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国家频谱战略
简介 Frontier Foundry 的背景信息 Frontier Foundry Corp 站在网络安全和人工智能 (AI) 的前沿，在这些快速发展的领域引领创新解决方案。我们的组织专注于服务银行、金融、政府和太空领域，将深厚的技术专长与前瞻性思维相结合，以应对数字领域的复杂挑战。我们的核心优势在于开发强大的网络安全框架，并利用人工智能的力量来推动智能决策过程。我们的专业知识延伸到复杂的卫星网络安全领域。这种专业化使我们处于保护太空领域关键基础设施的最前沿，而太空领域对国家和国土安全越来越重要。此外，我们的人工智能驱动解决方案超越了传统的安全措施，提供了优化频谱利用和管理的创新方法，这对于高效的卫星运营至关重要。回应目的 本回应旨在为国家频谱战略贡献我们的见解和专业知识。认识到频谱管理在国家、国土安全和商业应用（特别是在卫星通信领域）中的关键作用，我们旨在提供符合该战略目标的宝贵建议。我们的目标是协助塑造一个频谱环境，不仅促进技术创新和经济增长，而且确保频谱使用的最高安全和效率标准。凭借我们在人工智能和网络安全方面的丰富经验，我们致力于提供解决方案和观点，帮助指导该战略实现其长期愿景，特别是在太空领域不断演变的威胁和技术进步的背景下。
TSMC包装技术和3D
用于花栗鼠和3D的高级铸造包装技术可以启动一个新时代 - 从CMOS到CSYS（互补系统，SOC和Chiplets集成）的过渡，用于更多Moore的Moore和更多的Moore Systems
2025 财年第二季度活动报告及附录 4C
Archer 从其商业代工合作伙伴 Applied Nanolayers (“ANL”) 处获得了其 Biochip gFET 设计的微型化制造版本，整个四英寸晶圆在该公司的外包半导体组装和测试 (“OSAT”) 合作伙伴 AOI Electronics 处切割和组装。与早期的 10mm x 10mm 到 1.5mm x 1.5mm 设计（图 2）相比，该设计的尺寸已显著缩小，即缩小了 97%。整个四英寸晶圆生产了 1,375 个 gFET 芯片，而使用早期四英寸晶圆制造运行设计生产了 45 个 gFET 芯片。组装好的芯片目前正在 Archer 进行测试。更小的 gFET 降低了每个芯片的成本并提高了代工厂的准备程度。
电切换代工厂加工的相变光子器件
尽管基于 PCM 的光子器件和电开关取得了重大进展，但将 PCM 集成到标准光子代工工艺中代表了 PCM 的一个重要技术里程碑。代工工艺集成不仅是实现 PCM 器件可扩展制造的切实途径，而且还使整个光子学界能够轻松获得 PCM 组件。值得注意的是，PCM 具有非外延性质和低加工温度，因此很容易实现 CMOS 后端集成，这从它们与 3D XPoint 内存架构的无缝集成中可以看出。我们预计，实现这一里程碑将大大加快 PCM 与大型交换矩阵的集成，并开辟新兴应用，例如任意波前合成、节能光交换和路由、量子光网络以及可扩展神经形态计算。
半导体应用的玻璃基材2020
METHODOLOGIES & DEFINITIONSTop-to-bottom approachAggregate of market forecasts@ System levelBottom-up approachEcosystem analysisAggregate of all players' revenue@ System levelComparison with existing data Monitoring of corporate communication Using other market research dataYoledéveloppement'sanalysis (consensus or not)Top-to-bottom approachAggregate of market forecast@ Semiconductor device levelPrimary data•Reverse costing•Patent analysis•Annual reports•Direct interviewsSecondary data•Press releases•Industry organization reports•ConferencesBottom-up approachEcosystem analysisAggregate of key players' revenues@ Semiconductor device levelSemiconductor foundry activityCapacity investments and equipment needsComparison with prior YoleDéveloppement'sreportsRecursive improvement of datasetCustomer feedback