A 先进节点目前进展良好。为进一步支持 Intel 18A 开发，该公司宣布提前将工程资源集中于该节点。 同时 Arrow Lake 客户端处理器系列将主要使用外部工艺，并由 Intel Foundry 封装。根据此前爆料，采用 Intel 20A 工艺的产品包括英特尔 Arrow Lake 处理器桌面版的 6+8 核心设计。 发表于：9/5/2024 高通推出AI PC芯片骁龙X Plus 8挑战英特尔PC芯片霸主地位 9 月 4 日消息，高通今日推出了面向 Windows 笔记本电脑的 8 核骁龙 X Plus 处理器，旨在降低高性能 Windows on Arm PC 的价格。 发表于：9/5/2024 一种高效的神经肌肉电刺激系统设计 设计了一种高效的神经肌肉电刺激（Neuromuscular Electrical Stimulation，NMES）系统。NMES的工作原理是利用神经细胞的电兴奋性，通过脉冲电流刺激支配肌肉的神经，从而使肌肉收缩。系统由干电池供电，降压和升压电路采用高效的方案从而来降低功耗，以STM32F4单片机为主控芯片，产生用于控制刺激强度的DAC信号，以及复用开关的控制信号，经过由复用开关、恒流源、H桥组成的复用恒流源电路，产生分时的电流刺激，从而有效降低系统功耗和设备体积。 发表于：9/4/2024 基于动态补偿下垂法的并联逆变器控制研究 提出了一种基于动态补偿下垂法的新型逆变器并联策略，解决了传统并联逆变器下垂控制策略中频率跌落，无功功率不均分，有功、无功计算结果不准确等问题。该策略包括在功率环中采用CSOGI-QSG模块滤除直流干扰；在传统有功控制环中引入自适应频率反馈策略补偿频率跌落；在无功控制环中引入虚拟电感改善无功功率的分配，并采用自适应电压补偿策略改善母线电压跌落。通过搭建MATLAB仿真和实验平台验证，证明了该控制策略可以显著改善并联逆变器中的功率均分效果。 发表于：9/4/2024 基于一种集控站监控信息预测和优化模型研究与分析 集控站作为电网运行的重要部分，连接着调度系统和变电站，其监控信息准确性和效能性的发挥尤为关键。为了更进一步提升集控站监控信息的审核效率，采用“专家库+改进蚁群算法”的方式，实现集控站监控信息表内容的预测和优化。通过构建集控站监控信息预测和优化模型，一方面面向信息行业属性，采用MapReduce分析机制，构建专家库，实现监控信息预测功能；另一方面依托蚁群算法建模，构建改进型信息全局优化模型。通过实验分析，该模型不仅提升了冗繁的监控信息分析预测能力，而且增强了电网集控场景下的监控信息优化效能。 发表于：9/4/2024 指控中心任务软件集中管控系统研究与关键技术 随着武器航天试验任务的增多，指控中心对任务软件快速部署、多任务并行的需求愈发迫切。设计了基于B/S架构的指控中心任务软件集中管控系统，实现了任务软件配置与监控的一体化管理；通过基于DBus与Kafka结合的数据传输机制，打通了任务软件与系统前后端数据高效交互链路；最后，重点分析了任务软件自动化部署技术、多任务并行技术、高速数据分级处理技术以及任务数据高效存储技术。 发表于：9/4/2024 Optimality在多个场景的时域仿真中高效性的深度研究 随着产品的速率及复杂性越来越高，针对仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外，还对仿真的效率提出了很高的要求。具体到不同的信号模块，如DDR系统或者高速串行信号上，基于速率越来越高，越来越希望仿真给能出“最优解”的配置，例如DDR5颗粒的ODT的最优配置，高速信号芯片的加重均衡的最优配置等参数。那么如何在成百上千种组合的参数中选择相对最优的参数呢？传统的软件只能通过大量的扫描来进行筛选，在仿真时间和工程师的精力两方面都有比较大的耗费。使用Optimality软件，通过分享一些具体的仿真案例，展现软件的智能性，帮助使用者更快速挑选出最优的参数，使DDR及高速串行的仿真工作变得更加轻松，充分体现出Optimality软件的高效性。 发表于：9/4/2024 «…53545556575859606162…»
