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研究团队采用创新方法,首先形成与真实吸收线无任何区别的仿真信号来充分训练深度神经网络,使之学习吸收线的所有特征;为提高探测灵敏度,研究团队有意增加了低信噪比样本的训练,使深度学习神经网络的探测精度达到99.8%,探测完备性也显著提升约30%,达到99%。这种人工智能的训练和搜寻方式大大缩短搜寻时间,并提高探测灵敏度和对微弱信号探测的完备性。
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目前,各大企业和机构都在大力推动芯粒技术在汽车领域的应用和发展。2022年3月,英特尔、超威半导体(AMD)、ARM、高通、三星、台积电、谷歌云、Meta和微软等公司联合推出的Die-to-Die互连标准,主要目的是统一芯粒之间的互连接口标准,打造一个开放性的生态系统。2024年1月,包括丰田、日产、本田在内的12家日本汽车制造商、零部件供应商和半导体公司组建先进汽车芯片研发联盟,重点是利用芯粒技术开发下一代汽车SoC。
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