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MMEC 无借口路线图
方法：MMEC 采用全生命周期方法来加速微电子创新。1) 基于角色的成员资格：利用优势并明确定义技术转型各个方面的角色和职责，以创建机遇之桥：• 基石成员：产品和任务系统所有者，他们整合和/或商业化能力并帮助制定需求。• 支柱成员：工程研发团队、小型企业/初创公司和创造性问题解决者。技术人才和能力了解可能性的领域，打破现状以提供原型解决方案和能力。• 基础成员：提供关键基础设施的核心制造商、测试设施、工具和 IP 供应商。2) 透明沟通：通过强大的治理结构进行开放式沟通和构思，包括负责维护使命和市场意识技术路线图的多元化成员指导委员会。• 问题定义：定义面向业务的国防部和商业市场问题陈述，包括基石成员要求。解决非稀释性风险投资、小型企业和私人资本的边界条件，以支持可持续发展和经济发展。 • 解决方案架构：利用全面的成员映射快速识别能够快速产生技术优势的技术和能力，这些技术和能力具有与时间线、成本和可衡量的功率、性能、完整性和安全性结果相关的有利指标。 3) 产品化所有权和协作：“技术再好也不够”- G. Heilmeier • 识别三赢的基于角色的合作机会，促进成员和利益相关者之间的平等合作。尽早投入人力资本、共同投资并建立激励和收入结构（许可证等）。 • 解决从研发到商业化的数据和知识产权生产者和消费者的物流、安全、工具/设备、参考流程和法律框架，以实现基金会和支柱组织之间的无缝转移以及通过 Keystone 成员的过渡。
MMEC 荣获微电子共享项目奖
中西部微电子联盟 (MMEC) 很高兴地宣布通过微电子共享项目授予五个技术开发项目。这五个项目奖项指定在未来四年内总计 1.3 亿美元中的 3100 万美元作为第一年的总资助，此外还有 2900 万美元的成本分摊，使潜在项目总预算超过 1.59 亿美元。这些项目将吸引来自行业、学术界和政府利益相关者的 30 多个 MMEC 成员参与，以推动国内微电子技术发展，提供解决方案来加强美国供应链。“这些奖项是 MMEC 成员和我们团队数月努力的结果，”MMEC 首席执行官 Jackie Janning-Lask 表示，“我们非常高兴看到这些项目授予 MMEC 成员。这些项目将在芯片开发的本土化中发挥关键作用，也是确保美国微电子供应链安全的关键一步。”
MMEC 宣布为六个微电子公共中心颁发跨中心支持解决方案奖
中西部微电子联盟 (MMEC) 很高兴地宣布获得资金，用于执行为期一年的跨中心支持解决方案 (CHES)，该解决方案由 CHES 工作组创建，由国家安全技术加速器 (NSTXL) 主持，包括来自六个参与中心的 Commons Hub 董事会代表：MMEC、CA DREAMS、NEMC、NORDTECH、NW-AI 和 SWAP。访问电子设计自动化 (EDA) 工具和知识产权 (IP) 库、工艺设计套件 (PDK) 和多工艺晶圆 (MPW) 运行对于微电子设备的开发至关重要。这些项目的成本效益可能是实验室到工厂成功过渡的重大障碍，并且对于处于技术开发前沿的小型组织来说通常是无法实现的。CHES 旨在提供一种经济高效的解决方案并管理一个安全且可扩展的平台，该平台由采用基于云的数字工程基础设施的多种内部部署和候选试点实施支持。随着项目的发展、技术的变化或新需求的出现，新的 EDA 工具和 IP 将被添加和配置。MMEC 商业创新总监 Paul Colestock 表示：“CHES 将为 Commons 生态系统中的组织提供的功能，我们对此感到非常兴奋。CHES 计划旨在显著提高访问能力、成本效率、加快项目进度并为跨中心协作提供基础。”MMEC 将与微电子 Commons 计划下 8 个指定中心中的 6 个合作，为中心及其成员提供经济高效的数字工程访问。
中西部微电子联盟 (MMEC)、佛罗里达半导体研究所 (FSI) 和 NSF 中佛罗里达半导体创新引擎 (CF
MMEC 是根据《芯片与科学法案》指定的微电子公共中心，致力于推广“无借口”创新路线图，为成员组织提供关键基础设施和技术进步项目机会。这些努力的基本目标是加速从实验室到晶圆厂再到任务和市场的转变，提供长期解决方案，旨在重建美国在半导体创新和制造能力方面的全球领导地位。MMEC 成立于中西部，但已扩展到大多数州，现在包括东南部。MMEC、FSI 和 CFSIE 之间的谅解备忘录概述了一种合作伙伴关系，该合作伙伴关系将增强技术能力，提供差异化数字和物理基础设施的访问和利用，并将共同提高跨组织的能力和容量，以统一来自工业界、学术界和政府的区域利益相关者。它还将建立专门的工作组，专注于先进封装，包括异构集成和高密度互连，这对下一代微电子技术的发展至关重要。此外，该合作伙伴关系还旨在加强半导体教育、劳动力发展和培训，同时扩大 MMEC 在东南地区扩大半导体计划和利益相关者协调的努力。
2023 年 4 月 20 日国防部副部长海蒂·舒 (Heidi Shyu) 女士......
2023 年 4 月 20 日 海蒂·徐女士 国防部研究与工程副部长（OUSD(R&E)） 华盛顿特区国防部五角大楼 3030 邮编 20301-3030 徐女士您好， 作为俄亥俄州国会代表团的成员，我们写信表达对中西部微电子联盟 (MMEC) 的支持，并支持其通过国防部 ME Commons 计划申请区域中心指定。MMEC 是一项重要的区域举措，它将为我们国家的作战人员带来最佳解决方案，并同样支持我们关键的国家安全战略，以重新夺回全球微电子行业的主导地位。 俄亥俄州拥有众多军事设施和国防工业供应链中的许多关键组件，很自豪能够成为保卫国家的重要贡献者。因此，俄亥俄州自然而然地被选为 ME Commons 计划下的区域技术中心所在地，支持能够快速从实验室转移到制造的微电子创新。超过 50 家中西部企业、组织和教育机构已承诺支持 MMEC。俄亥俄州一直支持该州主要军事和国防机构的创新，包括莱特帕特森空军基地的空军研究实验室和 NASA 格伦研究中心，对此俄亥俄州深感自豪。此外，俄亥俄州的高水平教育机构将继续培养支持 MMEC 及其活动所需的人才。MMEC 将通过提升服务于国防和商业市场的微电子生态系统的能力，提升该地区作为国际创新和技术中心的地位。随着地缘政治紧张局势不断加剧，半导体对国家国防越来越重要，我们赞扬 MMEC 的努力，并恳请您积极考虑 MMEC 向战略与频谱任务高级弹性可信系统 (S 2 MARTS) 提交的解决方案请求。
2024蒙大拿州制造报告
该报告是由蒙大拿州立大学蒙大拿州制造业推广中心（MMEC）和蒙大拿大学的商业和经济研究局（BBER）根据美国国家标准与技术研究所（NIST）制造业企业的国家标准与技术研究所（NIST）奖学金70NANB21H145编写。陈述，结论和建议是作者的陈述，不一定反映NIST制造扩展合伙企业或美国商务部的观点。特别感谢BBER经济学家Derek Sheehan的作者身份和BBER的亚当·扎恩（Adam Zahn）的数据帮助。我们还向詹妮·韦斯特（Jenni West），卡拉·利特尔（Carla Little）和来自MMEC的帕迪·弗莱明（Paddy Fleming）表示感谢，以获得宝贵的支持。任何错误或遗漏都是我们自己的。
使用Sommer软件包的定量遗传学
SOMMER软件包的开发是为了为R用户提供功能强大可靠的多元混合模型求解器，用于在二倍体和多倍体生物中的不同遗传和非遗传分析。此软件包允许用户估算混合模型的差异组件，并具有指定随机效应的方差 - 稳定率结构的优势，指定异质方差，并获得其他参数，并获得其他参数，例如浮肿，布鲁斯，蓝调，残留的值，填充的值，for for for for for for for for for for for for for for for for for for for of of of。使用Armadillo库将软件包的核心算法编码在C ++中，以优化DERECT INVERTION算法中常见的密集矩阵操作。尽管Vignette显示了使用MMER函数的示例，但是使用MMEC功能可以比供估计的系数多的记录更快，我们强烈建议您转移到MMEC功能的使用。
AI驱动的交通符号分类与交互式GUI集成
*1助理教授of Electronics and Communication Engineering, MMEC Belagavi, Karnataka, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Traffic sign recognition plays a pivotal role in the development of autonomous vehicles and advanced driver- assistance systems (ADAS), significantly enhancing road safety.该项目利用卷积神经网络（CNN）的力量准确地对流量标志进行分类。德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集，其中包含在各种条件下捕获的43个交通标志类别的图像，用于模型培训和评估。通过调整大小，归一化和单热编码对图像进行预处理，从而确保与CNN体系结构的兼容性。为了提高模型鲁棒性，采用了旋转，变焦和换档等数据增强技术，从而创建了一个丰富的数据集用于培训。所提出的CNN体系结构包括多个卷积，汇总和辍学层，从而实现有效的特征提取和分类。该模型是使用Adam Optimizer训练的，并在单独的测试集上进行了评估，从而实现了高精度并在现实世界中证明其有效性。结果表明，数据增强显着增强了概括，辍学层的使用减少了过度拟合。该项目以成功部署流量标志识别系统的结论，能够以高精度识别流量标志，从而铺平了将AY集成到实时流量监控和ADA中。这项成就标志着朝着更安全的自主驾驶技术迈出的重要一步。