Smdled

Um estudo de machine learning que prevê o autoalinhamento de componentes durante o reflow SMT usando Random Forest, Redes Neurais e SVR, alcançando alta precisão para otimização de posicionamento.

Análise das aplicações de LED na iluminação de estufas, abrangendo eficiência energética, fisiologia vegetal, benefícios económicos e desenvolvimentos tecnológicos futuros.

Uma plataforma escalável para emissores nanofotónicos usando matrizes micro-LED-on-CMOS endereçáveis individualmente e integração heterogénea de nanofios.

Pesquisa sobre otimização da colocação de componentes SMT usando aprendizado de máquina para prever efeitos de autoposicionamento, reduzindo erros posicionais na fabricação eletrônica.

Análise de novas técnicas de modulação complexa no domínio espacial (QCM, DCM, SM-DCM) para VLC, incluindo desempenho, detectores e aplicações futuras.

Documentação técnica e recursos abrangentes sobre a tecnologia e aplicações smdled.

Um estudo que analisa o comportamento e os fatores contribuintes para o deslocamento de componentes na Tecnologia de Montagem em Superfície, utilizando dados reais de linha de produção e métodos estatísticos.