Smdled

रैंडम फ़ॉरेस्ट, सपोर्ट वेक्टर मशीन और न्यूरल नेटवर्क मॉडल का उपयोग करके, SMT रिफ्लो सोल्डरिंग प्रक्रिया के दौरान घटक विस्थापन (x, y, रोटेशन) की भविष्यवाणी करने वाला एक मशीन लर्निंग अध्ययन।

ग्रीनहाउस प्रकाश व्यवस्था में एलईडी अनुप्रयोगों का विश्लेषण, जिसमें ऊर्जा दक्षता, पादप शरीर विज्ञान, आर्थिक लाभ और भविष्य की तकनीकी प्रगति शामिल है।

व्यक्तिगत रूप से एड्रेस करने योग्य माइक्रो-एलईडी-ऑन-सीएमओएस सरणियों और नैनोवायर्स के विषम एकीकरण का उपयोग करके नैनोफोटोनिक एमिटर्स के लिए एक स्केलेबल प्लेटफॉर्म।

सेल्फ-अलाइनमेंट प्रभावों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके एसएमटी कंपोनेंट प्लेसमेंट को ऑप्टिमाइज़ करने पर शोध, इलेक्ट्रॉनिक विनिर्माण में स्थितिगत त्रुटियों को कम करना।

VLC के लिए नई स्पेशल कॉम्प्लेक्स मॉड्यूलेशन तकनीकों (QCM, DCM, SM-DCM) का विश्लेषण, जिसमें प्रदर्शन, डिटेक्टर और भविष्य के अनुप्रयोग शामिल हैं।

smdled प्रौद्योगिकी और अनुप्रयोगों के बारे में व्यापक तकनीकी दस्तावेज़ और संसाधन।

वास्तविक उत्पादन लाइन डेटा और सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके सरफेस माउंट टेक्नोलॉजी में घटक शिफ्ट के व्यवहार और योगदान कारकों का विश्लेषण करने वाला एक अध्ययन।