5G 워크플로우를 설계 AI 지원 설계

인공지능

인공지능은 인력 역량 강화를 가능케 합니다

엔지니어링 생산성 향상, 시장 출시 기간 단축, 방대한 데이터 기반 최적화된 의사결정을 추구하는 가운데, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 엔지니어링 라이프사이클 가속화를 위한 혁신적인 도구를 제공합니다. 키사이트는 워크플로우 자동화를 시작하고 독자적인 최적화 알고리즘을 도입하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.

자동화된 워크플로 설계의 기본 사항 학습

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키사이트 ADS용 AI 자연어 어시스턴트

키사이트는 RF 및 고속 사용자가 신뢰할 수 있고 안전한 AI 도구를 사용하여 즉시 생산성을 높일 수 있도록 지원하는 키사이트 ADS 소프트웨어용 AI 기반 자연어 어시스턴트를 소개하게 되어 기쁩니다.

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개발자를 위한 Python 자동화

ADS 플랫폼 내부에 대한 확장된 액세스를 통해 MMIC 및 모듈 워크플로를 자동화합니다.

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애플리케이션용 Python 자동화

T&M 장비를 설계 흐름에 통합하고 로드 풀 데이터를 가져와 설계함으로써 5G 전력 증폭기 설계의 이점을 확인하십시오.

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RF 회로 설계를 위한 자동화 및 머신러닝

ADS에서 Python API를 사용하여 "상상하기 어려운 회로"를 설계하는 방법의 예시를 검토하십시오.

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Python을 사용하여 ADS를 PNA-X에 연결

실시간 VNA 트레이스를 키사이트 ADS로 가져와 모델링 및 설계 완료에 활용하는 방법을 알아보십시오.

AI를 사용하여 시뮬레이션 모델 생성

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1부: 인공신경망(ANN) 모델 추출

이 비디오 시리즈의 1부에서는 Python을 사용하여 데이터 세트에서 인공신경망(ANN) 모델을 추출하는 프로세스를 자세히 설명합니다.

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3부: 고급 에뮬레이션을 위한 모델 사용

이 비디오 시리즈의 3부에서는 키사이트의 Advanced Design System(ADS)에서 인공신경망(ANN)의 전기 모델을 생성하는 프로세스를 자세히 설명합니다.

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2부: RF 시뮬레이션에 모델 적용

이 비디오 시리즈의 2부에서는 Python으로 추출된 인공신경망(ANN) 모델을 키사이트의 Advanced Design System(ADS)에 구현하는 프로세스를 자세히 설명합니다.

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Python의 AI 기능을 활용한 로드 풀 모델링

측정된 로드 풀 데이터를 활용하여 AI 및 Python 기반 도구를 사용하여 고급 시뮬레이션 모델을 생성하는 방법을 알아보십시오.

AI를 RF 설계 지원 도구로 활용

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AI 기반 RF 설계 최적화 도구

Filpal의 AI 최적화 도구가 시뮬레이션을 자동화하여 듀얼 밴드 필터와 같은 복잡한 설계를 최적화하는 방법을 알아보십시오.

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하이브리드 물리 모델 및 ANN을 활용한 디바이스 모델링

하이브리드 인공신경망(ANN) 모델이 측정 기반 및 물리 기반 접근 방식을 결합하여 복잡한 디바이스 모델링 과제를 해결하는 방법을 살펴보십시오.

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머신러닝을 활용한 전력 증폭기 설계

한 대학 연구 그룹이 키사이트의 Python API를 활용하여 머신러닝으로 전력 증폭기 설계를 자동화하는 방법을 알아보십시오.

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AI 지원 마이크로파 회로 설계

AI 및 머신러닝이 RF 회로 설계를 위한 설계 지원 도구를 제공하는 방법을 살펴보십시오. Python API는 ADS 아키텍처를 개방하여 내부 기능에 대한 탁월한 제어를 가능하게 합니다.

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RF 회로 설계 과정 탐색

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전기-열 가열이 디바이스 특성에 미치는 영향, RF 및 마이크로웨이브 회로 성능 저하, 신뢰성 저하에 대해 알아보십시오.

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전력 증폭기 로드 풀을 위한 RF 회로 설계 기술

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귀사의 RF 전력 증폭기가 오실레이터가 되지 않도록 확인하십시오.

기본 회로 분석을 변경하지 않고 여러 안정성 지표를 계산하는 방법을 알아보십시오.

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다양한 RF 기술을 조립할 때 적용되는 지능형 마운팅 기술을 살펴봅니다. 

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EM/회로 공동 시뮬레이션을 통해 RF 커플링 문제를 조기에 식별

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