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富士通(Fujitsu)成功開發出全球首款結合錫-空位(SnV)中心與光學積體電路的鑽石自旋量子電腦原型機。此項技術突破不僅運作溫度高於傳統超導量子電腦,更透過高保真度與光學互連特性,為量子電腦邁向「模組化大規模擴展」奠定關鍵里程碑。 該成

AI資料中心競爭正跨出伺服器機房,向上游延伸到發電端。韓國與美國研議超過1,000億美元的大型能源投資方案,據報內容包括最多8座核能反應爐,以及約200億美元的德州天然氣發電計畫,電力需求直接指向快速擴張的AI資料中心。韓國政府表示相關細節

AI基礎建設競爭正從單顆GPU走向整座機櫃架構。AI推論晶片新創d-Matrix宣布,新一代Raptor XPU將導入NVIDIA NVLink Fusion,直接接入NVIDIA MGX機櫃與AI基礎設施平台。這意味第三方客製加速器不必與

半導體製造面臨功耗與異質整合的嚴峻挑戰。科林研發(Lam Research)在 2026 會計年度中,科林研發全球營收達 232 億美元,研發投資規模達 24 億美元,展現其在製程技術創新的深厚底蘊。科林研發台灣區總經理郭偉毅博士於 SEM

過去十年間,全球科技產業對AI與機器學習的想像,經歷了從量變到質變的洗牌。生成式AI並非全盤否定傳統判別式演算法,而是在其精準感知、即時控制的基石上,補足了抽象思考、泛化遷移與自主推理的拼圖。

由檢驗驅動行動的系統,可概括為「感測-判斷-行動-驗證-再學習」五階段閉環。它讓品質資料不再停留在報表,而能即時回到機台、物流、工單與供應鏈;但閉環越自動,錯誤行動的影響也越大。

第一篇探討AOI的「眼睛」與「感覺器官」,從人工檢查的限制著手,討論感測器、光學配置、3D量測及評估指標,強調AI視覺在工廠應用前需建立可重現、可比較和可追溯的事實層。

當全球人工智慧的浪潮以驚人速度從單純的語言對話模型,演進至具備自主規劃、工具調用與複雜多步驟執行能力的代理式AI(Agentic AI)時代,半導體產業的競爭焦點也迎來了根本性的典範轉移。 過去數年間,市場往往聚焦於單一GPU晶片的尖峰算力

全球半導體技術正由傳統的二維平面微縮,全面加速跨入高密度立體堆疊時代。隨著晶片互連結構更為精細、多晶粒整合面積與厚度增加,製程中的應力翹曲、介面平坦化與良率控制已成為關鍵瓶頸,使先進封裝材料從單純的輔助耗材,轉型為決定 AI 系統整體效能與

德國薩克森邦首府德勒斯登是歐洲重要的半導體產業重鎮,近年持續吸引大型投資並擴充先進製造能量。由台積電、博世(Bosch)、英飛凌(Infineon)與恩智浦(NXP)共同投資的歐洲半導體製造公司(ESMC)德勒斯登晶圓廠持續推進建設,預計於

imec的量測專家在本文帶領讀者探索深耕40年的晶圓廠量測與檢測技術,瞭解圖形化和元件創新歷史的四大時期,提供imec前瞻量測發展藍圖,其發展動力與多項重大挑戰相關,包含尺寸微縮和3D技術的興起,還有成本和永續發展需求。

當生成式AI進入PC,市場很容易沿用過去的升級想像:處理器更快、記憶體更大,下一代電腦自然就會取代上一代。

AI PC的競爭常被濃縮成一個數字:NPU有多少TOPS。然而,一部真正可用的AI PC,從來不是把一顆NPU放進既有筆電就完成。

德州儀器(TI)推出首款商用CAN XL收發器,旨在幫助工程師滿足現代網路日益增長的資料需求。TI的TCAN6062控制器區域網路(CAN)擴展資料欄位長度(XL)收發器支援每個訊框最高2,048位元組的有效負載和高達20Mbps的資料速率