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頭條

Gartner：2024年全球半導體收入增長21%

根據Gartner的最終統(tǒng)計結果，2024年全球半導體總收入為6559億美元，較2023年的5421億美元增長了21%。同時，英偉達超越了三星電子和英特爾，首次躍居首位。 Gartner研究副總裁Gaurav Gupta表示：“前十大半導體廠商收入排名變動的主要原因在于強勁的AI基礎設施需求以及73.4%的內存收入增長。英偉達之所以能夠躍至首位，主要在于其獨立圖形處理單元（GPU）需求顯著增長，GPU已成為數據中心AI工作負載的首選?！? Gupta表示：“供需失衡引起價格大幅反彈，三星電子的DRAM和閃存收入增長，得以繼續(xù)保持在第二位。英特爾2024年的半導體收入僅增長了0.8%，原因在于其主要產品線面臨的競爭威脅正在加劇，而且英特爾未能把握AI處理需求強勁增長這一機遇?！?023-2024年全球排名前十半導體廠商收入（單位：百萬美元）

中國量子直接通信邁向實用

2月23日消息，最近，北京量子信息科學研究院與清華大學、北方工業(yè)大學合作，提出單向量子直接通信理論，并成功研制出實用化系統(tǒng)，創(chuàng)造了2.38kps@104.8km@168小時的長距離穩(wěn)定傳輸世界紀錄。這標志著，量子直接通信已經從理論構想成功邁向實際應用階段。相關成果以已發(fā)表于國際知名期刊《Science Advances》。

發(fā)表于：2/24/2025

英飛凌推出采用Q-DPAK和TOLL封裝的全新工業(yè)CoolSiC MOSFET 650 V G2

為了支持這一趨勢并進一步推動系統(tǒng)層面的創(chuàng)新，全球功率系統(tǒng)、汽車和物聯(lián)網領域的半導體領導者英飛凌科技股份公司正在擴展其CoolSiC MOSFET 650 V單管產品組合，推出了采用Q-DPAK和TOLL封裝的兩個全新產品系列。

發(fā)表于：2/21/2025

預計2025年全球智駕芯片市場規(guī)?；蜻_76億美金

群智咨詢稱，隨著政策法規(guī)陸續(xù)落地、技術迭代逐步成熟、用戶智能化需求增加，多重因素的共同作用推進著L3級智能駕駛正逐步走向量產落地。根據《2024-2030年群智咨詢全球汽車智能駕駛芯片行業(yè)發(fā)展趨勢深度研究報告》數據，2024年全球智能駕駛SoC市場規(guī)模約50億美金，同比增長高達62%。據其預測數據，2025年全球智能駕駛SoC市場規(guī)模有望達到76億美金，同比增長51%，其中大算力高集成化芯片(按算力＞100TOPS統(tǒng)計)占比將首次突破25%。

發(fā)表于：2/21/2025

ADI宣稱已度過半導體行業(yè)周期最低谷

2 月 20 日消息，模擬芯片領域龍頭企業(yè) Analog Devices首席執(zhí)行官兼總裁 Vincent Roche 在公司 2025 財年第一財季（截至 2 月 1 日）財報電話會議上表示，該企業(yè)已重回上升軌道。 Vincent Roche 認為，根據過去 18 個月所監(jiān)測到的渠道庫存水位下降、預訂量逐步回升等信號，該企業(yè)已度過了半導體行業(yè)周期的最低谷，市場形勢已轉向對其有利，ADI 正處于持續(xù)復蘇的有利位置。

發(fā)表于：2/21/2025

基于全橋半橋切換LLC諧振變換器的霍爾電源設計

針對深空探測等空間任務電推力器高輸入電壓的需求，設計出一種適用于霍爾電推進系統(tǒng)的電源處理單元，對LLC諧振變換器對半橋全橋動態(tài)拓撲切換和軟啟動進行研究，實現高效率、寬范圍的輸出。通過建立LLC諧振變換器的基波模型，分析頻率與增益的特性曲線，K值和Q值的選值，實現變頻率控制輸出電壓，并設計基于同時變頻和變占空比的低尖峰全橋半橋切換模式。同時為滿足電推進所需的軟啟動功能，根據移相全橋軟啟動設計出基于改變LLC諧振變換器MOSFET移相角的分段線性的軟啟動模式。為了驗證設計性能，設計了一款5 kW的全數字樣機，輸入400 V輸出200 ~1 000 V，能夠實現LLC諧振變換器寬范圍、高效率的輸出。

發(fā)表于：2/20/2025

基于PXIe的CMUT多通道超聲收發(fā)板卡設計與實現

為實現基于電容式微機械超聲換能器（CMUT）陣列探頭的多通道脈沖發(fā)射、數據采集、存儲、傳輸與分析，設計了一款基于PXIe總線的32通道的超聲收發(fā)一體板卡。該板卡采用現場可編程邏輯門陣列（FPGA）作為主控制器，具備發(fā)射和接收兩種工作模式，通過T/R開關切換，在發(fā)射模式下，驅動CMUT陣列探頭發(fā)射超聲波信號，在采集模式下，接收CMUT的模擬回波信號，并由ADC轉換成14位的數字信號，編幀打包經DDR3緩存，通過PXIe接口傳輸至PC。對系統(tǒng)硬件電路和FPGA邏輯設計作了闡述，并通過驅動CMUT線陣，對亞力克板進行測試。測試結果表明，該板卡的設計滿足CMUT陣列探頭的使用需求，而且該系統(tǒng)可拓展更多通道。該板卡為精細化的超聲影像檢測、無損檢測提供了硬件支持。

發(fā)表于：2/20/2025

基于雙環(huán)控制的高頻LLC諧振變換器的空間電源設計

研究了基于雙環(huán)控制的高頻LLC諧振電路在電推進二次電源中的應用。給出選定的LLC諧振轉換器拓撲的設計過程，并進行了詳細的討論。所使用的功率開關管在高頻操作的情況下原邊采用軟開關技術，副邊利用同步整流技術可以顯著減少開關損耗。對諧振轉換器——LLC拓撲結構進行了深入的分析，采用脈寬調制（PFM）代替?zhèn)鹘y(tǒng)的脈寬調制（PWM）。同時，提出一種電壓-電流的雙環(huán)控制的方案，能夠在負載變化和電壓變化的范圍內恒壓操作。最后，仿真結果表明，所提出的電源變換器在較寬輸入電壓和不同負載階躍下內都能獲得恒定電壓，并且控制器的功能和性能良好。

發(fā)表于：2/20/2025

基于桌面云的新型無紙化會議系統(tǒng)設計與應用

構建的基于桌面云的無紙化會議系統(tǒng)是一套高效優(yōu)化的、易管理、易擴展的新型無紙化會議系統(tǒng)，解決了常規(guī)無紙化會議系統(tǒng)無法遠程創(chuàng)會、多個會議系統(tǒng)獨立管理、服務器宕機系統(tǒng)無法正常使用等問題，提升了會議維護人員的工作效率。

發(fā)表于：2/20/2025

全過程學業(yè)預警跟蹤評價系統(tǒng)的研究與實現

傳統(tǒng)的學業(yè)預警系統(tǒng)通常更多關注學生的成績、考勤等終結性指標，并在這些指標達到特定條件時觸發(fā)預警。所研究的學業(yè)預警系統(tǒng)采用了全過程化監(jiān)測預警方法，不僅對學生的期末成績、年度考核、出勤等常規(guī)指標進行監(jiān)測，還對學生的課堂表現、課后作業(yè)、團隊考核、思想政治考核、經濟壓力等進行全面跟蹤、分析與評價。同時根據本科生導師制實施細則，發(fā)動各導師積極參與到學業(yè)預警活動中，作為學生學習過程中的重要指導者，跟蹤和評估學生的學業(yè)表現，并提供及時、有效、精準的學業(yè)指導，實現了從發(fā)出預警到指導效果的全程、閉環(huán)監(jiān)控。采用粒子群算法（PSO）優(yōu)化支持向量機（SVM），并結合Web與小程序技術，實現了全過程學業(yè)預警跟蹤評價系統(tǒng)，有效提升了預警的精準度和時效性，填補了傳統(tǒng)學業(yè)預警系統(tǒng)的不足。該系統(tǒng)對于提高學生學業(yè)質量具有重要意義，同時也為其他高校的學業(yè)預警幫扶系統(tǒng)提供參考。

發(fā)表于：2/20/2025

一種基于指令流水線的數據匹配算法

基于正則表達式的數據匹配技術在基礎數據治理和清洗方面有著重要的應用價值。然而，在高性能計算領域的數據處理過程中因算法匹配吞吐率低，無法滿足大數據處理環(huán)境下對算法的高性能要求，造成其應用范圍受限。針對此現象，提出一種基于指令流水線的數據匹配算法，稱之為γFA：利用Intel架構內置的向量指令流水式讀入若干字符段，通過大寬度向量比較函數進行字符段與非信任字符集的流水比值處理并轉換成整型向量，通過位置定位函數累加定位出所有整型向量的首個非信任字符位置，計算出可略過的總字符數，減少正則表達式匹配引擎因處理非信任字符集導致訪問低速內存而帶來巨大的時間開銷，實現正則表達式匹配算法的性能提升。實驗結果表明，γFA算法的吞吐率是原始DFA算法的15.88~53.06倍，相比于ßFA算法，吞吐率提升了35.12%~63.26%，取得較好的性能加速效果。此外，通過對γFA算法進行優(yōu)化后，性能可接近100 Gb/s，為原始DFA匹配算法性能的15.88~64.94倍，相比于γFA算法性能提升了2.15%~43.09%。

發(fā)表于：2/20/2025