晶片/芯片的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

芯片戰爭：歷史與今天的半導體突圍

為了解決晶片/芯片的問題，作者腦極體 這樣論述：

今天我們很容易發現，不斷升溫的中美科技博弈，核心問題就在於芯片。一枚小小的晶片，究竟為何會變成制約中國科技發展的關鍵因素？環繞在中國週邊的半導體封鎖，究竟是如何一步步發展到了今天的情況？另一方面，芯片產業本身特質是高投入、高度集成化、全產業鏈分配。這些特質導致芯片產業必然不斷發生舊秩序損壞與新規則建立，換言之，在芯片領域，“戰爭”是常態，而“和平共處”非常稀少。如果我們能讀懂歷史上已經發生的芯片戰爭與芯片博弈，那麼也將能以效率找到今天中國芯片的突圍方向。將歷史經驗與今天的情況結合，或許會發現，我們此刻正身處一場從未停止過的“芯片戰爭”。《芯片戰爭：歷史與今天的半導體突圍》主

要內容包括：第一章 技術變局；第二章 區位博弈；第三章 公司殺伐；第四章 突圍法則；第五章 中國底牌，後記：中國半導體的集群進攻時？ 《芯片戰爭：歷史與今天的半導體突圍》希望能夠給半導體行業的政策制定者、投資者、經營者、管理者和其他各類從業者以啟迪，給有志於投身半導體行業的人員以綜合認知，給有興趣瞭解半導體的大眾以行業知識。

晶片/芯片進入發燒排行的影片

使用簡易微流控晶片對大量微藻樣品進行生物燃料及蛋白質含量篩選

為了解決晶片/芯片的問題，作者米什拉 這樣論述：

微藻是重要的可再生能源，由於它們在碳固定方面的高效率，微藻經常被用於生物燃料生產和蛋白質合成。通過結合多種生長因子，我們採用紫外線 (U.V.) 誘變來誘導微藻的基因組突變，從而提高脂質含量和蛋白質產量。另一方面，篩選過程廣泛且耗時，因此本研究旨在開發一種簡單的微流體技術，以增強微藻生物燃料和蛋白質合成。本研究中我們使用低成本的電腦數值控制 (CNC) 微銑削技術而不是傳統的光刻方法製作懸滴微流控芯片，我們在每個芯片上的數十個單獨的懸滴（每個 0.3 L）中培養Botryococcus braunii（一種用於生物燃料生產的最常用的淡水微藻）和Cyanidium sp.（一種嗜酸藻類），並在

每個芯片上監測它們的生長至少14 天，接下來我們使用不同大小的液滴來優化脂質含量，並首次證明了細胞密度對藻類生長和脂質生產的影響，最後我們在紫外線誘導的隨機突變後的原本位置測定了微藻的脂質和蛋白質含量，然後計算了適當的UV-C劑量，其中，各種光照被用來促進藻類生長、脂質和蛋白質的產生。結果表明與在黑暗中培養的微藻相比，微藻被紫外線所修飾，生物量增長增加了137%及脂質含量增加了149%，與在光照條件下培養的微藻相比，微藻的脂質含量有所提高（23.8%）。以Cyanidium sp.為例，我們的結果表明，經過紫外線照射後發生突變的微藻中，生物量增長 (10.8%) 和蛋白質含量 (5%) 增加，

並且在2500勒克斯下生長的藻類與在四種不同強度的光照下生長的微藻相比，其蛋白質含量 (35%) 增加。總之，我們展示了新的方法來調整在特定芯片區域中調整四種不同照明的能力，並開發了一種用於長期微藻培養的懸滴式微流體系統，該系統可通過實驗室移液器輕鬆處理，無需額外的泵系統。最後，我們嘗試了拉曼光譜技術來確定我們感興趣的區域的不同拉曼位移（cm-1）峰，例如藻類蛋白質和脂質，Botryococcus braunii 和 Cyanidium sp。拉曼光譜顯示兩種藻類的峰強度存在差異菌株，顯示出較高的 Botryococcus braunii 脂質峰和較高的 Cyanidium sp 蛋白質峰。該

微流體系統旨在促進微藻突變體的發展並用於提高藻類生產力。關鍵詞：生物燃料；微流控；微藻；紫外線誘變

AI硬體專屬晶片：最新技術未來創新發展

為了解決晶片/芯片的問題，作者張臣雄 這樣論述：

AI的進化已擺脫GPU/TPU而進入FPGA/ASIC裏了！物聯網及Humanoid時代，專屬AI晶片將打造未來世界   　　當特斯拉推出Humanoid Robot時，舉世嘩然，人形機器人將成真！當然人形機器人是不會有所謂的GPU在裏面的，相對的，針對人工智慧的專屬硬體已悄然進入我們的世界。從最初深度學習加速器的產業化，到以神經形態計算為基礎的類腦晶片迅速發展，AI晶片在數年內獲得了巨大進步。在未來5年或更長時間內，我們期待以新型記憶體為基礎、利用記憶體內計算的深度學習AI晶片能夠產業化，同時期待類腦晶片逐漸取代深度學習AI晶片。10～20年後AI晶片的形態：除了比現在強大得多

的性能、極低的功耗外，它將不是現在這樣硬邦邦的一塊晶圓，而可能是可彎曲、可折疊甚至全透明的薄片，可以隨時隨選列印，可以植入人類體內，甚至可能是一種用蛋白質實現或依照DNA計算、量子計算原理設計的AI晶片。使用GPU/TPU做深度學習早已落伍，本書將帶你進入全新的AI世界，讓你一窺未來20年的巨大革命。 　　本書技術內容 　　●深度學習AI晶片 　　●神經形態計算和類腦晶片 　　●近似計算、隨機計算和可逆計算等數學運算 　　●自然計算和仿生計算 　　●元學習與元推理 　　●有機計算和自進化AI晶片 　　●量子場論、規範場論與球形曲面卷積 　　●

重整化群與深度學習 　　●超材料與電磁波深度神經網路 　　●量子機器學習與量子神經網路   本書特色   　　●市面上第一本AI晶片詳解專書 　　●500強企業首席科學家多年研究心血和前瞻未來的傾心總結 　　●1超3強，世界頂級技術公司爭先恐後大力投入AI晶片，看見未來趨勢 　　●超過200張豐富的圖表、表格，佐以深入紮實的講解，知識含金量大上升 　　●讓你洞察5年、10年後的AI理論、技術，以及產業趨勢   專家推薦   　　This is a timely, comprehensive, and visionary book on AI

Chips such as deep learning and neuromorphic computing Chips. In spite of many revolutionary and cutting-edge advances, in both theory and hardware, that made such AI chips possible, the author has succeeded to impart the essence of the essential recent advances, in pedagogical terms, for the lay r

eader to understand, and appreciate. 　　This book is essential reading for anyone interested in learning how AI Chips is spearheading the next industrial revolution.——Leon O. Chua   　　這是一本關於深度學習和神經形態計算等類別AI 晶片的及時、全面而富有遠見的書。儘管使AI 晶片成為可能的革命性前沿進展在理論和硬體方面都層出不窮，作者還是成功地以循循善誘的口吻分享了最新進展的精髓，讓眾多讀者能夠理解和領會

。 　　對於任何有興趣瞭解AI 晶片如何引領下一次工業革命的人來說，這本書都是必不可少的讀物。——蔡少棠（Leon O. Chua）

由延遲近似與接腳可訪性最佳化增進設計收斂之研究

為了解決晶片/芯片的問題，作者李泰成 這樣論述：

滿足時序要求是現代單晶片系統設計裡，最具挑戰性的一個步驟。靜態時序分析下的時序收斂，是晶片流片之前必要但耗時的過程。實體設計工具，因效率的考量，需要犧牲部份的準確度，無法獲得最精確的時序估計，因此準確的時序在驗證級別的工具器中進行計算，在對晶片進行實體修改之後每次都需迭代驗證。我們的研究提出了一種實現流程，能夠減少時序驗工具與實體設計工具之間的迭代次數。利用近似模型來擷取驗證工具的資訊，以及利用非線性回歸模型對標準元件的資料庫進行建模，用來進行以時序為導向的布局。準確的線延遲與元件延遲時間估計，被整合到以滿足時序規格的修正布局步驟中，藉以估算元件移動最佳的位置。這網絡延遲和信元延遲的準確估計

是集成到時序驅動的佈局中，因此最佳可以獲得細胞運動的位置。這個後最佳化的流程被應用到ICCAD15增量時序布局的競賽中，初始的設計從前三名的團隊中獲得的。在相同的設計規格之下，所提出的方法，在各項降低違反時序指標方面，各個設計芯片皆取得了顯著的改善。另外，元件的合成對於當代的數位晶片設計至關重要，在先前合成自動化的研究中，皆只考慮到元件的面積、可繞性、以及接腳的可訪性，這是第一個針對元件接腳的可訪性多樣性的研究，同一個網表，我們提供了相同面積，且驗證級別的延遲幾乎相同的多個設計，大幅提高實體設計的彈性。我們利用先前的研究，在可繞的布局中，利用貝式階層具類分析對於布局階段的設計做擷取，這些分層會

經過類神經網路做時序排列，確保他們在效能上可以互換，最後繞線後最經由卡方適合度的過濾法，確保最後的接腳在歐式空間上為均勻的分布。