西门子数字化工业软件近日与半导体晶圆制造大厂联华电子 (UMC) 合作，面向联华电子的晶圆堆叠 (wafer-on-wafer) 和芯片晶圆堆叠 (chip-on-wafer) 技术，提供新的多芯片 3D IC (三维集成电路) 规划、装配验证和寄生参数提取 (PEX) 工作流程。联电将同时向全球客户提供此项新流程。通过在单个封装组件中提供硅片或小芯片 (chiplet) 彼此堆叠的技术，客户可以在相同甚至更小的芯片面积上实现多个组件功能。相比于在 PCB
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西门子 联华电子 3D IC 混合键合流程
近日，长江存储科技有限责任公司（简称“长江存储”）宣布推出UFS 3.1通用闪存——UC023。这是长江存储为5G时代精心打造的一款高速闪存芯片，可广泛适用于高端旗舰智能手机、平板电脑、AR/VR等智能终端领域，以满足AIoT、机器学习、高速通信、8K视频、高帧率游戏等应用对存储容量和读写性能的严苛需求。UC023的上市标志着长江存储嵌入式产品线已正式覆盖高端市场，将为手机、平板电脑等高端旗舰机型提供更加丰富灵活的存储芯片选择。长江存储高级副总裁陈轶表示 ：“随着5G通信、大数据、AIoT的加速
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长江存储 3D NAND
这两年，长江存储无论是NAND闪存还是SSD固态盘，都呈现火力全开的姿态，从技术到产品都不断推陈出新。6月23日，长江存储有发布了面向OEM市场的商用SSD PC300系列，可用于笔记本、轻薄本、二合一本、一体机、台式机、物联网、嵌入式、服务器等各种场景，而且同时支持3.3V、1.8V SideBand电压，可适配更多平台。长江存储PC300系列采用了自家的Xtacking 2.0晶栈架构的第三代3D NAND闪存芯片，容量256GB、512GB、1TB。提供M.2 2242、M.2 2280两种形态规格
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长江存储 3D NAND
意法半导体扩大 NanoEdge AI Studio机器学习设计软件的支持设备范围，新增包含意法半导体嵌入式智能传感器处理单元 (ISPU) 的智能传感器。新版扩展了这一独步市场的机器学习工具的功能性，让AI人工智能模型能够直接在设备上学习，在智能传感器上发现异常事件。现在，设计人员可以用NanoEdge AI Studio把推理任务分配给系统微控制器(MCU)和内置ISPU的传感器等多个设备，从而显著降低应用功耗。在执行事件检测任务时，内置ISPU 的常开传感器的功耗非常低，仅在传感器检测到异常时才会唤
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意法半导体 NanoEdge AI Studio 智能传感器 诊断
近日，有消息称，国内存储芯片大厂长江存储已向客户交付了192层堆叠的3D NAND闪存芯片。而预计在2022年底或2023年初，会实现232层堆叠的3D NAND闪存技术。这意味着国内存储芯片厂商，终于追上三星、美光了。要知道美光是前不久才发布了业界首个 232 层堆栈的 3D NAND Flash芯片，而大规模量产和应用要到2022年底或2023年初去了。而三星预计也是在2022年内推出200层以上的3D NAND闪存芯片，而大规模应用也要到2023年去了。可见，国产存储芯片，在技术上确实已经追上了三星
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长江存储 3D NAND
中国芯片传来捷报，长江存储取得重大技术突破，正式打破韩国三星垄断，目前已经完成192层3D NAND闪存样品生产，预计年底实现大规模量产交付。长江存储一直是我国优秀的存储芯片企业，从成立之初就保持着高速稳定的发展状态，用短短3年的时间，接连推出了32层NAND闪存，以及64层堆栈3D NAND闪存，成功进入了华为Mate40手机的供应链。随后为了缩短和三星、SK海力士、铠侠等寡头企业的距离，长江存储直接越级跳过了96层，直接进入了128层3D NAND 闪存的研发，并成功在2020年正式宣布研发成功，它是
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长江存储 3D NAND
头一段时间，有媒体报道称，长江存储自主研发的192层3D NAND闪存已经送样，预计年底实现量产。长江存储一直是我们优秀的国产存储芯片企业，从成立之初便保持了一个高速的发展状态。2016年成立，2017年便推出了32层NAND闪存。2019年，推出64层堆栈3D NAND闪存，并成功进入了华为Mate40手机的供应链。为了缩短与三星、SK海力士、铠侠等行业大厂的差距，长江存储跳过了96层，直接进行了128层3D NAND 闪存的研发，并在2020年正式宣布研发成功，它是业内首款128层QLC规格的3D N
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长江存储 3D NAND
比利时微电子研究中心（imec）于本周举行的2022年IEEE国际超大规模集成电路技术研讨会（VLSI Symposium），首度展示从晶背供电的逻辑IC布线方案，利用奈米硅穿孔（nTSV）结构，将晶圆正面的组件连接到埋入式电源轨（buried power rail）上。微缩化的鳍式场效晶体管（FinFET）透过这些埋入式电源轨（BPR）实现互连，性能不受晶背制程影响。 FinFET微缩组件透过奈米硅穿孔（nTSV）与埋入式电源轨（BPR）连接至晶圆背面，与晶圆正面连接则利用埋入式电源轨、通孔对
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imec 晶背供电 逻辑IC 布线 3D IC
3D深度传感器在汽车座舱监控系统中发挥着着举足轻重的作用，有助于打造创新的汽车智能座舱，支持新服务的无缝接入，并提高被动安全。它们对于满足监管规定和NCAP安全评级要求，以及实现自动驾驶愿景等都至关重要。有鉴于此，英飞凌科技股份公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY）与专注3D ToF（飞行时间）系统领域的湃安德（pmd）合作，开发出了第二代车用REAL3™图像传感器，该传感器符合ISO26262标准，具有更高的分辨率。
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3D 图像传感器
增强现实（AR）应用将从根本上改变人类的生活和工作方式。预计今年下半年，AR领域的开拓者Magic Leap将推出其最新的AR设备Magic Leap 2。Magic Leap 2专为企业级应用而设计，将成为市场上最具沉浸感的企业级AR头显之一。Magic Leap 2符合人体工学设计，拥有行业领先的光学技术和强大的计算能力，能够让操作人员更高效地开展工作，帮助公司优化复杂的流程，并支持员工进行无缝协作。Magic Leap 2的核心优势之一是采用了由英飞凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX:
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3D s深度传感
5月25日，有消息传出，华为将在VLSI Symposium 2022期间发表其与中科院微电子研究所合作开发的 3D DRAM 技术。随着“摩尔定律”走向极限，DRAM芯片工艺提升将愈发困难。3D DRAM就成了各大存储厂商突破DRAM工艺极限的新方案。DRAM工艺的极限目前，DRAM芯片最先进的工艺是10nm。据公开资料显示，三星早已在2020年完成了10nm制程DRAM的出货；美光和SK海力士也在2021年完成了10nm DRAM产品的量产。那么，10nm是DRAM工艺的极限吗？在回答这个问题之前，我
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DRAM 3D DRAM 华为 三星 美光 制程 纳米
当人们在75年前使用宝丽来 (Polaroid ) 相机拍摄出世界上第一张实时成像照片时，便是一项以逼真 2D 影像迅速捕捉 3D 世界画面的创举。时至今日，人工智能 (AI) 研究人员反将此作法倒转过来，亦即在几秒钟内将一组静态影像变成数字 3D 场景。 NVIDIA Research 透过人工智能，在一瞬间将 2D 平面照片变成 3D 立体场景这项称为逆向渲染 (inverse rendering) 的过程，利用 AI 来预估光线在真实世界中的表现，让研究人员能利用从不同角度拍摄的少量 2D
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3D CPU GPU NVIDIA
TMAG5170UEVM 是一个易于使用的平台，用于评估 TMAG5170 的主要特性和性能。此评估模块 (EVM) 包含图形用户界面
(GUI)，用于读取和写入寄存器以及查看和保存测量结果。还包括一个 3D 打印旋转和推送模块，用于通过单个器件测试角度测量和按钮的常用功能。特性· GUI 支持读取和写入器件寄存器以及查看和保存测量结果· 3D 打印旋转和推送模块· 可分离式 EVM 适用于定制用例· 方便通过常见的 micro-USB 连接器充电
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精密数模转换器 霍尔效应传感器 3D
按照摩尔定律进一步缩减晶体管特征尺寸的难度越来越大，半导体工艺下一步发展走到了十字路口。在逼近物理极限的情况下，新工艺研发的难度以及人力和资金的投入，也是呈指数级攀升，因此，业界开始向更多方向进行探索。
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摩尔定律 3D 堆叠技术
1 几种3D深度感知技术比较3D深度感知主要有3个技术方向：双目立体，结构光，飞行时间（ToF），结构光起步比较早，但是技术的局限性较大，而双目立体的发展速度较快，势头迅猛。从物理原理上，双目立体和结构光二者都用了三角测距，但是双目立体是依靠自然的红外反射在摄像头上产生特征点，来计算对象物深度的数据。结构光需要有一个发射光的发射源，带编码的光到了对象物体再反射回来来计算这个深度。结构光的弱点是在室外时，结构光发射带编码的光经常受到环境的干扰；而双目立体不容易受到室外光的干扰，因此室
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3D 双目 深度
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