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CIS封装技术

CIS封装最初采用的是带有玻璃盖板的陶瓷封装,例如Amkor的VisionPak就是一种陶瓷无铅芯片载体。这种方案比较昂贵而且会占用很大的相机内空间。20世纪末晶圆级封装(Wafer Level Package, WLP)技术逐步发展起来,其优势在于尺寸小、重量轻和成本低,并逐渐引起大家的关注。2007年3月,日本Toshiba公司首次展出采用硅通孔技术的WLP的小型图形传感器模组,该技术不仅提供用于模块集成的完全密闭的器件,使由污染颗粒所导致的CIS成品率损失大大降低,还具有最小尺寸和质量、有效降低寄生效应、改善芯片运行速度和降低功耗等优点[11-12]。如今全球只有台积电下属公司精材科技、华天科技(昆山)电子有限公司、晶方科技、科阳光电四家OSAT(Outsourced Semiconductor Assembly and Testing)可以提供图像传感器WLP解决方案,其中只有华天科技(昆山)和晶方科技能够提供300 mm(12英寸)图像传感器WLP服务。表1列举了全球CIS各环节主要供应商。

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决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书)

决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则。分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类。在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中。 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通常的算法是利用启发式的算法如ID3,C4.5,CART等递归的选择最优特征。选择一个最优特征,然后按照此特征将数据集分割成多个子集,子集再选择最优特征, 直到所有训练数据都被正取分类,这就构造出了决策树。决策树有如下特点:

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