Smdled

Un estudio de aprendizaje automático que predice la autoalineación de componentes durante el reflow SMT utilizando Bosques Aleatorios, Redes Neuronales y SVR, logrando alta precisión para la optimización de la colocación.

Análisis de aplicaciones LED en iluminación de invernaderos, cubriendo eficiencia energética, fisiología vegetal, beneficios económicos y desarrollos tecnológicos futuros.

Una plataforma escalable para emisores nanofotónicos que utiliza matrices micro-LED-on-CMOS direccionables individualmente e integración heterogénea de nanocables.

Investigación sobre la optimización de la colocación de componentes SMT usando aprendizaje automático para predecir efectos de autocentrado, reduciendo errores posicionales en fabricación electrónica.

Análisis de novedosas técnicas de modulación compleja en el dominio espacial (QCM, DCM, SM-DCM) para VLC, incluyendo rendimiento, detectores y aplicaciones futuras.

Documentación técnica y recursos completos sobre la tecnología y las aplicaciones de smdled.

Estudio que analiza el comportamiento y los factores contribuyentes del desplazamiento de componentes en la Tecnología de Montaje Superficial utilizando datos de línea de producción real y métodos estadísticos.