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2021 年大学课程授权材料一级
产品名称 产品编号 发布流 Conformal® GXL CFM300 COMFRML202 Conformal® 约束设计 L CFM401 COMFRML202 Conformal® 约束设计 XL CFM421 COMFRML202 CCD 多约束检查选项 CFM422 COMFRML202 Conformal® 低功耗 CFM500 COMFRML202 Conformal® 低功耗 GXL CFM550 COMFRML202 Conformal® ECO Designer GXL CFM650 COMFRML202 多物理通用 HPC 令牌 SYS316 EMX/INTEGRAND60 EMX® IC 求解器 SYS500 EMX/INTEGRAND60 Genus™ 低功耗选项 GEN30 GENUS201 Genus™ 物理选项 GEN40 GENUS201 Genus™ CPU 加速器选项 GEN80 GENUS201 Genus™ 合成解决方案 GEN100 GENUS191 Cadence® 框架集成运行时选项 117 IC618 Virtuoso® 仿真环境 206 IC618 Virtuoso® 原理图编辑器 HSPICE 接口 276 IC618 Dracula® 图形用户界面 365 IC618 Cadence® SKILL 开发环境 900 IC618 Virtuoso® EDIF 200 读取器 940 IC618 Virtuoso® EDIF 200 写入器 945 IC618 Cadence® 设计框架集成商工具包 12141 IC618 Virtuoso® 原理图 VHDL 接口 21060 IC618 Virtuoso® 原理图编辑器 Verilog 接口 21400 IC618 Virtuoso® 模拟绿洲运行时选项 32100 IC618 Cadence® OASIS for RFDE 32101 IC618 Virtuoso® 模拟 HSPICE 接口选项 32760 IC618 Virtuoso® AMS 设计环境 70000 IC618 Dracula® 物理验证和提取器套件 70520 IC618 Diva® 物理验证和提取器套件 71520 IC618 Virtuoso® 原理图编辑器 XL 95115 IC618 Virtuoso® ADE Explorer 95250 IC618 Virtuoso® 可视化和分析 XL 95255 IC618 Virtuoso® ADE 汇编器 95260 IC618 Virtuoso® 变体选项 95265 IC618 Virtuoso® ADE 验证器 95270 IC618 Virtuoso® DFM 选项 95311 IC618 Virtuoso® 布局套件 GXL 95323 IC618 Virtuoso® 实现感知设计选项 95510 IC618 Virtuoso® 系统设计平台 95541 IC618 Virtuoso® 布局套件 EAD 95600 IC618 Voltus™-Fi 定制电源完整性解决方案 XL VTS500 IC618 Voltus™-Fi 定制电源完整性解决方案 - AA 高级分析 VTS501 IC618
65 nm CMOS中的16通道神经记录系统与CHT特征提取处理器
摘要 - 次生的入侵神经接口需要完全可植入的无线系统，这些系统可以同时从大量通道中记录。但是，由于高吞吐量，将记录的数据从植入物转移到外部接收器是一个显着的挑战。为了应对这一挑战，本文提出了一种神经记录系统 - 片上，该系统通过使用片上的特征提取来实现高资源和无线带宽效率。能量 - 有效的10位20 ks/s前端放大并数字化局部势势内的神经信号（LFP）和动作电位（AP）频段。使用压缩的Hadamard变换（CHT）处理器将每个通道的原始数据分解为光谱特征。选择要计算的功能的选择是通过机器学习算法来量身定制的，以便在不损害分类性能的情况下将总体数据速率降低80％。此外，CHT功能提取器允许在接收器侧的波形重建进行监视或其他后处理。通过体内和离线实验验证了所提出的方法。65 nm CMO制造的原型还包括无线
交叉注意DTI：在盲评估设置中与交叉注意模块的药物目标相互作用预测
，我们通过基于变压器的神经网络模型实现了药物目标影响（DTI）预测任务的最新性能。通过序列化化合物和蛋白质成对的微笑，细节和蛋白质序列数据，我们实现了有希望的DTI预测。与两个基准数据集上的最新模型相比，该模型改善了平方平方误差度量。通过使用两个变压器编码器作为特征提取器和作为任务执行者的交叉注意，发现了新型药物候选物的关键区域，从而允许对化合物的结构突出显示。值得注意的是，化合物和蛋白质相互参考以通过注意机制相互参与。此外，我们提出了一种模型评估方法，该方法称为盲目评估，该方法是为了发现药物发现的实际目的而设计的。所提出的模型被认为是一种潜在的筛选方法，用于挖掘大型数据集并突出新的潜在药物候选物，并为这些化合物的结构提供丰富的注释，以告知高吞吐量筛选（HTS）研究。
学习Web的3D动物群
学习自然界中所有动物的3D模型都需要大规模扩展现有的解决方案。考虑到这个最终目标，我们开发了3D-Fauna，这种方法可以学习共同100多种动物物种可变形的3D动物模型。建模动物的一个关键瓶颈是培训数据的有限可用性，我们通过从2D Internet图像中学习模型来克服。我们表明，特定于类别的先验方法未能推广到具有有限的训练图像的稀有物种。我们通过介绍了皮肤模型（SBSM）的语义库来应对这一挑战，该模型（SBSM）通过将几何感应式先验与由现出架子的自我使用的特征提取器相结合，从而自动发现一小部分基本动物形状。为了培训这种模型，我们还贡献了一个新的大型种类的大规模数据集。在推理时，给定任何四足动物的单个图像，我们的模型在几秒钟内以馈送方式重建了铰接的3D网格。
元数据法证分析作为数字研究过程的支持
当前时代的技术快速发展除了提供积极的影响外，当然也具有负面影响。在印度尼西亚，基于网络犯罪局（同上）网站的数据，与ITE法律有关的犯罪率（信息和电子交易）日益增加。这鼓励数字法医调查人员能够开发可以调整为数字案例的概念或方法，例如数字数据操纵案例，例如照片或文档。元数据是一种信息结构，描述，解释，位于某个地方或更容易找到某些东西，使用或管理以及信息源。元数据也可以解释为有关数据或信息信息的数据。在数字文件（照片，视频或文档）的情况下，可以使用法医元数据分析来完成一种方法或方法。这是因为元数据存储与文件相关的信息。通过基于开源的Java（元数据提取器）开发一个库并在Netbeans 8.0应用中开发的库，它将使研究人员或法医研究者更容易地进行法医元数据方法，从结果可以用作数字法医研究的有效证据。
一种耐光无线神经记录 IC，用于利用近红外功率和数据遥测进行运动预测
摘要 — 微型化和无线近红外 (NIR) 神经记录器具有光学供电和数据遥测功能，已被引入作为一种有前途的安全长期监测方法，其物理尺寸在最先进的独立记录器中最小。然而，基于 NIR 的神经记录集成电路 (IC) 面临的主要挑战是在结二极管光感应寄生短路电流存在的情况下保持稳健运行。当信号电流保持较小以降低功耗时尤其如此。在这项工作中，我们提出了一种用于运动预测的耐光低功耗神经记录 IC，它可以在高达 300 µ W/mm 2 的光照下完全发挥作用。它实现了 38 ◦ C 时 0.57 µ W 的最佳功耗，具有 4.1 噪声效率因数 (NEF) 伪无电阻放大器、片上神经特征提取器和单独的微尘级增益控制。通过应用猴子的 20 通道预录神经信号，该 IC 可以预测手指的位置和速度，
一种耐光无线神经记录 IC，用于利用近红外功率和数据遥测进行运动预测
摘要 — 微型化和无线近红外 (NIR) 神经记录器具有光学供电和数据遥测功能，已被引入作为一种有前途的安全长期监测方法，其物理尺寸在最先进的独立记录器中最小。然而，基于 NIR 的神经记录集成电路 (IC) 面临的主要挑战是在结二极管光感应寄生短路电流存在的情况下保持稳健运行。当信号电流保持较小以降低功耗时尤其如此。在这项工作中，我们提出了一种用于运动预测的耐光低功耗神经记录 IC，它可以在高达 300 µ W/mm 2 的光照下完全发挥作用。它实现了 38 ◦ C 时 0.57 µ W 的最佳功耗，具有 4.1 噪声效率因数 (NEF) 伪无电阻放大器、片上神经特征提取器和单独的微尘级增益控制。通过应用猴子的 20 通道预录神经信号，该 IC 可以预测手指的位置和速度，
使用CNN和LSTM
抽象提供的脚本使用图像数据集实现了图像字幕模型。该体系结构结合了用于图像特征提取的RESNET50卷积神经网络（CNN）和用于处理单词序列的长期短期内存网络（LSTM）。阅读和清洁字幕后，脚本预处理数据，使用Resnet50提取图像功能，并准备培训和测试数据集。该模型旨在预测给定图像的字幕，并结合了手套中的单词嵌入。脚本还涉及创建单词到索引和索引到字映射，定义模型体系结构，并使用用于数据加载的生成器训练模型。训练利用图像特征和单词序列的组合，并使用测试图像上的BLEU分数评估模型。总体方法反映了图像字幕的深度学习范式，利用视觉和语言信息来产生描述性字幕。RESNET50 CNN充当强大的功能提取器，LSTM捕获了语言的顺序依赖性，从而产生了全面的图像字幕模型。
基于小波的电机的混合学习框架...
2伊拉克摩苏尔大学工程学院，伊拉克摩苏尔大学工程学院3生物医学工程系，工程学院，艾尔·纳兰大学，10072，伊拉克巴格达，伊拉克通讯 *Ali al-al-Saegh计算机工程系在许多现实情况下的应用，研究人员仍在提供许多方法，以更好地分析运动成像（MI）脑电图（EEG）信号。 通常，由于其非平稳性和高维度，EEG信号很复杂。 因此，需要在特征提取和分类中进行高度考虑。 在本文中，建立了几种混合分类模型，并比较了它们的性能。 三个著名的小波母函数用于从原始信号中生成缩放图。 尺度图用于传输众所周知的VGG-16深网络。 然后，使用六个分类器之一来确定输入信号的类别。 在两个MI EEG数据集上比较母亲功能和分类器不同组合的性能。 几个评估指标表明，使用Amor Mother小波函数的神经网络分类器的VGG-16特征提取器模型的表现优于最新研究的结果。 关键字：大脑计算机界面，深度学习，运动图像，转移学习，小波转换。2伊拉克摩苏尔大学工程学院，伊拉克摩苏尔大学工程学院3生物医学工程系，工程学院，艾尔·纳兰大学，10072，伊拉克巴格达，伊拉克通讯 *Ali al-al-Saegh计算机工程系在许多现实情况下的应用，研究人员仍在提供许多方法，以更好地分析运动成像（MI）脑电图（EEG）信号。通常，由于其非平稳性和高维度，EEG信号很复杂。因此，需要在特征提取和分类中进行高度考虑。在本文中，建立了几种混合分类模型，并比较了它们的性能。三个著名的小波母函数用于从原始信号中生成缩放图。尺度图用于传输众所周知的VGG-16深网络。然后，使用六个分类器之一来确定输入信号的类别。在两个MI EEG数据集上比较母亲功能和分类器不同组合的性能。几个评估指标表明，使用Amor Mother小波函数的神经网络分类器的VGG-16特征提取器模型的表现优于最新研究的结果。关键字：大脑计算机界面，深度学习，运动图像，转移学习，小波转换。
“©2021 IEEE。允许个人使用本材料。对于所有其他用途，无论是在现有还是未来的媒体中，都必须获得 IEEE 的许可，包括
摘要 — 近年来，基于脑电图 (EEG) 的神经反馈在耳鸣治疗中得到了广泛的研究。大多数现有研究依赖于专家的认知预测，而基于机器学习和深度学习的研究要么需要大量数据，要么不能很好地推广到新对象。在本文中，我们提出了一种基于 EEG 的耳鸣神经反馈的稳健、数据高效的模型，用于区分耳鸣和健康状态。我们提出了趋势描述符，一种精细度较低的特征提取器，以减少电极噪声对 EEG 信号的影响，以及以监督方式增强的孪生编码器-解码器网络，以学习精确对齐并获得跨受试者和 EEG 信号通道的高质量可转移映射。我们的实验表明，在分析受试者对 90dB 和 100dB 声音的脑电图神经反馈时，所提出的方法明显优于最先进的算法，在独立于受试者的环境中预测耳鸣和对照受试者的准确率达到 91.67%-94.44%。我们对混合受试者和参数的消融研究表明该方法的性能稳定性。