數據中心最新文章 半導體產業2017年進入重大變革期 半導體產業協會(SIA)6日發布的報告顯示，全球半導體市場在2017年迎來良好開局，受中國市場強勁表現的推動，1月份全球芯片銷量同比增長13.9%，達到306億美元，增幅創2010年11月以來最高。報告顯示，1月面向中國市場的芯片銷售同比增長20.5%，面向美國市場的銷售增長13.3%，對日銷售增長12.3%，對歐銷售增長4.8%。下面就隨半導體設計制造小編一起來了解一下相關內容吧。 發表于：3/10/2017 IBM實現用單原子存儲數據 3月9日下午消息，IBM宣布可以在單個原子上存儲1比特數據，雖然這項突破性研究在實用性上還未得到驗證，但它卻引領了該行業的研究方向。IBM近期已經在學術期刊《Nature》上發表了相關研究成果。 發表于：3/10/2017 2019年大陸晶圓廠支出或躍居至全球第一 隨著大陸半導體業者在2016年宣布將要興建，或正在興建中的新晶圓廠設備計劃數已達20余處，預計2018年當地晶圓設備支出將會超過100億美元，并且2019與2020年此一支出還會繼續揚升，使大陸地區躍升為全球最大的晶圓設備市場。 發表于：3/9/2017 軟銀擬出售ARM 25%股權 價值80億美元 ?據外媒報道，軟銀計劃向科技基金Vision Fund出售ARM 25%的股權，價值約80億美元。 發表于：3/9/2017 基于類的大整數乘法運算的實現 本文以C++語言設計了大整數類，在類中以數組存儲大整數，同時借鑒分治算法思想實現了大整數的乘法運算。算法中將被乘數與乘數按照相同位數進行分組，通過對每組較小數值整數進行乘法和加法運算而得到大整數相乘的積。該程序在VC++2015開發平臺調試通過。測試結果表明，當每個分組數據位數多時，運算速度顯著提高。 發表于：3/8/2017 中國半導體設備業發展需要再扶一程 與正在蓬勃成長的中國芯片制造業一樣，中國的半導體設備業正在迎來新的曙光。據北方華創微電子的消息，它在2017年1月的訂單量已經超過去年第一季度的總量。半導體設備位于芯片制造業的上游。半導體行業歷來對于設備業的發展十分重視。全球半導體業的投資中有70％以上用于購買設備，只要有錢購買設備就能保證某些先進制程工藝的實現。現階段工藝制程中的的7納米、5納米，甚至3納米開發工作，關鍵在于EUV光刻設備是否準備好了。 發表于：3/8/2017 日媒：美的考慮收購東芝芯片業務 據日經新聞報道，美的集團高管表示，該公司有意收購東芝的芯片業務。 發表于：3/8/2017 IBM將向企業提供量子計算服務 IBM近日宣布了一項新業務“IBM Q”，旨在向企業和科研單位提供一種商用化的量子計算平臺。 發表于：3/8/2017 GE工業解決方案部門計劃出售 近日，有消息稱，美國通用電氣公司(以下簡稱“GE”)計劃在本月啟動工業解決方案業務的出售，該部門的主要收入來源是銷售斷路器以及開關設備。這一資產的估值約為30億美元。 發表于：3/8/2017 AMD將推32核服務器芯片Naples挑戰英特爾 3月8日消息，AMD將發布名為“Naples”的32核芯片，這種基于Zen架構的處理器將代表著AMD為重返服務器市場而做出的首次試驗。 發表于：3/8/2017 基于字典學習和加權TV的MRI重構算法 為更好地提高核磁共振圖像重構質量，提出了一種基于熵約束字典學習和加權全變分的圖像重構算法。首先對圖像進行分塊，基于熵約束構建新的字典學習模型，生成字典庫；結合加權的各向同性與各向異性的全變分正則項構建圖像重構模型，并采用Split-Bregman算法求解，最終得到重構圖像。實驗結果表明，該算法不僅能有效消除噪聲，對噪聲具有魯棒性，又能保留圖像邊緣紋理信息，抑制階梯效應。與現有的算法相比，該算法對圖像重構有著更好的性能。 發表于：3/7/2017 谷歌Android系統涉嫌壟斷 遭土耳其監管部門調查 據報道，谷歌在周一又遭遇了另外一個監管挑戰。土耳其競爭委員會當天宣布，已啟動了一項調查，以查明谷歌熱門Android系統是否違反了該國反壟斷規定。 發表于：3/7/2017 基于自適應差分進化極限學習機的車牌識別算法 針對目前車牌識別算法中存在的模型訓練慢、字符識別準確率低等問題，研究了一種基于自適應差分進化極限學習機的車牌識別算法。綜合利用邊緣檢測和顏色定位的優點來檢測車牌區域，然后用改進后的垂直投影法對車牌區域進行分割，最后將自適應差分進化極限學習機用于字符識別。研究結果表明，所提出算法具有訓練速度快、字符識別率高等優點，可以應用于復雜的交通場景。 發表于：3/6/2017 基于快速余差查表法的脈沖多普勒雷達解距離模糊算法 解距離模糊是中頻脈沖重復頻率的脈沖多普勒雷達關鍵技術之一。提出了采用快速余差查表法有效解決PD雷達距離模糊問題的算法。該算法的運算量較少，實時處理能力強。以3重CPI進行仿真實驗，表明該算法能夠保證低虛警概率和較高的解模糊的正確性，并能夠滿足PD雷達信號處理的實時處理要求。 發表于：3/5/2017 基于FPGA的流水線單精度浮點數乘法器設計 針對現有的采用Booth算法與華萊士（Wallace）樹結構設計的浮點乘法器運算速度慢、布局布線復雜等問題，設計了基于FPGA的流水線精度浮點數乘法器。該乘法器采用規則的Vedic算法結構，解決了布局布線復雜的問題；使用超前進位加法器（Carry Lookahead Adder，CLA）將部分積并行相加，以減少路徑延遲；并通過優化的4級流水線結構處理，在Xilinx ISE 14.7軟件開發平臺上通過了編譯、綜合及仿真驗證。結果證明，在相同的硬件條件下，本文所設計的浮點乘法器與基4-Booth算法浮點乘法器消耗時鐘數的比值約為兩者消耗硬件資源比值的1.56倍。 發表于：3/5/2017 ?…119120121122123124125126127128…?
