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國立政治大學 國際經營管理英語碩士學位學程(IMBA) 冷則剛所指導 戴佩玲的 歐洲製造的晶片:對於歐洲半導體產業現狀的分析 (2021),提出Nexperia NXP關鍵因素是什麼,來自於半導體、歐洲晶片法案、供應鏈、國有化、晶片。

而第二篇論文國立臺灣大學 生醫電子與資訊學研究所 林致廷所指導 田有風的 生醫阻抗量測系統之設計與開發 (2019),提出因為有 生醫阻抗、硬體開發、機器學習、肌肉狀態、定點照護檢驗的重點而找出了 Nexperia NXP的解答。

最後網站NXP/NEXPERIA/FREESCALE代理商品牌哪家便宜 - 电子元器件則補充:NXP /NEXPERIA/FREESCALE品牌厂家简介 ... 成立于1953年的荷兰NXP前身是飞利浦(Philips)旗下的半导体公司,飞利浦半导体更名为NXP半导体,2006年销往私募后主要提供混合信号和 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Nexperia NXP,大家也想知道這些:

歐洲製造的晶片:對於歐洲半導體產業現狀的分析

為了解決Nexperia NXP的問題,作者戴佩玲 這樣論述:

The importance of semiconductors steadily increased during the last decades and they are now an essential part of many commercial and military products, from smartphones to computers and automotive all the way to surveillance technologies. However, a cumulation of recent negative events, such as th

e U.S.-China trade war and the global COVID-19 pandemic, led to a global chip shortage and turned the spotlight on the vulnerabilities of the global semiconductor supply chain. The European automotive industry was hit especially hard by the shortage, as it is strongly depended on semiconductors manu

factured abroad. In direct response to the shortage, the European Commission proposed a multi-billion-euro plan to boost the local production of semiconductors: The European Chips Act. The aim of the Chips Act is to manufacture 20 percent of the world's chips in Europe by 2030, which is four times m

ore than the current manufacturing capacity. This thesis explores the overall feasibility of the Chips Act proposal while taking into consideration the different states of the global semiconductor value chain, as well as the current status quo of the European semiconductor industry.

生醫阻抗量測系統之設計與開發

為了解決Nexperia NXP的問題,作者田有風 這樣論述:

生醫阻抗分析(bioelectrical impedance analysis, BIA)是一種用來判斷生物材料(biological materials)組成結構的非侵入性方法,雖然已有多組研究團隊利用生醫阻抗分析技術,但目前研究多半依賴成本甚高的商業儀器(commercial instrumentation)來完成。為了達到降低檢驗成本的目標,本研究以德州儀器(Texas Instruments, TI)專用於生醫阻抗量測的積體電路解決方案AFE4300為核心,提出全套定制硬體系統的設計與開發,方便以定點照護檢驗(Point-of-Care Testing, PoCT)的方式進行生醫阻抗

的量測。本研究開發的系統提供相當於商業儀器的量測功能,但硬體總成本僅為八十美元(約新臺幣兩千三百六十元)。再來,本研究利用此系統從受試者的肱二頭肌(biceps brachii muscle)收集不同肌肉狀態的數據。此外,本研究也包括機器學習(Machine Learning, ML)應用程式的開發,以接近百分之八十的準確率辨別四種不同的肌肉狀態,若僅對於兩種肌肉狀態加以辨別,該應用程式的準確率甚至高達百分之九十以上。