紫光集团并购武汉新芯 存储器战略加快落地

紫光集团与武汉新芯成立控股公司,并通过一系列并购、入股等操作加强存储器业务,旨在快速推进存储战略。

记者最新获悉,紫光集团已与武汉新芯集成电路制造有限公司(下称武汉新芯)达成合作意向,双方将成立新的控股公司“武汉长江存储科技有限公司”,紫光集团将持有新控股公司超过50%股份,其董事长赵伟国将担任新控股公司的董事长。

紫光大举布局存储器,旗下上市公司紫光国芯除定增募资800亿筹建存储厂外,还竞购了山东华芯持有的西安华芯51%股权,合计持股增至76%,实现跻身国内存储器设计第一梯队的目标;并投资6亿美元入股台湾存储器封测厂力成获得其25%股权,成为其最大股东。而在集团层面,紫光集团邀请到台湾华亚科董事长高启全加盟。

紫光集团现有紫光股份、紫光国芯等资本运作平台,其中紫光国芯被明确定义为存储平台。业内人士表示,通过并购、入股等方式,紫光国芯已经具有了存储设计、封装及高端管理人员资源,此次合并武汉新芯,则节省了存储厂筹建时间、资源成本,有助于其加快存储战略落地。





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本文转自d1net(转载)

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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