高通最新处理器指定三星为唯一制造商

高通宣布三星成为其最新旗舰处理器的独家制造商,这标志着三星在高端芯片制造领域的突破。此次合作预估价值超10亿美元,并可能促使高通在未来将更多订单分配给三星,对台积电构成竞争压力。

高通公司表示,三星电子将成为该公司最新旗舰处理器的唯一制造商。对此,台积电目前呈无言以对状态,三星此次一家全收高通最新旗舰处理器,相信是今年台积电最大的坏消息了。有分析师估计,这次合作价值超过10亿美元。此前高通仅仅交由台积电进行高端芯片加工,这次三星一举掠夺10亿美元订单,台积电估计真的哭晕在厕所了。

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“这次合作的意义非常重大,因为此前除了台积电,高通还没有通过其他厂商生产高端芯片,”

  ——Maybank Kim Eng分析师Warren Lau

通过这次骁龙820处理器的生产订单,三星可能获得超过10亿美元的营收。除此之外,高通首次交由台积电以外的厂商生产高端芯片,是否代表了以后高通也将把更多的代工订单交由其他厂商生产呢?

与此同时,有消息表示,高通骁龙820处理器的所有订单已经确认仅仅由三星一家代工,尽管单单的高通订单不会让三星大放异彩。但该交易暗示,三星努力推动代工业务成长,以使营收来源多样化的努力正在积聚动能。

Maybank Kim Eng分析师Lau还表示,高通可能扩大对三星下其它今年稍晚上市的骁龙芯片订单,一旦三星正研发中的10nm技术达到量产,则三星将成为高通芯片订单的一个最具竞争力的厂商。他说,高通的订单有可能吸引更多客户出走台积电。


本文转自d1net(转载)

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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