【华秋×萨科微】2023年半导体行业将迎全新发展良机

全球半导体市场预计在2023年经历调整,但中国半导体市场份额有望提升,下半年将迎来增长。萨科微等本土厂商在功率半导体领域积极发展,提供包括MOS场效应管、IGBT、SiC器件等产品,填补国内产业链空白,广泛应用在新能源汽车、通讯电力等多个行业。

半导体行业发展概览

WSTS 预测,2023年全球半导体市场规模将同比减少4.1%,降至 5,566亿美元,但这一波下行周期有望在2023年下半年出现拐点,受益于国际行情,中国半导体市场占全球半导体市场的销售份额将进一步提升,在下半年有望迎来较为快速的增长。

2023年行业将迎全新发展良机

中国半导体产业依托于丰富人口红利、庞大市场需求、稳定经济增长及产业扶持政策等众多有利条件快速发展。据数据显示,从2016到2023年中国半导体进入高速发展期,2019年首次突破万亿元,2021与2022年平均复合增长率约为8%,预计2023年达到1,5009亿元,将迎来全新发展良机。

 

半导体产量方面,根据国家统计局数据,2010年以来中国半导体产量逐年增长,由414亿块增长至2020年的2,612亿块,2021年更是迅猛增长至3,594亿块,同比大幅增长37.6%,是除了2010年以外近13年来的最高增速,2022年由于存货、库存保持高位,项目重复建设,产能出现负增长。2023年下半年随着库存消耗,产能将出现提升,预计增长6%达到3,400亿块。

本土功率半导体厂商迎来发展新契机

以深圳市萨科微半导体有限公司(以下简称“萨科微”)为代表的“造芯”势力正在奋力追赶,致力补齐国内功率半导体产业链中重要的一环。

萨科微半导体产品包括“slkor”品牌的碳化硅SiC二极管、碳化硅SiC MOS管、IGBT管、第五代超快恢复功率二极管、高中低压MOS场效应管、可控硅、桥堆等功率器件,肖特基二极管、ESD静电保护二极管、TVS瞬态抑制二极管、通用二极管三极管,和电源管理芯片、霍尔HALL传感器、高速光耦、晶振等、客户涵盖工业、军工、民用消费类等系列,满足新能源汽车、高端装备、通讯电力设备、太阳能光伏、医疗设备等行业对高性能产品的需求,也在智能手机、手提电脑、机器人、智慧家居、物联网车联网、LED照明、3C数码产品等领域得到广泛的应用。

主营产品

MOS场效应管、霍尔hall元件、IGBT单管、SiC碳化硅器件、高速光耦、ESD静电保护二极管、TVS瞬态抑制二极管、肖特基二极管、COOLMOS、电源管理IC等 (可兼容替代ON安森美、DIODES美台、Honeywell霍尼韦尔、TI德州仪器、IR、AMS、NXP等进口品牌产品)。

1

MOS场效应管

2

IGBT单管

3

SiC碳化硅器件

4

肖特基二极管

5

TVS瞬态抑制二极管

6

电源管理IC

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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