半导体参数提取技术挑战 - 传统优化算法受梯度变化不明确影响易陷入局部最优且提取结果不理想 [1] - 现代半导体模型中大量相互关联参数导致传统方法效率低下需拆解为多个子步骤耗时数天至数周 [1] ML Optimizer技术突破 - 基于机器学习的全局优化器可同步处理海量图形与参数将提取周期从数天缩短至数小时 [1] - 擅长应对非凸参数空间通过先进算法精准定位全局最优解提升准确性与拟合一致性 [1] 直播活动内容 - 展示ML Optimizer在二极管、GaN HEMT、MOSFET及BJT等器件建模中的实际应用案例 [2] - 设置互动抽奖环节赠送小米手环9等礼品 [2] 直播嘉宾信息 - 主讲嘉宾李依奥专注于人工神经网络及ML Optimizer在器件建模中的应用 [6] - 答疑嘉宾邓家媛负责MBP、MQA等产品应用开发拥有10年半导体技术支持经验 [9] 行业活动推广 - 提供技术干货与奖品吸引观众扫码预约参与线上交流 [10] - 公众号推荐关注半导体领域原创内容及全球产业动向 [13][16]