|
|
SnBi pájecí pasta a vliv reaktivních nanočástic
Rychlý, Ivo ; Špinka, Jiří (oponent) ; Starý, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rešerší vlivu reaktivních nanočástic, především měděných a stříbrných, na vlastnosti bezolovnatých pájecích past. Popisuje základní zkoušky prováděné na pájecích pastách podle standardu IPC-TM-650. V praktické části práce se připravuje pájecí pasta SnBi a měří se její viskozita. Do SnBi pasty se přidávají různé koncentrace nanočástic slitiny stříbra a mědi. Na těchto pastách se provádějí zkoušky IPC a mechanické a odporové zkoušky na deskách plošných spojů a zjišťuje se, jak přidané nanočástice ovlivnily vlastnosti těchto pájecích past.
|
|
|
Fast signal processing
Rychlý, Ivo ; Langerová, Petra (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
An increasing amount of data in modern image processing requires a new approach in algorithms. The biggest obstacle for successful speed up of an algorithm is parallelization and subsequent optimization. Architectures like CUDA and OpenCL with modified programing languages and interfaces help to overcome this obstacle and bring parallel computing to a broader audience. In this paper I take a look at basics of image processing and how parallelization can speed up the algorithms in image processing.
|
|
|
SnBi pájecí pasta a vliv reaktivních nanočástic
Rychlý, Ivo ; Špinka, Jiří (oponent) ; Starý, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rešerší vlivu reaktivních nanočástic, především měděných a stříbrných, na vlastnosti bezolovnatých pájecích past. Popisuje základní zkoušky prováděné na pájecích pastách podle standardu IPC-TM-650. V praktické části práce se připravuje pájecí pasta SnBi a měří se její viskozita. Do SnBi pasty se přidávají různé koncentrace nanočástic slitiny stříbra a mědi. Na těchto pastách se provádějí zkoušky IPC a mechanické a odporové zkoušky na deskách plošných spojů a zjišťuje se, jak přidané nanočástice ovlivnily vlastnosti těchto pájecích past.
|
|
|
Fast signal processing
Rychlý, Ivo ; Langerová, Petra (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
An increasing amount of data in modern image processing requires a new approach in algorithms. The biggest obstacle for successful speed up of an algorithm is parallelization and subsequent optimization. Architectures like CUDA and OpenCL with modified programing languages and interfaces help to overcome this obstacle and bring parallel computing to a broader audience. In this paper I take a look at basics of image processing and how parallelization can speed up the algorithms in image processing.
|
host ::
RSS.