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特朗普正式废除拜登的<span style='color:red'>人工智能</span>扩散规则，拟全球禁用华为AI芯片！

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特朗普正式废除拜登的人工智能扩散规则，拟全球禁用华为AI芯片！

　　当地时间5月13日，美国商务部正式发文，废除拜登政府此前推出的《人工智能扩散规则》(AI Diffusion Rule)，并同时宣布一系列强化全球半导体出口管制的新措施。这一举动在全球科技产业引发震动，凸显美国在人工智能和半导体领域战略的重大调整。　　AI Diffusion Rule 于 2025年1月15日由拜登政府发布，原定于5月15日生效。该规则将全球国家和地区划分为三个层级，实施差异化的先进人工智能芯片出口管控。然而，美国商务部工业与安全局(BIS)指出，这项规则一旦实施，不仅会对美国本土企业施加 “繁重的监管负担”，扼杀美国创新活力，还会因将众多国家降格为 “二级技术合作对象”，严重损害美国与数十个国家的外交关系。BIS 透露，将通过《联邦公报》发布正式撤销通知，并在未来推出替代规则。　　美国商务部负责工业和安全的副部长杰弗里・凯斯勒(Jeffery Kessler)明确指示 BIS 执法官员，停止执行拜登政府的 AI 扩散规则。他强调，特朗普政府将与全球 “可信赖的伙伴国家” 携手，构建大胆且包容的人工智能技术战略，在保障关键技术不落入对手手中的同时，推动美国 AI 技术的创新与国际合作。凯斯勒批评拜登政府的 AI 政策 “考虑欠妥、适得其反”，对美国的技术优势和国际合作关系造成负面影响。　　在废除 AI 扩散规则的同时，BIS 宣布了三项旨在加强海外 AI 芯片出口管制的新举措：　　全球禁用华为 Ascend 芯片：BIS 发布指导意见，明确在世界任何地区使用华为 Ascend 芯片均被视为违反美国出口管制条例，试图从全球层面阻断华为芯片技术的应用拓展。　　限制 AI 芯片用于中国 AI 模型：BIS 发出警告，若美国 AI 芯片被用于训练或干扰中国人工智能模型，相关企业将面临严重后果，进一步强化对中国 AI 产业发展的技术封锁。　　供应链反制指南：美国商务部要求美国企业重新审视供应链合作伙伴，强化审查机制，防范技术转移风险，确保美国半导体技术在全球供应链中的绝对主导地位。　　美国商务部宣称，此次行动是为了确保美国在人工智能创新领域的前沿地位，稳固其全球 AI 主导权。但分析人士指出，美国此举实质是在全球科技竞争加剧的背景下，以单边主义手段维护自身科技霸权，新措施可能进一步扰乱全球半导体产业链的正常秩序，加剧全球半导体产业链的分化与重构，引发更多国家对自身科技产业安全的担忧，促使各国加速推动半导体技术的自主研发与供应链多元化布局。

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AI芯片

发布时间：2025-05-14 13:32 阅读量：1474 继续阅读>>

TDK成功研发出可为下一代<span style='color:red'>人工智能</span>提供10倍数据处理速度的“自旋光电探测器”

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TDK成功研发出可为下一代人工智能提供10倍数据处理速度的“自旋光电探测器”

　　TDK宣布其已成功研发出世界首台“自旋光电探测器”，一款集成光、电子和磁性元件的光自旋电子转换元件-通过利用波长为800纳米的光，将响应速度提高至20皮秒(20X10-12秒)，比传统基于半导体的光电探测器快10倍以上。新器件有望成为实现光电转换技术的关键驱动因素，在提高(尤其是在AI应用中)数据传输和数据处理速度的同时降低能耗。　　以更高的速度、更低的能耗实现海量数据传输，是人工智能技术演进的必由之路。为了进行数据处理和计算，需要通过电信号在CPU/GPU芯片之间进行数据传输以及将数据传输出/入存储器。因此，对光通信和光互连的需求不断增加，因其能够实现不受互连距离影响的高速度。此外，作为紧密融合光元件和电子元件的技术，光电转换技术在全球市场上的受关注度也越来越广。　　为了解决诸如此类的挑战，TDK将其目前应用于数十亿个HDD磁头的磁隧道结(MTJ)技术应用于光子学领域的硬盘磁头。该技术的主要优势之一在于使用了单晶基板，因此不涉及晶体生长，且该器件的成型与基板材料无关。相较而言，传统基于半导体的光电探测器在波长较短的情况下存在物理限制。由于自旋光电探测器的工作原理完全不同，且利用了电子加热现象，因此即使波长缩短，也能以超高速度运行[1]。此外，运行波长范围较广，目前已确认的运行波长范围为从可见光到近红外光。TDK已与磁性材料超快现象测量领域的研究先驱日本大学联手，成功完成了自旋光电探测器的运行演示。　　不仅如此，得益于其能够高速探测可见光的优势，这款自旋光电探测器对未来预计将不断发展壮大的应用领域而言将大有用处，如用于AR/VR智能眼镜器件和高速图像传感器等。与抗宇宙射线能力较弱的传统半导体光感设备相比，MTJ元件具备很强的抗宇宙射线能力，预计将被用作航空航天应用领域的光探测元件。在上述成果的基础之上，TDK未来将继续完善其高速光探测元件，进一步提高其有用性。

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TDK

发布时间：2025-04-28 09:59 阅读量：892 继续阅读>>

安森美将收购碳化硅JFET技术，以增强其针对<span style='color:red'>人工智能</span>数据中心的电源产品组合

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安森美将收购碳化硅JFET技术，以增强其针对人工智能数据中心的电源产品组合

　　安森美(onsemi，纳斯达克股票代码：ON)宣布已与Qorvo达成协议，以1.15亿美元现金收购其碳化硅结型场效应晶体管(SiC JFET) 技术业务及其子公司United Silicon Carbide。该收购将补足安森美广泛的EliteSiC电源产品组合，使其能应对人工智能(AI)数据中心电源AC-DC段对高能效和高功率密度的需求，还将加速安森美在电动汽车断路器和固态断路器(SSCB)等新兴市场的部署。　　SiC JFET的单位面积导通电阻超低，低于任何其他技术的一半。它们还支持使用硅基晶体管几十年来常用的现成驱动器。综合这些优势，SiC JFET的采用能够加快开发速度，减少能耗并降低系统成本，为电源设计人员和数据中心运营商提供显著的价值。　　“随着Al工作负载日趋复杂和高耗能，能提供高能效并能够处理高压的可靠SiC JFET将越来越重要。”安森美电源方案事业群总裁兼总经理Simon Keeton表示，“随着Qorvo业界领先的SiC JFET技术的加入，我们的智能电源产品组合将为客户提供多一种优化能耗，并提高功率密度的选择。”　　该交易需满足惯例成交条件，预计将于2025年第一季度完成。

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安森美

发布时间：2024-12-13 10:29 阅读量：705 继续阅读>>

广和通具身智能机器人开发平台Fibot入选中国信通院“<span style='color:red'>人工智能</span>+电信业”赋智先锋案例

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广和通具身智能机器人开发平台Fibot入选中国信通院“人工智能+电信业”赋智先锋案例

　　9月26日，在中国国际信息通信展(简称“PT展”)分论坛“信息通信行业智能化变革论坛”上，中国信通院与《通信产业网》联合公布了2024年“人工智能+电信业”领航先锋案例。广和通具身智能机器人开发平台Fibot凭借其在AI应用中的突出表现，成功入选“人工智能+电信业”赋智先锋案例，成为推动产业智能化发展的创新典范。　　作为广和通布局AI领域的重要成果，Fibot具备感知、视觉、定位导航、动作控制等底层能力，可部署多种基于端到端及强化学习的机器人控制算法，更好地赋能客户实现AI与机器人相结合。此次广和通Fibot入选“人工智能+电信业”赋智先锋案例，进一步证明广和通在“人工智能+电信业”领域的技术创新与行业领导力。　　具身智能通过赋予AI“身体”，实现与现实的交互，让AI从仅存于数字世界的软件算法走向真实的物理世界。伴随大模型的技术突破、硬件成本降低、软硬协同不断成熟，具身智能将成为迈向通用人工智能的重要驱动力。广和通持续深耕AIoT领域，根据具身智能产业需求，为客户提供算力主控方案，推出融合传感器、机械臂、算力的开发平台，缩短客户机械机构加工周期与传感器适配工作，降低软件及算法运行部署难度。　　广和通AIC产品管理部总经理张泫舜表示：“我们很高兴广和通Fibot成功入选中国信通院‘人工智能+电信业’赋智先锋案例，为电信行业等垂直领域提供更智能、更高效的解决方案。未来，我们将持续推动AI与千行百业深度融合，打造新质生产力，赋能更多企业拥抱数字化新时代。”

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广和通

发布时间：2024-09-27 13:51 阅读量：807 继续阅读>>

芯讯通荣获维科杯·OFweek 2024<span style='color:red'>人工智能</span>行业优秀创新力产品奖

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芯讯通荣获维科杯·OFweek 2024人工智能行业优秀创新力产品奖

　　8月28日，维科杯 · OFweek 2024(第九届)人工智能行业年度评选在深圳福田会展中心隆重开幕。在此次盛会上，芯讯通凭借优秀创新能力和技术实力，高算力智能模组SIM9650L荣获“维科杯·OFweek 2024人工智能行业优秀创新力产品奖”。这不仅是对芯讯通产品创新能力的肯定，更是对芯讯通在物联网领域，推动行业变革前进发展的充分认可。　　算力时代的理想之选　　SIM9650L是一款搭载了Android 14操作系统的智能模组，采用高通6nm工艺的8核ARM V8处理器，主频可达2.7Ghz，内置Adreno™643 GPU、AI处理器Dual HVX和Hexagon Tensor Accelerator，综合计算能力超过14 Tops。　　坚持创新引领行业变革　　SIM9650L智能模组不仅在技术层面实现了突破，更在应用领域推动了行业革新。在图像处理和视频分析方面，SIM9650L凭借强大的图像信号处理器，支持双屏异显，编码能力达到4K、60帧/秒，为用户带来高清、流畅的视觉体验。此外，SIM9650L还支持WiFi 6E、蓝牙5.2、4G LTE等广泛的无线连接数据传输，满足了多样化的通信需求。　　在外接设备方面，SIM9650L集成了丰富的接口，方便了客户产品的拓展与外设连接，加速了规模化部署和商用进程。其广泛的应用范围，不仅涵盖无人机等航空器，还延伸至智能POS、物流终端、VR/AR设备、智能机器人、车载设备、智能信息采集设备、工业PDA等多个领域，为各行各业的数字化转型提供了坚实的硬件基础。　　算力经济驱动未来新动能　　在数据成为重要生产要素的今天，算力已然成为衡量经济发展的新标尺，是低空经济乃至整个经济体系数字化转型的关键力量。芯讯通高算力智能模组SIM9650L，正是在这一趋势下应运而生的产品。它以强大的算力为根基，以丰富的功能为翼，为各产业的数字化发展提供了强有力的支撑，开启了智能化、数字化的新篇章。　　芯讯通本次荣膺维科杯·OFweek 2024人工智能行业优秀创新力产品奖，标志着芯讯通在人工智能行业中又迈出了坚实的一步。未来，芯讯通将继续以创新为驱动，携手行业伙伴，共同推动人工智能技术的发展，为全球用户带来更多优秀的产品与服务，共同开启智能化新篇章。

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芯讯通

发布时间：2024-08-29 10:29 阅读量：700 继续阅读>>

苹果M5芯片首度曝光：台积电代工用于<span style='color:red'>人工智能</span>服务器

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苹果M5芯片首度曝光：台积电代工用于人工智能服务器

　　据媒体报道，苹果M5系列芯片将由台积电代工，使用台积电最先进的SoIC-X封装技术，用于人工智能服务器。　　苹果预计在明年下半年批量生产M5芯片，届时台积电将大幅提升SoIC产能。　　目前苹果正在其AI服务器集群中使用M2 Ultra芯片，预计今年的使用量可能达到20万左右。　　作为台积电先进封装技术组合3D Fabric的一部分，台积电SoIC是业内第一个高密度3D chiplet堆迭技术，SoIC是“3D封装最前沿”技术。　　据悉，SoIC设计让芯片可以直接堆迭在芯片上，台积电的3D SoIC的凸点间距最小可达6um，居于所有封装技术首位。　　与CoWoS及InFo技术相比，SoIC可提供更高的封装密度、更小的键合间隔，还可以与CoWoS/InFo共用，基于SoIC的CoWoS/InFo封装将带来更小的芯片尺寸，实现多个小芯片集成。

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芯片

发布时间：2024-07-08 14:03 阅读量：779 继续阅读>>

2024年世界<span style='color:red'>人工智能</span>大会-除了Ai更有“爱”

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2024年世界人工智能大会-除了Ai更有“爱”

　　在上海2024年7月4日揭幕的2024年世界人工智能大会上，全球科技界的精英们不仅展示了最前沿的人工智能技术，更向世界宣告了AI的另一面 —— 它的温暖与“爱”。这场在上海举办的科技盛会，以“共商促共享以善治促善智”为主题，不仅聚焦于AI技术的发展，更探讨了AI如何更好地服务于人类社会，提升我们的生活质量。　　家庭陪伴机器人温馨亮相　　在大会的展览区，家庭陪伴机器人吸引了众多参观者的目光。这款由耘趣携手晶视、声网、旷视以及凸凹设计共同开发的产品，不仅集成了顶尖的人工智能技术，更以其独特的设计理念，展现了AI的人文关怀。　　家庭陪伴机器人的核心亮点：　　✦异地陪伴：机器人通过声网超低延时的音视频通讯技术，让身处异地的家人能够实时陪伴在亲人和宠物身边，传递跨越空间的关爱。　　✦超长续航：采用超低功耗场景优化技术，机器人一次充电可使用60天，减少了维护的繁琐，提供了更加自由的使用体验。　　✦智能识别：晶视的算例芯片配合旷视的先进图像算法赋予了机器人在不同场景下准确识别家人和宠物的能力，实现更加个性化的互动。　　✦产品造型：凸凹设计的精心打造，让家伴AI机器人不仅是家人更是一件艺术品，完美融入现代家居环境。　　科技与人文的结合：AI技术的温情演绎　　2024年世界人工智能大会不仅展示了AI技术的强大能力，更强调了科技与人文的结合。陪伴机器人的推出，正是这一理念的生动体现。它不仅是一个技术产品，更是一个情感的纽带，连接着家庭成员之间的爱与关怀。　　科技视角：AI的未来发展方向　　我们认为2024年世界人工智能大会的成功举办，为AI技术的发展指明了新的方向。未来，我们期待看到更多像陪伴这样的产品，它们不仅拥有强大的技术实力，更能够传递人类的情感与温暖。　　结语　　随着大会的深入进行，我们将继续关注AI技术的最新进展和应用。让我们共同期待，人工智能如何让世界变得更加智能，同时也更加充满“爱”。　　如需了解更多AI及相关产品的方案和资讯，欢迎邮件至liconslee@ameya360.com或拨打+86 13861452902进行咨询。

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发布时间：2024-07-08 13:56 阅读量：679 继续阅读>>

蔡司：<span style='color:red'>人工智能</span>赋能测量：机遇与挑战的双重奏

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蔡司：人工智能赋能测量：机遇与挑战的双重奏

　　伴随科技的疾速进步，人工智能(AI)已然逐步由概念迈向现实，特别是在 OpenAI 推出 ChatGPT 之后，人工智能为大众所知晓，并于多个领域呈现出强劲的应用潜力。在测量领域，作为精准数据的来源与保障，亦正受到人工智能技术的深刻影响。本文意在探讨人工智能于测量领域所带来得机遇，以及所直面的挑战。　　一、人工智能为测量领域带来的机遇　　01、提升测量效率与精度　　传统的测量工作往往需要依赖高度专业化的测量工程师，且测量程序的编写、调试和测量执行过程中耗时耗力。人工智能的引入，通过对大量数据的学习和训练，实现辅助或自动编写测量程序功能，大大提高测量工作的效率。同时，AI技术还能结合不同测量设备的机械特性，优化测量算法，进而提高测量的精度和可靠性。试想一下，只是输入一份图纸，软件帮助读取所有的测量元素，演算出测量任务清单，测量姿态，编写测量程序，选择最优的测量参数并实现自动测量，自动输入测量信号，调取测量程序，在测量结果反馈环节，给出对应的算法补偿，这样巨大的提升会在不远的将来实现。　　02、增强数据处理能力　　测量完成后，海量的数据需要通过复杂的逻辑运算进行归纳和分析，给出判定结果。人工智能技术的引入，不仅可以加速这一过程，还能通过深度学习等算法，发现数据中的隐藏规律和趋势，为故障分析、趋势预测等提供强有力的支持。这种深度的数据分析能力，能够帮助用户更全面地了解测量对象，为决策提供有力依据。例如：异常状况分析，针对测量结果异常做出全方位的分析，包括程序，夹具，姿态，速度，探针型号，探测角度等等。再如，趋势分析的能力。目前软件虽然也能够进行趋势分析，但都是在设定条件下的逻辑分析。人工智能可以在大量数据中，模糊运算，整理分析，给出不同视角下的数据趋势，综合生产加工中几乎所有的因素与最终产品质量之间的关系，为客户质量改善提供新思路。并可以与机床进行深度协作，实现加工补偿和刀具状态分析等。　　03、持续拓展测量应用的领域　　人工智能的融入，促使测量技术的应用范畴能够获得进一步的扩大。举例来说，在智能制造的领域之中，AI 技术与测量设备、加工设备进行结合，达成加工补偿以及刀具分析等功能，降低生产过程中的风险，提升生产的效率以及产品的质量。　　二、人工智能在测量领域面临的挑战　　01、人才培养与跨界合作　　目前，既对测量有着深入了解，又精通人工智能复合型人才极为稀缺。这便需要在人才培育的层面上增进投入，并且推动测量领域与人工智能领域展开跨领域的合作，共同促进技术的发展以及应用。　　02、数据安全问题　　在人工智能的应用过程中，数据的安全性乃是一个绝对不容许被忽视的问题。究竟该如何切实地保证数据在采集、传输、存储以及使用的一系列过程中不会出现泄露、篡改等问题，是目前行业迫切需要去解决的棘手难题。除此之外，伴随着 AI 技术的愈发深入应用，如何有效确保算法的公正性以及透明度，以规避歧视和偏见的出现，这同样也是需要去重点关注的问题。　　03、数据量与质量问题　　训练一个具备高效性能的 AI 模型需要有海量的数据给予支持。但是，在具体的实际应用过程里，常常会遭遇数据量短缺或者数据质量欠佳的状况。需要在数据的收集、处理以及分析等层面做出更多的付出，保证 AI 模型可以获取到充足的学习与训练。　　04、标准体系　　随着人工智能在测量领域的广泛应用，建立相应的标准体系和制定相关法规显得尤为重要。这不仅可以规范行业应用和行为规则，还可以为技术的发展提供有力的保障和支持。　　因此，人工智能在测量领域的应用具有巨大的潜力和价值，同时也面临着诸多挑战。需要不断探索和创新，加强人才培养和跨界合作，确保数据安全和质量，建立完善的标准体系和法规制度，以推动人工智能在测量领域的健康发展。但如何合法、规范地在测量领域应用人工智能，是整个行业共同努力的目标。　　作为科技驱动型公司，蔡司也在积极提升测量设备与人工智能技术的融合，助力客户自动化升级和数字化转型，为企业生产效能提升提供更可靠的支持!

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蔡司

发布时间：2024-06-25 11:16 阅读量：794 继续阅读>>

日本电产尼得科：<span style='color:red'>人工智能</span>也怕热？

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日本电产尼得科：人工智能也怕热？

　　随着人工智能不断发展，人工智能的服务器基于大量数据进行学习处理，而服务器半导体处理单元(CPU/GPU)的冷却成为行业亟待解决的课题。目前，数据中心冷却仍以风冷为主，但液冷散热将凭借低能耗、高散热效率、低噪音等优势有望取代风冷成为主流。　　作为一家全球颇具实力的综合散热解决方案制造商，尼得科凭借其成熟的液冷解决方案，服务于广大人工智能领域的客户，展现了强劲的生产实力和技术优势。　　近期，为了响应某北美AI服务器头部制造商的需求，尼得科将扩大位于泰国的服务器用液冷模块CDU(Coolant Distribution Unit)生产线，计划在目前的月产能200 台基础上进行扩增，计划于 2024 年 6 月增加到每月 2,000 台，并生产与该公司共同开发的100-250kW产品。　　今后，随着云计算、大数据和人工智能的飞速发展，互联网行业对液冷服务器的需求将呈飞跃式增长。未来，尼得科计划将产能扩大至每月3,000台以上。　　此外，尼得科预计相关散热产品的市场规模在2023年度为100亿日元，到2024年度将超过800亿日元。　　尼得科采用的冷却解决方案是——Liquid to liquid冷却系统，通过金属管从每台服务器安装的冷却模块提供冷却水，直接冷却每台服务器中的计算单元。　　该系统的结构如下：

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尼得科

发布时间：2024-05-06 14:34 阅读量：1220 继续阅读>>

恩智浦与NVIDIA合作：将TAO工具套件与eIQ开发环境无缝集成，加速<span style='color:red'>人工智能</span>部署！

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恩智浦与NVIDIA合作：将TAO工具套件与eIQ开发环境无缝集成，加速人工智能部署！

　　恩智浦是首家将NVIDIA TAO工具套件API直接集成到其人工智能产品 (eIQ机器学习开发环境) 中的半导体供应商　　将NVIDIA经过训练的人工智能模型部署在恩智浦边缘处理设备中　　简化在边缘部署经过训练的人工智能模型的过程，加速人工智能的开发　　恩智浦半导体宣布与NVIDIA合作，将NVIDIA经过训练的人工智能模型通过eIQ机器学习开发环境部署到恩智浦广泛的边缘处理产品组合中。NVIDIA TAO工具套件功能与恩智浦eIQ机器学习开发环境的集成令业内振奋，开发人员能够在竞争日益激烈的人工智能领域中实现加速开发。恩智浦是首家将NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能产品中的半导体供应商，以帮助开发人员更轻松地在边缘部署经过训练的人工智能模型。　　简化人工智能模型的训练和部署是当今人工智能领域开发人员面临的重大挑战之一。为了应对这一挑战，恩智浦与NVIDIA合作，将NVIDIA TAO API直接集成到恩智浦的eIQ机器学习开发环境中。NVIDIA TAO低代码人工智能框架通过迁移学习，让开发人员能够更轻松地利用经过训练的人工智能模型，并针对特定用途对模型进行微调和优化，与此同时，恩智浦eIQ开发环境通过集成软件、推理引擎、神经网络编译器以及优化过的库，简化了将模型部署到边缘的过程。通过本次技术整合，客户能够从多方面受益，包括加速人工智能开发进程、访问经预先测试的人工智能模型库以及将人工智能模型部署到恩智浦广泛的边缘处理器产品组合中。　　恩智浦半导体资深副总裁兼工业和物联网边缘总经理Charles Dachs表示：“人工智能创新将决定智能互联世界的未来。恩智浦在工业和物联网边缘创新领域拥有丰富的经验，而NVIDIA则在训练与测试人工智能模型方面具有专业优势，两者结合产生的协同效应能够帮助我们的客户更加快速、轻松地将其人工智能模型推向市场。”　　NVIDIA机器人和边缘计算副总裁Deepu Talla表示：“NVIDIA TAO可大幅度简化人工智能模型的创建和部署，包括先进的生成式人工智能模型。此次合作，通过利用NVIDIA TAO调整的高度精确且经优化的人工智能模型，以及将模型无缝集成到恩智浦eIQ开发环境中，能够加速实现边缘人工智能部署。”　　借助恩智浦eIQ机器学习软件开发环境，用户可在恩智浦广泛的微控制器和微处理器产品组合中利用人工智能算法。eIQ机器学习软件已完全集成到恩智浦的MCUXpresso SDK和Yocto Project Linux开发环境中，开发人员可轻松开发完整的系统级应用。　　eIQ机器学习开发环境将直接集成NVIDIA TAO API，为人工智能模型的训练、优化和部署提供统一平台。NVIDIA TAO提供基于API的工作流程，利用了一系列预先训练的模型和迁移学习，允许用户自定义构建人工智能模型。NVIDIA TAO还可提供多项优化(例如模型剪枝)，提高推理吞吐量。

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恩智浦

发布时间：2024-03-27 15:10 阅读量：821 继续阅读>>

型号	品牌	询价
TL431ACLPR	Texas Instruments
CDZVT2R20B	ROHM Semiconductor
MC33074DR2G	onsemi
RB751G-40T2R	ROHM Semiconductor
BD71847AMWV-E2	ROHM Semiconductor

型号	品牌	抢购
STM32F429IGT6	STMicroelectronics
IPZ40N04S5L4R8ATMA1	Infineon Technologies
BU33JA2MNVX-CTL	ROHM Semiconductor
BP3621	ROHM Semiconductor
ESR03EZPJ151	ROHM Semiconductor
TPS63050YFFR	Texas Instruments

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