头条 使用有安全保障的闪存存储构建安全的汽车系统 在现代汽车嵌入式系统中，高度安全的数据存储是必不可少的，尤其是在面对日益高明的网络攻击时。本文将介绍设计师正确使用闪存的步骤。 最新设计资源 从RTL到GDS的功耗优化全流程[人工智能][工业自动化] 功耗作为大型SoC芯片的性能功耗面积(PPA)三要素之一，已经变得越来越重要。尤其是当主流设计平台已经发展到了7 nm以下。AI芯片一般会有多个核心并行执行高性能计算任务。这种行为会产生巨大的功耗。因此在AI芯片的设计过程中，功耗优化变得尤为重要。利用一个典型的功耗用例波形或者一组波形，可以从RTL进来开始功耗优化。基本的方式是借助Joules-replay实现基于RTL波形产生相对应的网表波形。在Genus的syn-gen、syn-map、syn-opt三个综合阶段，都可以加入Joules-replay，并且产生和综合网表相对应的波形，用于Innovus PR阶段进一步地进行功耗优化。在Innovus中实现Place和Routing也分为3个阶段：place_opt、cts_opt和route_opt。同样每一步都可以引入Joules-replay来生成功耗优化所需的网表波形。最终在Tempus timing signoff的环境中，再次引入波形进行功耗优化。基于上面的一系列各个节点的精确功耗优化该设计可以获得10%以上的功耗节省。此时再结合multi-bit技术，最终可以获得21%的功耗节省。 发表于：2022/8/9 一种加速大规模模拟和射频IC后仿真的验证流程[微波|射频][工业自动化] 近年来，模拟射频IC的功能越来越多, 导致片上集成的功能模块快速增加。且进入到先进工艺节点后, 单一模块的后仿真网表规模急剧增加。对后仿真速度以及debug效率提出了极高的要求，除了使用更为先进的FULL-SPICE 仿真器(比如Cadence Spectre X等)提升仿真速度之外, 对后仿真输入文件格式的选择与优化同样是一种有效提升整体后仿真效率的方法。主要讨论Cadence Quantus最新的SmartView输出格式以及与ADE Assembler和Spectre X联合加速后仿真验证的一种新流程，并给出了与传统流程的对比结果。 发表于：2022/8/9 一种基于深度强化学习的任务卸载方法[通信与网络][汽车电子] 随着车联网的快速发展，车载应用大多是计算密集和延迟敏感的。车辆是资源受限的设备，无法为这些应用提供所需的计算和存储资源。边缘计算通过将计算和存储资源提供给网络边缘的车辆，有望成为满足低延迟需求的有效解决方案。这种将任务卸载到边缘服务器的计算模式不仅可以克服车辆资源的不足，还可以避免将任务卸载到云可能导致的高延迟。提出了一种基于深度强化学习的任务卸载方法，以最小化任务的平均完成时间。首先，把多任务卸载决策问题规约为优化问题。其次，使用深度强化学习对优化问题进行求解，以获得具有最小完成时间的优化卸载策略。最后，实验结果表明，该方法的性能优于其他基准方法。 发表于：2022/8/9 烽火发布FitCampus全光园区数字底座解决方案[模拟设计][消费电子] 近日，在烽火通信举办的“光联四海，迎烽启航”2022年商业分销合作伙伴大会上，烽火行业营销中心市场部总经理程荣发表了《新一代全光网络，连接数字世界》的主题演讲，并发布FitCampus全光园区数字底座解决方案。 发表于：2022/8/4 Molex莫仕汽车连接器解决方案 | 新能源电池包（Battery Pack)[模拟设计][汽车电子] Molex电池包低压专用连接器方案助力提升电动汽车安全性及续航里程节省综合制造成本。 发表于：2022/8/4 应用如何决定AI的开发[人工智能][工业自动化] 如今人工智能（AI）已成为技术领域最时髦的用语之一，它在广义上通常用来描述互连的“智能”技术。然而，考虑到AI可以实现的各种不同的功能，以及AI解决方案产出的成果，AI的格局及其开发可以说都十分复杂。事实上，AI技术的特定应用不仅将它从众多技术中区别开来，还决定了它的开发方式，开发的标准和要求以及需要进行的测试。因此，与其说AI是一种“包括万象”的技术，不如说是一种定制化解决方案的网络，用于解决复杂的技术挑战。 发表于：2022/8/3 行业工程洞察：以太网在IT领域之外的发展[通信与网络][通信网络] 本文将回顾以太网技术从新兴的 IT 计算机网络时代一直到如今的兴起过程，探讨它在运营技术 (OT) 和汽车应用方面的进展，并深入研究SPE、TSN over SPE、IOLINK over SPE、PoE和PoDL等一些最新的动向。 发表于：2022/8/1 用智能设备保障安全与健康[人工智能][消费电子] 疫情后人们在重返办公室时将重新重视卫生和健康，以及标准安全问题。智能建筑将继续监测空气质量、湿度和照明，另外还将增加社交距离监测。在公司的员工与访客保持社交距离的同时，主要传感器和系统，如Analog Devices (ADI) 的EagleEye™ Trial Kit或Texas Instruments (TI) 的雷达占用检测系统将继续保护办公室人员的安全和健康。 发表于：2022/7/28 如何使用Python编程语言和ADALM2000创建虚拟示波器[测试测量][工业自动化] 本文旨在演示用户如何使用ADI ADALM2000和简单的开源编程语言Python开发所需的虚拟实验室仪器。通过Python与ADALM2000相结合，可以开发多种虚拟实验室仪器，如示波器、信号发生器、数字万用表等。其中，示波器作为物理电子实验室中常用的基本仪器之一，是个不错的入门选择，将在下文中重点讨论。 发表于：2022/7/26 美光LPDDR5 内存获得 ISO 26262 安全标准 ASIL-D 等级认证[EDA与制造][汽车电子] 随着自动驾驶汽车愈发迅猛的发展驱势，人们对汽车的功能安全也更加关注。由于许多新兴高级驾驶辅助系统（ADAS）平台的组件与系统非常复杂，与数据中心相比有过之而无不及，因此确保汽车的硬件系统符合各项安全风险防控标准至关重要。事实上，当前许多 L2 和L3 级别的自动驾驶汽车都使用了数据中心组件与系统级芯片 （SoC），如专用视觉处理器、GPU与高性能内存等。 发表于：2022/7/25 基于标签嵌入的多模态多标签情感识别算法[通信与网络][通信网络] 多模态情感分析目前是多模态分析和自然语言处理领域的研究热点，在商品推荐、智能客服等场景中具有广泛的应用。现有的方法在多标签场景下对标签间依赖性表示不充分，并且忽略了模态特征之间语义差距。对此提出了一种基于标签嵌入的多模态多标签情感识别算法，通过训练的标签嵌入向量捕获标签之间依赖关系，对模态特征添加约束减小模态之间的语义差距。实验结果显示，该算法在多模态多标签情感识别任务中在准确率和汉明损失指标上相较于现有方法有明显提升。 发表于：2022/7/20 针对在线教育情感分析的数据扩充研究[通信与网络][通信网络] 在互联网上大量主观性的评论具有丰富的研究价值，可以通过对评论的分析获取评论的情感极性。在对大量评论进行情感分析时，存在时间和人力消耗过多等问题，针对该问题，提出了基于聚类分析的文本数据扩充方法：在对少量关键数据进行标注的基础上，通过聚类分析标注大量数据，以减少情感分析在实际应用中的成本。以在线教育平台的评论为例，对目前多个主流在线教育平台上爬取的共569 970条中文评论数据进行少量标注，然后使用该方法进行数据扩充，最后基于目前多个主流机器学习模型和卷积神经网络模型进行情感分析训练。研究结果表明，数据处理经过聚类后取得较好的数据扩充效果，其中采用卷积神经网络模型进行的情感分析，准确度可以达到96.5%。 发表于：2022/7/20 一种基于高程数据的全球地形高度检测方法[通信与网络][数据中心] 在飞行模拟器训练领域，很多分系统都需要实时获取飞行位置的地形高度。基于卫星影像高程数据，提出了一个全球范围的地形高度检测方法。该方法将全球高程数据按度进行区域划分和规范化命名，然后基于碰撞检测的思想，从飞行当前位置垂直向下求取与地形面的交点，交点处的高程值即地形高度。针对不同采样间距、不同分块大小情况下的算法检测效率进行了比较分析，实验结果表明，该检测方法能够较好地满足实时性和准确性要求。 发表于：2022/7/20 基于FPGA的多路安全连接抗重放攻击设计实现[通信与网络][信息安全] 重放攻击是一种常见的网络攻击手段，为了提高网络设备的安全性，提出一种基于FPGA实现抗重放攻击的设计方案。结合工程实践，首先介绍了安全连接通信原理，并详细讨论了抗重放实现机制，在此基础上创造性提出多路安全连接并发抗重放设计方案。测试结果表明，该技术能够满足多路安全连接通信的同时实现抗重放的应用需求，而且实现协议简单，数据吞吐率高，对工程实现有一定的借鉴意义。 发表于：2022/7/20 一种基于网络表示学习的网络安全用户发现方法[通信与网络][信息安全] 发现社交媒体中的网络安全用户对于追踪网络安全动态有重要意义，针对这一特定领域用户的发现，提出了一种新的发现方法。首先利用社交媒体节点间的相互关注关系建立有向关系网络，然后用网络表示学习模型Node2vec生成节点的向量表示，并将收集到的网络安全关键字转化为特征向量，拼接后输入分类算法进行预测。实验结果表明，在社交媒体网络安全数据集上，所提方法的预测准确率优于现有的其他特定领域用户发现算法。 发表于：2022/7/20 <…134135136137138139140141142143…>
