DSP Valley
DSP Valley - Smart Electronic Systems
DSP Valley (ahora parte de Sirris/Agoria, pero mantiene identidad de marca) es el clúster de la excelencia en Procesamiento Digital de Señales. Ubicado en el corredor Lovaina-Eindhoven, es un nicho de altísimo valor. Aquí se diseñan los algoritmos de audio de tu audífono, los sensores de radar de tu coche y los chips de IoT. Es Deep Tech puro enfocado en hardware y sistemas embebidos.
Líderes del Ecosistema DSP Valley
Empresas de clase mundial que forman parte de esta red de conocimiento y datos
NXP Semiconductors Belgium
IMEC
Melexis
Cochlear
Onsemi
Easics
Septentrio
Xenics
"Dime con quién andas y te diré quién eres" — El poder de la red
Análisis de Impacto Sectorial
Entendiendo el valor único de los datos agregados de DSP Valley
¿Por qué los datos de DSP Valley son únicos?
"Acceso al epicentro europeo del procesamiento digital de señales, donde IMEC y los líderes de sensores definen el futuro del hardware inteligente."
Capacidades de Agregación
Datos sobre diseño de chips, tecnología de sensores y propiedad intelectual (IP) en microelectrónica.
- Diseño de FPGA/ASIC
- Sensores de automoción
- Tecnología de audio y voz
- Visión infrarroja
Catálogo de Sets de Datos
10 productos de datos tangibles disponibles a través de ProcureData Marketplace
Talento en Diseño de FPGA/ASIC
Disponibilidad y coste de ingenieros de hardware de élite.
Precisión de Sensores GNSS
Datos comparativos de tecnologías de posicionamiento por satélite.
Innovación en Sensores de Automoción
Nuevas aplicaciones de sensores Hall y presión en EVs.
Tecnología de Audio y Voz
Algoritmos de cancelación de ruido y procesamiento de voz.
Capacidad de Prototipado de Chips
Acceso a líneas piloto de fabricación en IMEC.
Visión Infrarroja (SWIR/LWIR)
Aplicaciones industriales de cámaras térmicas.
Conectividad IoT de Bajo Consumo
Datos de rendimiento de chips LoRa/Sigfox/NB-IoT.
Patentes en Nanoelectrónica
Actividad de propiedad intelectual en el clúster.
Startups de Hardware
Ecosistema de nuevas empresas desarrollando dispositivos físicos.
Consumo Energético de Chips IA
Benchmarks de eficiencia en procesadores de Edge AI.
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