5G/6G 工作流程的 AI 輔助設計

AI

AI 賦能員工能力提升

在我們努力追求更高的工程生產力、更快的上市時間,以及從海量數據中優化決策的同時,人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 提供了令人振奮的新工具,以加速工程生命週期。Keysight 可以協助您開始自動化工作流程,並加入您的專有最佳化演算法。

了解設計自動化工作流程的基礎知識

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適用於 Keysight ADS 的 AI 自然語言助理

Keysight 很高興為 Keysight ADS 軟體推出基於 AI 的自然語言助理,協助 RF 和高速使用者透過值得信賴且安全的 AI 工具立即提高生產力。

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Python 程式開發自動化

透過擴大存取 ADS 平台內部,自動化 MMIC 和模組工作流程。

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Python 應用程式自動化

了解 5G 功率放大器設計的優勢,包括將量測儀器整合到設計流程中,以及匯入負載牽引資料並據此進行設計。

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射頻電路設計的自動化與機器學習

檢閱如何在 ADS 中使用 Python API 設計「不可思議電路」的範例。

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使用 Python 將 ADS 連接至 PNA-X

瞭解詳情將即時 VNA 軌跡匯入 Keysight ADS 以進行建模和設計封閉。

使用 AI 建立模擬模型

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第 1 部分:人工神經網路 (ANN) 模型提取

本系列影片的第 1 部分詳細介紹了使用 Python 從資料集提取人工神經網路 (ANN) 模型的方法。

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第 3 部分:使用模型進行進階模擬

本系列影片的第 3 部分詳細介紹了在 Keysight 的 Advanced Design System (ADS) 中建立人工神經網路 (ANN) 電氣模型的方法。

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第 2 部分:將模型應用於 RF 模擬

本系列影片的第 2 部分詳細介紹了在 Keysight 的 Advanced Design System (ADS) 中實作從 Python 提取的人工神經網路 (ANN) 模型的方法。

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運用 Python AI 效能的負載牽引建模

探索如何利用量測到的負載牽引資料,透過 AI 和 Python 型工具建立進階模擬模型。

利用 AI 作為射頻設計助理

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搭載 AI 的射頻設計最佳化工具

探索 Filpal 的 AI 最佳化工具如何自動化模擬,實現雙頻濾波器等複雜設計的最佳化。

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搭配混合物理模型和 ANN 的裝置模型建立

探索混合式人工神經網路 (ANN) 模型如何結合量測與物理基礎方法,以解決複雜的裝置建模挑戰。

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運用機器學習的功率放大器設計

了解大學研究團隊如何利用 Keysight 的 Python API,運用機器學習自動化功率放大器設計。

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AI 輔助微波電路設計

探討 AI 和機器學習如何為 RF 電路設計提供設計助理。Python API 可解鎖 ADS 架構,實現對內部功能的無與倫比的控制。

精選課程

探索 RF 電路設計課程

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射頻電路設計的電熱模擬

探索電熱效應如何影響元件特性、降低 RF 和微波電路效能,並損害可靠性。

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適用於功率放大器負載牽引的射頻電路設計技術

查看使用負載牽引資料來優化功率放大器設計中關鍵指標的實用範例。

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確保您的 RF 功率放大器不會變成振盪器。

探索如何在不改變基本電路分析的情況下,計算多個穩定性指標。

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如何整合多技術 RF 組件

探討智慧型安裝技術,這些技術可在組裝不同的 RF 技術時進行調整。 

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使用 5G 調變訊號進行設計。

探索如何將失真 EVM 納入您的設計中,並縮短 5G 電路模擬週期。

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功率放大器中的數位預失真設計。

瞭解如何透過預測性 DPD 釋放 PA 設計潛力,進而改變 PA 製造商為客戶應用設計產品的方式。

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透過電磁/電路協同模擬及早識別射頻耦合問題

瞭解詳情使用電磁/電路共同模擬作為迭代設計工具,以縮短 RF 電路模擬時間。

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如何設計射頻功率放大器。

探索模擬 RF 功率放大器設計的基礎知識,以及六種不同級別的設計方法。

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使用 Keysight EDA 進行調變設計

了解使用 Keysight EDA 軟體進行調變設計的 8 大理由。

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解決射頻電路設計的 DD 模組整合挑戰

探索使用 SmartMount 和 RFPro 對典型雙頻前端模組 (FEM) 進行組裝、整合和電路電磁 (Circuit-EM) 驗證。

深入了解更多 RF 電路設計的洞察與精心編譯的 EDA 資源

 
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