Smdled

Eine Machine-Learning-Studie zur Vorhersage der Bauteil-Selbstjustierung während des SMT-Reflows mit Random Forest, Neuronalen Netzen und SVR, die eine hohe Genauigkeit für die Platzierungsoptimierung erreicht.

Analyse von LED-Anwendungen in der Gewächshausbeleuchtung, abdeckend Energieeffizienz, Pflanzenphysiologie, Wirtschaftlichkeit und zukünftige technologische Entwicklungen.

Eine skalierbare Plattform für nanophotonische Emitter mittels einzeln ansteuerbarer Micro-LED-on-CMOS-Arrays und heterogener Integration von Nanodrähten.

Forschung zur Optimierung der SMT-Bauteilplatzierung mit maschinellem Lernen zur Vorhersage von Selbstausrichtungseffekten, um Positionsfehler in der Elektronikfertigung zu reduzieren.

Analyse neuartiger räumlicher Komplexmodulationsverfahren (QCM, DCM, SM-DCM) für VLC, einschließlich Leistung, Detektoren und zukünftiger Anwendungen.

Umfassende technische Dokumentation und Ressourcen zu smdled-Technologie und Anwendungen.

Eine Studie, die das Verhalten und die Einflussfaktoren der Bauteilverlagerung in der Oberflächenmontagetechnik anhand von Produktionsdaten und statistischen Methoden analysiert.