Smdled

Studio di machine learning che predice l'auto-allineamento dei componenti durante la rifusione SMT utilizzando Random Forest, Reti Neurali e SVR, ottenendo alta precisione per l'ottimizzazione del posizionamento.

Analisi delle applicazioni LED nell'illuminazione delle serre, coprendo efficienza energetica, fisiologia vegetale, benefici economici e sviluppi tecnologici futuri.

Una piattaforma scalabile per emettitori nanofotonici che utilizza array micro-LED-on-CMOS indirizzabili singolarmente e integrazione eterogenea di nanofili.

Ricerca sull'ottimizzazione del posizionamento di componenti SMT usando il machine learning per predire gli effetti di auto-allineamento, riducendo gli errori posizionali nella produzione elettronica.

Analisi di nuove tecniche di modulazione complessa nel dominio spaziale (QCM, DCM, SM-DCM) per VLC, inclusi prestazioni, rivelatori e applicazioni future.

Documentazione tecnica completa e risorse sulla tecnologia e le applicazioni smdled.

Studio che analizza il comportamento e i fattori contribuenti dello spostamento dei componenti nella tecnologia SMT utilizzando dati di linea di produzione reali e metodi statistici.