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助力车规级等高可靠性芯片需求,广立微高性能晶圆级可靠性(WLR)测试机开始批量发货
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近日,杭州广立微电子股份有限公司正式推出了晶圆级可靠性(Wafer Level Reliability WLR)测试设备。该产品支持智能并行测试,可大幅度缩短WLR的测试时间。同时,可以结合广立微提供

Whos Chaos
万物互联 DATAEXP助力坤锐电子解锁RFID芯片良率数据价值
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RFID芯片作为一种小型电子标签,在物联网环境中无处不在,广泛应用资产管理、工业制造、物流运输、智慧零售、民用航空等众多领域。随着RFID芯片应用的拓宽,对芯片尺寸、安全性、耐久性和成本等提出了更高的

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广立微丰富电性测试产品矩阵,推出T4000 Max 100pin多通道并行参数测试机
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在集成电路的工艺开发、产品导入和量产过程中,电性测试设备扮演着重要角色。通过提高测试设备速度,可加快新产品开发周期,提升生产效率,降低测试成本。这不仅有助于将新设计芯片快速推向市场,而且对整个芯片生产

内环境稳定
广立微良率分析平台DE-YMS助力灵动微电子挖掘MCU车规级芯片良率数据价值
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MCU,助力物联网智能化 MCU芯片是一种集成了中央处理器(CPU)、存储器、输入输出接口和时钟等关键组件的单片集成电路。它在各种嵌入式系统中得到广泛应用,按位数可分为 4/8/16/32/64 位。

街角杂货铺
AI赋能设计制造 | 广立微INF-AI助力格科微产品良率提升
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AI技术在半导体设计、制造和优化等方面的应用日益深入。在设计阶段,AI可以通过机器学习算法,提高芯片性能和能效。在制造过程中,AI用于预测和检测缺陷,优化生产流程,快速提升良率。同时AI模型可以分析海

咸鱼凌大炮
洞察数据价值 广立微DE-G 2.0打造更灵活快捷的通用分析软件
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在数据驱动的时代,洞察数据的深层价值成为了各行各业的核心需求。广立微DataExp-General(简称DE-G)作为数据分析利器,以其简洁、快速、灵活的特性,通过丰富、便捷的数据可视化手段,灵活的数

囿人化雨
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INF-AI ADC 的优势是什么?

a) 操作便捷,流畅的数据清洗标注,AI 辅助智能标注,无需代码开发, 一站式生成模型; b) 适用范围广,支持任何工艺步骤,任何图片类型; c) 分类精度高,平均识别准确率 98.5%; d) 系统性能高,高并发快速推理,多实例多机器部署

名贵的考拉熊
希望有一个 INF-AI ADC 的全面理解,而不仅仅是手动缺陷分类和自动缺陷分类的一个对比。

Inf-AI ADC 不是单纯的 ADC,而是致力于将 AI 技术应用于半导体制造业的生产全周期,提供基于图像识别和机器视觉等 AI 技术对晶圆生产制造过程中不同工序、工艺、机台的缺陷图片进行自动分类的全套解决方案,支持用户零代码实现 AD

名贵的考拉熊
在INF-AI ADC 中用户应该如何调整那么多参数?

基本上用户需要调整的参数并不多,使用默认参数通常就可以获得很好的结果。熟悉平台后,可以根据特定的评价指标进行优化,如在创建训练任务页面手动调整训练参数或者模型上线后在模型仓页面按照需求调整模型优化策略。

名贵的考拉熊
INF-AI 使用的算法是什么?

INF-AI 内置经过海量半导体数据预训练的前沿深度学习算法和训练模型。

名贵的考拉熊
建立一个模型、发布/部署一个模型分别需要多少小时?

基于数据集和数据类别定义好的前提下,例如一个5000张图片和10个类别的数据集,通常需要大约10个小时去准备数据,包括导入、清洗、标注,大约4~5小时去训练,小于1小时的时间部署(包括导出、验证、上线)这具体取决于数据集的特性和模型的类型或

名贵的考拉熊
模型训练需要多少图片?(有多少图片用于模型训练)

一般每个类别 500 张图片(包括 500 张背景类别,至少每个类别也需要 50 张图片,数据越多效果越好)。并且保证训练图片和部署测试的图片保持一致(比如光照、大小、背景等方面)。

名贵的考拉熊
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