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搜尋「SYN」,共 2611

在現實世界資料有限、成本高昂或涉及敏感資訊的情況下,經由合成資料(synthetic data)可以彌補資料缺口,並且逐漸從輔助工具轉變為資料基礎設施。雖然合成資料帶來速度與效率的優點,若缺乏治理,則可能成為企業隱藏的風險來源。

隨著半導體製程邁向先進節點與多晶粒(Multi-die)架構,晶片複雜度急劇增加。訊號、電源、熱完整性以及電磁效應等物理挑戰,已成為制約次世代晶片效能的關鍵因子。為解決傳統EDA流程因分階段模擬而導致的過度設計與時程延宕,新思科技(Syno

在合成資料帶來速度與效率等優點的同時,亦對既有資料信任機制帶來結構性的挑戰,倘若缺乏治理,可能成為企業隱藏的風險來源。當資料可以被創造,能否建立可信的使用機制,將是決定價值的關鍵。

自物聯網(IoT)發展初期以來,連網裝置便已能有效感測並處理真實世界中的各類資料。然而,隨著 AI 工作負載日益複雜,且即時反應能力變得至關重要,價值已不再只是蒐集資料,而是能否即時做出回應與決策。這項轉變正推動 AI 原生運算從雲端走向邊

智慧眼鏡的散熱挑戰在於所能使用的手段相對有限,若無法有效排除熱能,將直接導致效能降頻,更甚者會影響配戴者的皮膚感官或手感,造成使用體驗的斷崖式下跌。

為了探討AI時代的散熱轉型,本文特別採訪了新思科技,以及Cadence。從物理模擬與系統級分析的角度,剖析如何為新一代AI基礎建設打造最堅實的散熱後盾。

整合新思科技與Ansys技術優勢的Ansys 2026 R1版本更新,日前在台灣正式發布,這是雙方在合併後,首個針對晶片到系統(Silicon to Systems)的完整模擬解決方案。除了技術更新之外,更擴展了AI輔助的功能,協助工程人員

液位偵測(Level Sensing)是現代工業與生活應用中至關重要的一環 。Microchip提出的數位液位偵測(Digital Level Sensing)方案,不僅能精準偵測液位;透過應用優化後,還能擴展至固體物料的監測 。 常見液位