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TEF6890H 汽车收音机集成信号处理器
MPX 信号在立体声解码器部分解码。PLL 用于 38 kHz 副载波的再生。完全集成的振荡器由数字辅助 PLL 调整到主 PLL 的捕获范围内。辅助 PLL 需要一个外部参考频率 (75.4 kHz)，该频率由 NICE 系列 (TEA684x) 的调谐器 IC 提供。所需的 19 和 38 kHz 信号由逻辑电路中振荡器输出信号的分频产生。19 kHz 正交相位信号被馈送到 19 kHz 相位检测器，在那里将其与传入的导频音进行比较。相位检测器的 DC 输出信号控制振荡器 (PLL)。
DSP56364 24 位音频数字信号处理器
TA 输入忽略输入传输确认 — 如果没有外部总线活动，则忽略 TA 输入。TA 输入是数据传输确认 (DTACK) 功能，可以无限延长外部总线周期。通过保持 TA 处于无效状态，可以将任意数量的等待状态（1、2……无穷大）添加到 BCR 插入的等待状态中。在典型操作中，TA 在总线周期开始时处于无效状态，被置位以启用总线周期的完成，并在下一个总线周期之前处于无效状态。当前总线周期在 TA 与内部系统时钟同步置位后完成一个时钟周期。等待状态的数量由 TA 输入或总线控制寄存器 (BCR) 确定，以较长者为准。BCR 可用于设置外部总线周期中的最小等待状态数。
球探FM无线电板Stemma I2C
更快的设计：OSD32MP2X-PM简化了高速DDR4接口的设计过程，提供了一个可靠的起点并节省了数月的设计时间。〜 〜60％的板区域减少：使用3D SIP技术OSD32MP2X-PM将STM32MP2，DDR4集成，而被动剂与DDR4本身相同的包装，节省表面和路由区域。降低总拥有成本：使用SIP最多将工程设计时间减少9个月，降低您的PCB和组装成本，简化您的供应链，并确保更可靠的系统。世界一流的支持：访问参考设计，应用程序注释和OctavoSystems.com上的活跃社区。此外，我们还提供用于审查原理图和布局的服务，以最大程度地发挥第一通道设计的成功。
可编程超导处理器上的二元量子算法
使用量子三级系统或量子三元组作为基本单位来处理量子信息是当代基于量子比特的架构的替代方案，具有提供显著计算优势的潜力。我们利用两个 transmon 的第三能量本征态展示了一个完全可编程的二元组量子处理器。我们开发了一个参数耦合器，以在九维希尔伯特空间中实现出色的连接性，从而实现二元组门的高效实现。我们通过实现 Deutsch-Jozsa、Bernstein-Vazirani 和 Grover 搜索等几种算法来描述我们的处理器。我们的硬件高效协议使我们能够证明 Grover 放大的两个阶段可以提高具有量子优势的非结构化搜索的成功率。我们的研究结果为使用 transmon 作为通用量子计算机的构建块来构建完全可编程的三元量子处理器铺平了道路。
超导量子三元处理器上的量子信息加扰
强相互作用系统中的量子信息动力学，即所谓的量子信息加扰，最近成为我们理解黑洞、奇异非费米液体中的传输以及量子混沌的多体类似物的共同线索。到目前为止，经过验证的加扰实验实现主要集中在由两级量子比特组成的系统上。然而，高维量子系统可能表现出不同的加扰模式，并且预计会使量子信息加扰速率达到推测的速度极限。我们通过实现基于超导量子三元组（三级量子系统）的量子处理器，迈出了访问此类现象的第一步。我们展示了通用两元组加扰操作的实现，并将其嵌入到五元组量子隐形传态协议中。测得的隐形传态保真度 F avg ¼ 0.568 0. 001 证实了即使在存在实验缺陷和退相干的情况下也存在扰乱。我们的远距传物协议与最近在实验室中研究可穿越虫洞的提案相关，它展示了在高维系统中编码信息的量子技术如何利用更大、更连通的状态空间来实现复杂量子电路的资源高效编码。
神经形态处理器上的在线小样本手势学习
摘要 — 我们介绍了用于神经形态处理器上的在线小样本学习的替代梯度在线错误触发学习 (SOEL) 系统。SOEL 学习系统结合了迁移学习和计算神经科学与深度学习的原理。我们表明，在神经形态硬件上实施的部分训练的深度脉冲神经网络 (SNN) 可以快速在线适应域内的新数据类别。发生错误时会触发 SOEL 更新，从而以更少的更新实现更快的学习。以手势识别为例，我们表明 SOEL 可用于对新类别的预记录手势数据进行在线小样本学习，以及从动态主动像素视觉传感器实时传输到英特尔 Loihi 神经形态研究处理器的数据中快速在线学习新手势。
用于分析安全性和安保属性的正式处理器建模
开放硬件计划的出现促进了复杂计算系统（如信息物理系统 (CPS) 或物联网 (IoT)）的设计 [2]。此类计划提出了类似软件的开发工作流程，从复杂的高级硬件描述语言 (HDL) [4] 到电路，同时使用复杂的编译链。这些方法有利于硬件设计的可用性，因此可以将其用作（详细的）黄金模型，取代仅提供某些设计细节的标准手册参考。这些 CPS 和物联网通常受安全和/或安保要求的约束。确保这些要求可以以不同程度的信心完成，从非正式论证到属性的正式验证。使用后一种方法时，系统软件和硬件部分的形式验证通常作为单独的活动进行，并且主要关注功能正确性。
适用于企业工作负载的实时 AI：IBM Telum 处理器
带有 SMT2 的 5+ GHz 无序流水线 重新设计的分支预测 – 集成的 1 级和 2 级 BTB – 动态 BTB 条目重新配置 – 最多 >270k 个分支目标表条目
NeuronFlow：用于实时 AI 应用的神经形态处理器架构
视觉和音频传感器处理目前主要由神经网络主导。与手工制作的特征提取/分类技术相比，这些技术更强大、更准确且更易于开发。它们的出现使大量应用程序成为可能，并开辟了新的市场和机会。我们专注于云边缘应用程序，尤其是实时人工智能，即从一个或多个传感器接收实时数据并快速响应环境变化、实时做出决策的应用程序。实时人工智能通常对时间（尤其是延迟）和功耗有严格的要求，因此无法卸载到云端。我们认为，处理实时人工智能神经网络的流行策略存在功率瓶颈，现有计算架构无法解决这一问题。NeuronFlow 通过采用神经形态工程的最新进展和数据流处理器的旧理念来弥补这一差距。最先进的视觉和音频传感器会生成大量时间采样数据。大多数市售视觉传感器都依赖于以等距（即周期性）时间间隔捕获完整图像（帧），而不管场景是否发生变化。此类传感器称为基于帧的。处理视觉传感器的算法通常遵循基于帧的结构，因为这既适合占主导地位的基于帧的传感器技术，也因为它能够重用单帧算法来处理帧序列，即，单个图片对象识别 DNN 可以逐帧应用于视频序列。因此，相同的无关背景对象会在帧之间被重复识别和分析。处理所有这些多余的数据会大大增加计算负荷，导致处理效率极低、耗电。如果图像传感的绝对计算要求满足，那么这不会是一个严重的问题
1C 级处理器（几何校正）ATBD - EnMAP
13.1 地心地球固定笛卡尔坐标系 (ECEF 或 ECR) .......................................................................... 65 13.2 椭球地理坐标系 .............................................................................................................. 65 13.3 局部地心坐标系 (LTS) ............................................................................................................. 65 13.4 地理坐标系和地心坐标系之间的转换 ............................................................................. 66 13.5 地心 (ECR) 坐标系和局部地心 (LTS) 坐标系之间的转换 .................................. 67 13.6 大地基准 ............................................................................................................................. 67 13.7 地图投影 ............................................................................................................................. 68 13.8 大地水准面和椭球高程 ............................................................................................................. 68 13.9 准惯性坐标系 (ECI 地心惯性) ............................................................................................. 69