What is COB package?

时间: 2023-11-21 14:31:14 浏览: 32
COB (Chip-On-Board) package is a type of electronic packaging where a microchip or integrated circuit is mounted directly onto a printed circuit board (PCB) and then wire bonded to the board. In this package, the microchip is placed directly on the substrate or PCB without any additional packaging. This type of package is commonly used in applications where space is limited, such as in mobile devices or automotive electronics. COB packages offer several advantages, including a smaller form factor, better heat dissipation, and reduced cost due to the elimination of the traditional plastic or ceramic packaging.
相关问题

COB工艺和COB封装有什么不同

COB工艺(Chip on Board)和COB封装(Chip on Board Package)是两个不同的概念。 COB工艺是一种将芯片直接贴合在PCB或基板上的封装工艺。该工艺可以减小芯片和PCB之间的电阻和电感,提高电路的性能和稳定性。COB工艺可以将多个芯片组合在一起,形成高密度的集成电路。 COB封装是一种将芯片直接封装在基板上的封装方式。COB封装通常采用无引脚封装(CSP)技术,可以将芯片封装在更小的空间内,从而实现更高的集成度和更小的封装尺寸。COB封装还能够提高芯片的可靠性和耐受性。 因此,COB工艺和COB封装虽然都是将芯片封装在基板上的技术,但它们的应用场景和实现方式是不同的。

启动报文的COB-ID

启动报文的COB-ID(CAN Object Identifier)是CAN总线上用于识别不同CAN帧类型和数据的标识符。启动报文的COB-ID通常是一个预定义的值,用于标识CAN总线上发送的第一个CAN数据帧。在CAN总线上,启动报文的COB-ID应该与其他节点发送的值相同,以确保所有节点都使用相同的CAN帧格式和数据。通常情况下,启动报文的COB-ID是0x00或0x80,具体取决于CAN总线使用的标准或协议。

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***************************master_pro set pp/1*1000/; set p(pp); set pi(pp); pi('1')=yes; p('1')=yes; parameter cp(pp)/ 1 100 /; parameter tp(pp)/ 1 0 /; parameter TM/10/; positive variable y(pp); variable z_master; equation master_obj_fuc; equation master_travel_const; equation master_cob_const; master_obj_fuc.. z_master=e=sum(p,cp(p)*y(p)); master_travel_const.. sum(p,tp(p)*y(p))=l=TM; master_cob_const.. sum(p,y(p))=e=1; model master_pro/master_obj_fuc,master_travel_const,master_cob_const/; *************************************sub_pro set i/1*6/; alias(i,j); set i_o(i)/1/; set i_d(i)/6/; set i_m(i)/2*5/; parameter c(i,j)/ 1.2 2 1.3 9 2.4 2 2.5 3 3.2 1 3.4 5 3.5 12 4.5 4 4.6 2 5.6 2 /; parameter t(i,j)/ 1.2 9 1.3 1 2.4 2 2.5 4 3.2 2 3.4 7 3.5 3 4.5 7 4.6 8 5.6 2 /; parameter w1; parameter w2; binary variable x(i,j); variable z_sub; equation sub_obj_fuc; equation sub_start_const(i_o); equation sub_end_const(i_d); equation sub_mid_const(i_m); sub_obj_fuc.. z_sub=e=sum((i,j),(c(i,j)-w1*t(i,j))*x(i,j))-w2; sub_start_const(i_o).. sum(j$c(i_o,j),x(i_o,j))=e=1; sub_end_const(i_d).. sum(j$c(j,i_d),x(j,i_d))=e=1; sub_mid_const(i_m).. sum(j$c(j,i_m),x(j,i_m))=e=sum(j$c(i_m,j),x(i_m,j)); model sub_pro/sub_obj_fuc,sub_start_const,sub_end_const,sub_mid_const/; *****************************************xunhuan set iter/1*6/; parameter rN/-1/; parameter cp_new; parameter tp_new; parameter results(iter,*); loop(iter$(rN<0), solve master_pro using LP minimazing z_master; w1=master_travel_const.m; w2=master_cob_const.m; solve sub_pro using MIP minimazing z_sub; cp_new=sum((i,j),c(i,j)*x.l(i,j)); tp_new=sum((i,j),t(i,j)*x.l(i,j)); rN=z_sub.l; results(iter,'z')=z_master.l; results(iter,p)=y.l(p); results(iter,'w1')=w1; results(iter,'w2')=w2; results(iter,'cp_new')=cp_new; results(iter,'tp_new')=tp_new; results(iter,'rN')=rN; pi(pp)=pi(pp-1); cp(pi)=cp_new; tp(pi)=tp_new; p(pi)=yes; ); display results;

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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