Smdled

Étude d'apprentissage automatique prédisant l'auto-alignement des composants pendant le refusion SMT à l'aide de Forêts Aléatoires, Réseaux de Neurones et SVR, atteignant une haute précision pour l'optimisation du placement.

Analyse des applications des LED dans l'éclairage des serres, couvrant l'efficacité énergétique, la physiologie végétale, les avantages économiques et les développements technologiques futurs.

Une plateforme évolutive pour émetteurs nanophotoniques utilisant des réseaux micro-LED-sur-CMOS adressables individuellement et l'intégration hétérogène de nanofils.

Recherche sur l'optimisation du placement des composants CMS par machine learning pour prédire les effets d'auto-alignement, réduisant les erreurs de positionnement en fabrication électronique.

Analyse de nouvelles techniques de modulation complexe dans le domaine spatial (QCM, DCM, SM-DCM) pour les VLC, incluant les performances, les détecteurs et les applications futures.

Documentation technique et ressources complètes sur la technologie smdled et ses applications.

Une étude analysant le comportement et les facteurs contributifs du déplacement des composants en technologie de montage en surface, utilisant des données de ligne de production réelles et des méthodes statistiques.