【情报速递】电子元件行业情报

2023-07-11 23:16:06

 

导读 1、长方集团2018年预亏1.6亿; 2、英特尔计划在以色列投资110亿美元建新厂; 3、台积

导读

1、长方集团2018年预亏1.6亿;2、英特尔计划在以色列投资110亿美元建新厂;3、台积电报废近十万片晶圆。

行业资讯

1、德州仪器2018Q4及年度财务业绩与股东回报

★★★★★

电子工程网:德州仪器公司日前公布其第四季度财务报告,营业收入为37.2亿美元,净收入12.4亿美元,每股收益1.27美元。其中,每股收益包括未涵盖在公司原始计划中的1美分离散税优惠。

关键词:德州仪器

2、英特尔计划在以色列投资110亿美元建新厂

★★★★★

路透社:美国芯片巨头英特尔计划向以色列投资110亿美元建立新的制造工厂,并要求以色列政府提供相当于其金额10%的补助金。英特尔与以色列财政部之间的投资谈判已经持续了几个星期,并且仍在进行。

关键词:英特尔,以色列

3、台积电报废近十万片晶圆

★★★★★

钜亨网:晶圆代工龙头台积电南科Fab 14B厂传出,晶圆生产制程中,采用到不合格光阻液,冲击生产良率下滑,据悉,台积电此次的光阻液供应商有三家,包含日商信越、JSR与陶氏化学,此次事件影响晶圆片数恐高达9万片,但内部最快将在本周间进行测试,确认多少晶圆受影响。

关键词:台积电

4、长方集团2018年预亏1.6亿

★★★★

半导体照明网:近日,长方集团发布2018年年度业绩预告,公司预计2018年实现归属于上市公司股东的净利润亏损15800万元-16300万元,而去年同期盈利3623.84万元。

关键词:长方集团

5、万润科技拟7650万元转让二级子公司惠州日上100%股权

★★★★

半导体观察网:近日,万润科技审议通过《关于转让惠州市日上光电有限公司100%股权的议案》,同意将日上光电所持有的惠州日上100%股权转让给美华美,交易价格为人民币7650万元。

关键词:润科技,惠州日上

6、洲明科技将扩大Mini LED和Micro LED显示屏产能储备

★★★

OFweek:洲明科技在中山建设智能制造基地,拟为正处于技术急剧变革突破的Mini LED和Micro LED显示屏做好土地和产能储备,拟为蓬勃发展的智慧路灯及专业照明布好格局,通过综合利用公司的技术、产业结构、销售和品牌优势,满足公司未来的发展需求,同时,还可引领行业升级,带动LED应用产业集群发展。

关键词:洲明科技

产业数据

1、mCOB现货价格(美元)

2、国际DRAM颗粒现货价格(美元)

3、国际Flash颗粒现货价格(美元)

4、国内闪存卡现货价格(美元)

5、国内内存条现货大盘价格(人民币)

6、SOX费城半导体指数

7、台湾半导体行业指数

8、台湾半导体报酬指数

9、申万半导体行业指数

SOX指数从2018年12月低点开始反弹,目前已达1254点,处于近一年的中部位置,上涨幅度明显。台湾半导体行业指数及台湾半导体报酬指数走势基本趋同,从2019年年初开始反弹,至今已接近2018年11月份的小高点。申万半导体行业指数有稳步爬升的迹象,目前呈小幅震荡向上的趋势。

总体来说,半导体行业的景气度有所恢复,各指数呈上涨趋势,且有不断上涨的趋势。

每日专题

人工智能在电路设计中的应用

人工智能对于电路设计最适合的应用是对于高维数据空间的探索,包括拥有海量影响因素导致人类设计师难以把握的问题,以及启发式的优化问题。

机器学习和人工智能在电子设计自动化领域最普遍的应用例子就是数字电路后端的布局布线。对于较大的设计,布线算法的每一步都要跑非常久,但是最后又不一定会真正收敛到较好的解,有时候甚至会出现结果变差的现象,这其实也是传统的启发式算法的典型现象,因为启发式算法的探索只是大概率会得到更好的解,但是不能保证每次探索都能找到更好的解。

机器学习的帮助主要来自于从大数据中的学习能力。传统的启发式算法本质上并未考虑算法应用的具体语境,每次在探索的过程中理论上会以等概率去探索各种方向。虽然在长达数十年的工程实践中,人们会在布线的启发式算法中加入各种优化,但是人类工程师对于布线这个高维度的复杂问题的把握程度毕竟有限。

如果移动过少难以完全缓解布线拥挤问题,而移动过多无非就是把本地的拥挤移动到了右边,也并非最优。这种变量维度过高的问题对于人类是很难把握的,而机器学习则可以从大量布局布线的实际案例中去学习如何最优化启发式算法的探索过程,从而使布线过程优化结果更好,同时也能减少探索次数,也就是减低了算法运行时间。

在布局布线领域,人工智能的另一个重要应用就是能为流程加入预测能力,从而减少迭代次数。数字电路布局布线是一个反复迭代的过程,流程前后的环节会互相影响。使用机器学习,通过学习大量的布局和布线拥挤程度之间的关系去做预测可以大大提升预测的精准度,从而减少迭代次数。

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