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CBP和贸易自动接口要求APHI（CORE）ACE PGA消息集：实施指南（VER。6.1）
发现Aphis在消息集中使用了不正确的猫关系规则（P）和组件（C）。在所有产品示例中都需要重新进行产品。产品必须是组件的父母。对与切花相关的所有逻辑进行评估。
在CPU和FPGA
序列比对（SA）是生物信息学领域的一个基本方面，对于各种应用至关重要，例如DNA测序和蛋白质结构预测。它涉及将新基因组序列与先前存储在数据库中的序列进行比较的过程。但是，史密斯 - 水手对齐的计算需求可能是很大的，尤其是在分析大型基因组数据集时。为了应对这一挑战，我们提出了一项全面的比较研究，该研究使用不同的硬件平台探索史密斯 - 水手序列对齐的加速度：中央处理单元（CPU）和现场可编程的门阵列（FPGAS。在这项研究中，考虑到基于CPU和基于FPGA的实施，我们评估和对比了这些平台上史密斯 - 水手对齐的性能和可扩展性。我们评估了他们的计算能力和记忆要求，以针对各种序列长度和评分参数。通过广泛的基准测试和序列分析，尤其是在异质的CPU + FPGA平台分析上，我们提供了对每个平台的优势和局限性的见解，从而阐明了计算速度和硬件成本之间的权衡。
使用讽刺和讽刺来使HRI
摘要在当今快速的技术进步时代，卷积神经网络（CNN）在许多领域都表现出了卓越的表现。作为深度学习的关键组成部分，CNN已被证明在各种应用程序中都非常有效。由于计算和存储要求，在现场可编程门阵列（FPGA）上部署CNN是一项具有挑战性的任务。本文对FPGA上的CNN部署进行了全面的审查，涵盖了CNN的历史并解释了关键层。对FPGA优化方法进行了一项调查，FPGA优化的方法是按类别概述的。对软件部署以及硬件设计进行了优化，以改善FPGA上的计算，进一步解锁了在资源受限设备上部署CNN的潜力。此外，本综述将详细介绍了在功耗限制下的申请示例。总的来说，这篇评论为研究人员提供了重要的参考价值，以了解CNNS架构，探索FPGA加速方法和应用程序前景。
耐辐射 FPGA 手册
我们的 FPGA 已在需要有限逻辑量和适度性能水平的指挥和控制应用中的许多程序中取得了飞行记录。RT PolarFire ® FPGA 具有更高的逻辑密度和更高的性能，可显著提高信号处理吞吐量。太空有效载荷中高速数据路径的设计人员可以使用 RT PolarFire FPGA 来利用可编程逻辑的灵活性和易用性。这对于遥感仪器尤其重要，因为传感器分辨率的增长速度快于下行链路带宽，因此它们必须执行快速增加的机载处理量。
开发基于Linux内核的嵌入式操作系统
摘要在本文中，我们创建了基于Linux内核的Cyclone V SOC FPGA平台的嵌入式操作系统的分布。比较了著名的开源工具用于创建嵌入式操作系统的工具。使用自定义脚本和简化的管道进行了嵌入式OS合成的逐步示例，从而增加了目标系统的适应性。展示了添加面向硬件的工具以进行SOC和FPGA之间交互的可能性。这使得可以使用远程访问创建广泛的硬件应用程序。所提出的方法也与供应商无关，可以应用于其他FPGA SOC。最终系统虽然在Yocto的资源需求方面没有显着差异，但更适合适应性，可以在必要时移植到Yocto基础上。这使我们能够充分利用完整的自定义方法，确保开发效率，对变化的响应能力和系统资源需求之间的最佳平衡。
FPGA中的实时对象检测和识别
收到：2024年2月27日修订：2024年4月2日接受：2024年4月20日发布：2024年4月30日摘要 - 本研究论文提出了一种创新的方法，用于识别和检测自动驾驶系统中使用现场编程的栅极阵列（FPGAS）中的对象。通过将深度学习方法与FPGA硬件加速度集成，该方法成功地达到了安全导航所需的最小延迟和最佳精度。通过进行数据获取，预处理和模型培训，这可以完善系统的性能。通过采用并行计算和硬件优化技术，FPGA实现实现了这些目标。基于实验数据，基于FPGA的方法在功率效率，推理延迟和检测精度方面优于常规的CPU和GPU实现。，由于它们与自主驾驶系统的出色兼容性，因此在自动驾驶汽车中广泛采用了可增强对象识别和识别的现场可编程栅极阵列（FPGA）。
使用FPGA
摘要：机器人技术，自动驾驶，监视和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。由于其低延迟速度和并行处理功能，FPGA系统吸引了对实现对象检测算法的越来越兴趣，这很重要，因为实时处理变得越来越重要。这项工作提供了FPGA体系结构，优化和实时实现的对象检测的概要。建议的方法是选择一个适当的对象检测算法，例如著名的Yolo（您只看一次）或SSD（单镜头多伯克斯检测器），该对象以其速度和准确性比率而闻名。为了实现实时速度，该算法被映射到基于FPGA的硬件体系结构上，该架构利用其可重构性和并行性。基于FPGA的对象检测的重要组成部分是硬件体系结构的设计。优化数据途径，有效控制逻辑的构建以及将算法拆分为硬件友好型组件都是此过程的一部分。以最大程度地利用资源来实现最大化吞吐量的目标，使用了包括并行处理，循环展开和管道的技术。此外，对FPGA的优化需要调整算法和硬件设计，以充分利用目标FPGA设备的功能。减少延迟和增加的吞吐量需要优化数据传输，并行性和内存访问模式。修复错误，提高性能并添加新功能都需要定期维护和升级。使用FPGA的对象检测系统的另一个重要部分是它们与各种传感器或输入流集成的能力。获取用于实时处理的输入数据需要与各种传感器（例如相机和LIDAR设备）集成。由于它们的适应性，FPGA平台很容易被整合到各种应用程序情况下，这要归功于它们与不同传感器的接口。确保在FPGA上构建的对象检测系统是准确，快速且有弹性的，请使用常见数据集和现实世界情景进行验证和测试。为了确保系统实现目标性能指标，对实时处理要求进行了彻底评估。一旦测试，基于FPGA的对象检测系统就可以将其放置在预期的设置中，作为独立设备或较大嵌入式系统的组件。关键字： - FPGA，对象检测，计算机视觉，实时处理，硬件优化，并行处理，嵌入式系统。简介自动驾驶汽车，监视系统，机器人和更多字段依赖于对象检测，这是计算机视觉中的基本工作。在许多领域的智能决策依赖于实时检测和定位事物的能力。即使它们起作用，传统的对象检测方法也不能总是处理实时处理的强烈需求，尤其是在带有移动场景的复杂设置和众多项目中。在开发对象检测系统时，使用FPGA而不是CPU或GPU有很多好处。因此，为了加快对象检测算法并获得实时性能，在使用专用硬件平台（例如现场可编程式门阵列（FPGA））的使用方面一直在增加。首先，现场编程的门阵列（FPGA）非常适合并行化，这意味着可以有效地实现卷积神经网络（CNN）之类的对象识别技术
EEP 598：使用FPGAS的数字系统设计
课程描述：EEP 598专注于利用字段可编程栅极阵列（FPGA）来设计数字系统。本课程涵盖了FPGA体系结构，设计过程及其在基因组研究，财务分析和视频处理等领域加速处理速度方面的应用。学生将获得联合和顺序逻辑设计，算法状态机以及FPGA设计和实施方面的技能。
使用FPGA
尽管有福利，但现有的受信任的执行环境（TEE）或飞地因缺乏透明度，脆弱性和各种限制而受到批评。一个重要的限制是，它们仅提供无法为不同应用程序定制的静态和固定的硬件信任计算基础（TCB）。该设计通过在软件TCB中的硬件TCB和Buggy外围驱动程序中包括不需必要的外围设备，违反了特权的原则。此外，现有的TEE Time-Share带有丰富的执行环境（REE）的处理器核心，使执行效率较低，并且容易受到缓存侧通道攻击的影响。尽管许多以前的项目都集中在SGX，TrustZone或RISC-V上的TEE中解决软件问题，但硬件系统设计中固有的某些TEE问题是无法单独使用软件解决的。在本文中，我们提出了byotee（build y我们的生锈的ecution e n-Vironments），这是一种易于使用的硬件和软件共同设计的基础架构，用于使用现场可编程门阵列（FPGA）构建飞地（FPGA）。Byotee使用自定义的硬件TCB创建飞地，并建立一个动态的信任根，该根源允许从硬核系统上的预先介绍软件中不受限制执行对安全敏感的应用程序（SSA）。ad的byotee提供了证明飞地硬件和软件堆栈的完整性的机制。我们为Xilinx系统芯片（SOC）FPGA实施了一个Byotee系统。针对四个SSA和12个基准应用的低端Zynq-7000系统的评估证明了BYOTEE框架的使用，安全性，有效性和性能。
气候变化行动计划2.0更新，报告ipgacp24-003
•GHG途径建模，以评估措施达到净净零的互动影响，•描述每种措施如何降低社区温室气体排放及其相关的GHG排放量的潜力，•纽约市为实施该措施而产生的估计成本，•预期的时间表，•2025-2030，2031-2031-2040，2040，2040，2040，2040，2040，2040，2040）衡量可以支持社区目标的共同利益，例如适应，公共卫生改善，当地就业和增强多样性 - 平等的结合成果； •通过表示城市是否直接控制，有影响力的控制或倡导净零净结果来确定城市在实施措施中的作用。