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chiplet精算师：定量成本模型和多芯片架构探索
尽管摩尔的定律已经统治了半导体的半导体，但人们广泛观察到它，并认识到摩尔的定律变得越来越难以维持。“分别包装的较小功能的整合”被摩尔本人[8]和半导体行业视为扩展。传统的VLSI系统是在整体模具上实现的，也称为芯片系统（SOC）。过去几十年来，工艺技术的稳定增长和死亡区域的稳定增长可以保证晶体管上的晶体管增长。然而，随着过程技术的改进减慢，芯片区域接近光刻标线的极限，晶体管生长将停滞不前[6] [9]。同时，大型芯片意味着更复杂的设计，而差的产量降低了更高的成本。将单片SOC重新分配到几个芯片中可以提高模具的整体产量，从而降低成本。除了产生改善之外，chiplet再利用是多芯片架构的另一个特征。在传统的设计流中，IP或模块重复使用被广泛使用；但是，这种方法仍然需要重复的系统验证和芯片物理设计，这很大程度上是非经常性工程（NRE）成本的很大一部分。因此，Chiplet Reuse可以节省重新验证系统的开销和重新设计芯片物理，可以节省更多的成本。随着许多关于多片的作品的出现，尤其是来自行业的产品[9] [14]，多芯片建筑的经济有效性已成为共识。但是，实际上，我们发现由于包装和模具die（D2D）接口的开销，多芯片系统的成本优势并不容易实现。与SOC相比，在VLSI系统设计的早期阶段，多芯片系统的成本更加困难。不仔细评估，采用多片
基于无人机遥感摄像机与类脑计算芯片的实时智能运动目标跟踪
基于无人机的运动目标跟踪技术被广泛应用于自动巡检、应急处置等诸多领域。现有的运动目标跟踪方法通常存在计算量大、跟踪效率低的问题。受限于无人机平台的算力，基于无人机平台采集的视频数据对多目标进行实时跟踪分析是一项艰巨的任务。本文提出了一种针对无人机实时跟踪任务的带记忆的特定目标滤波跟踪（TSFMTrack）方法，该方法包括用于捕捉目标外观特征的轨迹滤波模块（TFM）和用于每帧边界框关联的轨迹匹配模块（TMM）。通过在流行的MOT和UAV跟踪数据集上与其他SOTA方法的实验比较，TSFMTrack在准确性、计算效率和可靠性方面表现出明显的优势。并且将TSFMTrack部署在类脑芯片Lynchip KA200上，实验结果证明了TSFMTrack在边缘计算平台上的有效性以及适合无人机实时跟踪任务。
cifher：具有可重大结构的基于芯片的FHE加速器
摘要 - 同构加密（FHE）是备受关注的隐私解决方案，但是FHE的高计算开销对其实际采用构成了挑战。尽管先前的研究试图设计ASIC加速器来减轻开销，但他们的设计需要过多的芯片资源（例如，区域）来包含和处理大量操作数据。我们提出了一个基于芯片的FHE加速器Cifher，它具有可重大的结构，以通过具有成本效益的多芯片模块（MCM）设计来应对挑战。首先，我们设计了一种灵活的核心体系结构，其配置可调节以符合chiplets的全球组织和设计约束。其独特的功能是一个可组合功能单元，为数字理论变换提供了不同的计算吞吐量，这是FHE中最主要的函数。然后，我们建立了一般的数据映射方法，以最大程度地减少互连开销，当将芯片组织到MCM包装中时，由于包装约束，这将变成了重要的瓶颈。这项研究表明，由许多紧凑型芯片组成的Cifher软件包提供的性能可与最先进的单片ASIC加速器相提并论，同时大大降低了整个包装范围的功耗和制造成本。索引术语 - 同构加密，域特异性档案，chiplet
奇皮龙高品质1 mt MRI
本文给出了有关我们目前在Chipiron上建造的内容的背景。这绝不是对鱿鱼或MRI物理学的正式介绍。相反，这是我们全球项目的一种预告片：使MRI像常规的血液采样一样容易，因此最终，每个人都可以访问所有人，而没有图像质量的妥协。因为我们提供了有关我们的技术策略的定量细节，所以读者应该有一些关于本科级数学和物理学的基本知识，以充分利用内容，尽管所有人都应该可以访问很多部分（也许会付出一点努力）。本文撰写了三种读者：想要了解引擎盖下的东西的爱好者风投和天使投资者；工程师和医疗设备专业人士，他们有兴趣加入我们的任务；还有医生，他们可能会对壁橱大小的MRI机器进行持怀疑态度。首先，我们将简要说明什么是MRI实验，以及对鱿鱼操作的量子物理学的一些风味。然后，我们将列出20年在超低场MRI的研究中已经完成的全球景观，特别是squid检测的MRI。之后，我们将制定我们的技术策略，以提高最新技术的图像质量，以最终使临床超低场MRI成为现实。请伸出手来提出您的评论和问题！dimitri@chipiron.co
2D芯片与3D大脑Kwabena Boahen
摘要：人工智能（AI）现在通过每两个月执行两倍的乘法来进步，但是半导体行业瓷砖每两年一次的乘数两倍。此外，从平式乘数铺平的回报在两个维度（2D）中越来越密集，因为信号必须相对越来越远。尽管可以通过将乘数堆叠以在三个维度（3D）中处理知识来缩短旅行，但这种溶液急性地降低了可用的表面积以散发热量。我最近对生物学大脑的计算和通信基本单位的重新概念消除了这种3D热障碍。电流AI使用点产品来模拟突触加权。这个六个十年的突触中心概念认为，整个树突的大脑权重输入以检测一种空间激活模式。树突中心的概念认为，脑命令沿着短的树突进行精心评估，以检测尖峰的时空模式。我的小组现在已经意识到了通过一系列铁电晶体管对学习大脑的树突为中心的概念。从突触中心移动到树突为中心的学习将使AI不与云中的兆瓦进行奔跑，而是用手机上的瓦特运行。
Chips JU – 2024 非主动征集 英国范围和资格
• 国家联络点由公共资金资助，为有兴趣参与“地平线欧洲”的组织提供方便、免费和保密的服务。他们提供针对每个企业和组织量身定制的公正建议——范围匹配、帮助寻找合作伙伴、
脑机接口：大脑芯片从过去到现在
脑机接口 (BCI) 是一种机制，使个人能够利用大脑活动来操纵和控制计算机或其他技术设备。该技术涉及接收和分析脑信号，然后将这些信号转换为可以轻松传达给智能设备的命令，使它们能够执行特定操作。本研究分析了脑芯片作为脑机接口从过去到现在的演变。脑植入物和芯片作为接口装置，通过与大脑神经元的物理交互传输信息。内容未做任何更改。使用的语言清晰、客观、价值中立，语域正式，用词准确。结构清晰，信息流合乎逻辑，语句之间有因果关系。文本没有语法错误、拼写错误和标点符号错误。脑芯片接口为个人提供了理解和与周围环境互动的机会。给定的文本严格遵循传统格式，包含标准学术部门和作者和机构的一致引用。本研究采用历史调查的方法来分析脑芯片从过去到现在的发展历程。
芯片上的实验室-RSC Publishing
微生物可以产生生物表面活性剂，因为它们是增加疏水化合物的生物利用度的关键药物，这可以用作微生物生长的碳源。1因此，产生生物表面活性剂的细菌可以进入疏水相，并代谢多种脂肪液烃和多环芳烃（PAHS）。生产表面活性剂的细菌也发现了许多商业应用，尤其是在修复环境中去除烃污染物和重金属的补救措施。2纯化的细菌表面活性剂已被用于控制食品中的病原体，3作为食品工业中的乳液稳定剂，4用于药物输送，5作为针对植物病原体的有效且环保的生物农药，6和美容工业中。7
半导体芯片行业技术概况
• 讲师和学员每周两次在舒适的家中进行在线会面。 • 学员可以查看录制的在线课程，以复习课程内容和课堂讨论。 • 学员应用关键概念从概念到完成创建真实设计。 • 课程包含所有必需材料。学员可以使用自己选择的 PCB 设计创作软件程序。如果学员无法使用 PCB 设计创作软件，IPC 将提供免费的 Altium 访问权限。 • 课程材料可在 IPC Edge 学习管理系统上全天候访问。 • 几乎任何具有互联网连接和主流 Web 浏览器（包括 Chrome、Firefox、Safari、Edge 和 Internet Explorer）的设备都可以访问课程。
Blue Chip® 雷管
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