中国二线城市有哪些比较知名的芯片设计企业

本文汇总了成都、重庆、杭州、合肥、武汉、长沙、西安等二线城市的芯片设计企业。如成都有振芯科技等,重庆有西南集成电路等,为转战二线城市工作的人提供参考。

以下列出成都、重庆、杭州、合肥、武汉、长沙、西安等城市的一些芯片设计企业,转战二线城市工作的同志们可以参考参考~

成都:芯片设计有振芯科技、锐成芯微、和芯微、雷电微力、华大九天、华为海思、新华三等各具特色的企业,半导体封测有华天科技(原宇芯)、士兰微、英特尔、德州仪器、芯源系统(MPS)等;

重庆:西南集成电路、中科芯亿达、锐弗瑞思科、声光电、华润微电子、SK海力士、御芯微、中航微电子等;

杭州:士兰微、平头哥半导体、杭州国芯、矽力杰、华澜微电子、海康威视、大华股份、杭州中芯晶圆、广立微、联芸科技、立昂微电子、海纳半导体、嘉楠耘智、新华三、杭州岸达科技、派恩杰半导体、杭州微纳科技、杭州晟元、万高、杭州汉安、杭州西风半导体等;

合肥:联发科、君正、杰发科、兆芯电子、宁芯电子、格易集成、芯海电子、松豪电子、菲特微电子、恒烁半导体、合肥工大先行微电子、龙迅半导体、泽晟微电子、芯谷微电子、芯荣微电子、安胜智能、水联水务、华语信息、合芯微电子、奕斯伟、长鑫存储、睿力、兆易创新等;

武汉:国民技术、武汉精测电子、华为武汉研究所、中原电子、长江存储、烽火通信、泽石科技、中兴通讯武汉研发中心、高德红外、芯动科技、武汉虹识技术、凌九电子、梦芯、灵汐科技、湖北鼎龙控股股份有限公司、武汉聚芯微电子、长芯盛等;

长沙:国科微、创芯集成电路、景嘉微等;

西安:海思半导体、大疆、地平线、奕斯伟、寒武纪、英飞凌、深亚电子、联圣、中芯微电子、爱迪、华泰、大智微电子、德恒科技、恒拓微电子、德智科技、群茂科技、海德威、速波微电子、秦普电子等。

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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