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如今RFID技术的应用已经开始......
CDM：电缆驱动调制解调器 DEEE：电子电气设备指令。EPC：电子产品代码。FTDI：未来技术设备国际公司。GSM：全球移动通信系统。IC：印刷电路。ID：身份识别器。IFF：友敌识别。ISM：工业科学医疗。ISO：国际标准化组织。MIFARE：米克朗FARE。PBDE：多溴二苯醚。PCB：印刷电路板。PKE：被动无钥匙进入。PKS：被动无钥匙启动。RF：射频。RFID：射频识别。RKE：遥控无钥匙进入，RoHS：限制使用某些危险品。RS：推荐标准。RTF：读者优先对话。RTL：实时定位。SHF：超高频。SMD：单装设备。 SQL：结构化查询语言 TPMS：轮胎压力监测系统。TTF：标签对话优先。UART：通用异步接收器/发射器）。UHF：超高频。USB CDC：通用串行总线通信设备类。USB HID：通用串行总线人机接口设备。WEE：废弃电子电气设备指令。
2022 年年度报告 |贝塔斯曼
2022 财年，贝塔斯曼实现了公司历史上最高的收入。集团收入突破 200 亿欧元大关，增长 8.3% 至 202 亿欧元（上年：187 亿欧元），有机增长 4.1%。几乎所有公司部门的收入都有所增长，尤其是服务、教育、娱乐和音乐业务。贝塔斯曼教育集团的收入增长了一倍多，这主要归功于与投资组合相关的影响。贝塔斯曼的营业 EBITDA 为 31.92 亿欧元，保持高位（上年：32.41 亿欧元）。教育和音乐业务以及服务业务的强劲盈利增长几乎抵消了 RTL 流媒体业务的启动损失增加以及企鹅兰登书屋和贝塔斯曼印刷集团的利润下降。EBITDA 利润率为 15.8%（上年：17.3%）。集团利润为 10.52 亿欧元，而上年为 23.1 亿欧元。上年数据包括公司处置和贝塔斯曼投资的高额收益贡献。
RA 1160 - 国防航空环境运营框架
理由：为了向国防部提供采购和使用能力所需的灵活性，符合军事注册条件的空中系统可以是军方或民用所有，并可在航空职责持有人 (ADH)/责任经理（军事飞行）(AM(MF)) 1 的领导下运营。此外，如果空中系统不是按照国防部利益运营，但符合英国政府的广泛利益，则可以获得英国军事注册。如果不清楚正确的治理框架，则存在关键职责可能被削弱或完全被忽视的风险，从而导致与空中系统运营相关的风险得不到充分管理。本 RA 引入了一个连贯一致的操作框架，确保国防航空环境 (DAE) 内导致类似风险暴露水平的类似航空活动能够获得相同水平的保证和审查，无论谁拥有或运营航空系统。DAE 内的所有活动都将分配到一个操作类别，该类别将定义谁负责执行和保证关键功能，包括生命风险 (RtL) 管理、持续适航性 (CAw) 和飞行操作，以及国防部和承包商在型号适航性 (TAw) 方面的责任平衡。
用于估计 CNN 加速器硬件指标的高级建模框架
摘要 — 由于 GPU 具有针对 CNN 运算符量身定制的架构，因此它成为卷积神经网络 (CNN) 训练和推理阶段的参考平台。然而，GPU 是耗电极高的架构。在能耗受限的设备中部署 CNN 的一种方法是在推理阶段采用硬件加速器。由于其复杂性，使用标准方法（如 RTL）对 CNN 的设计空间探索受到限制。因此，设计人员需要能够进行设计空间探索的框架，该框架可提供准确的硬件估算指标来部署 CNN。这项工作提出了一个探索 CNN 设计空间的框架，提供功耗、性能和面积 (PPA) 估算。该框架的核心是一个系统模拟器。系统模拟器前端是 TensorFlow，后端是从硬件加速器的物理合成（而不仅仅是从乘法器和加法器等组件）获得的性能估算。第一组结果评估了使用整数量化的 CNN 精度、物理综合后的加速器 PPA 以及使用系统模拟器的好处。这些结果允许进行丰富的设计空间探索，从而能够选择最佳的 CNN 参数集以满足设计约束。
2021 年年度报告 |贝塔斯曼
2021财年，贝塔斯曼集团收入强劲增长，连续第二次实现营业利润超过30亿欧元。集团收入增长8.1%，至187亿欧元（上年：173亿欧元），这得益于11.4%的强劲有机增长。除了广告业务的复苏外，图书出版和服务业务的持续积极发展也是这一增长的主要贡献者。营业EBITDA达到创纪录的32.41亿欧元，超过上年的31.43亿欧元，其中包括房地产交易的资本收益。电视和制作业务、图书出版业务以及Majorel和Arvato供应链解决方案服务业务的强劲盈利增长抵消了扩大流媒体领域的持续支出。RTL集团扣除流媒体启动损失前的营业EBITDA为33.94亿欧元（上年：31.88亿欧元）。 EBITDA 利润率为 17.3%（上年：18.2%）。受经营利润增长和公司资产处置的高额收益贡献的推动，集团利润大幅增加至 23.1 亿欧元，而上年为 14.59 亿欧元。
Hongce Zhang
会议：•Yu Zeng，Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta，Sharad Malik，从RTL设计中产生建筑级别的处理器，用于处理器和加速器的RTL设计，第一部分：确定建筑变量的建筑变量，在计算机上设计（ICCAD），ICCAD（ICCAD），ICCAD•MAKEAI MAKIAN MAKIEN LONS，AHMEDERIAI，AHMEDERIAL LONS，AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED MARGAIN Yang, Hongce Zhang , Kristopher Brown, Aarti Gupta and Clark Barrett, Pono: A Flexible and Extensible SMT-based Model Checker, in Computer-aided Verification (CAV) , 2021 • Hongce Zhang , Aarti Gupta and Sharad Malik, Syntax-Guided Synthesis for Lemma Generation in Hardware Model Checking, in Verification Model Checking and Abstract解释（VMCAI），2021。•Hongce Zhang，Maxwell Shinn，Aarti Gupta，Arie Gurfikel，Nham Le和Nina Narodytska，通过可及性分析进行认知任务的复发性神经网络的验证，在欧洲人工智能（ECAI）的欧洲大会上，2020年。•Nina Narodytska，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Toby Walsh，在国际学习表现会议（ICLR）中寻找卫星友好的二进制神经网络建筑（ICLR），2020年。•Hongce Zhang，Weikun Yang，Grigory Fedyukovich，Aarti Gupta和Sharad Malik，在验证模型检查和抽象解释（VMCAI）中，用于模块化硬件验证的环境不变性（VMCAI），2020年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。•Hongce Zhang，Caroline Trippel，Yatin A. Manerkar，Aarti Gupta，Aarti Gupta，Margaret Martonosi和Sharad Ma-Maik，Ila-MCM：Ila-MCM：将记忆一致性模型与指导级抽象与异构系统 - chiper-chip chip chip verii chiperifienforcation in-in-chiperforcation in-in-chip-chip-chiperforcation in Sumper-nor-clander/in gramcaded in of Computer-aver-aver-aver-aver-aver-aver>•Jangseop Shin，Hongce Zhang，Jinyong Lee，Ingoo Heo，Yu-Yuan Chen，Ruby B. Lee和Yunheung Paek，这是一种基于硬件的技术隐性信息流动跟踪，在国际计算机辅助设计（ICCAD）的国际会议上（ICCAD），2016
Byte 1995 年 1 月 - 经典 Apple
BYTE (ISSN 0360·5280) 0；由 Mc·Graw-Hill 出版。Inc 。美国认购率 S29 。95 pee \'ear。在加拿大和墨西哥。534.95po<1"18' · El.ropoan "'1ac8 maA sub5cr(l!JOnS SOC .auma ~ $85 。非欧洲 SLB 选项。平邮 60 美元或航空邮件 85 美元。所有外国订阅均须以美国资金支付 Iha！可以在n个美国bnnk上绘制。单份 3 美元。50 在！美国，4 美元。50 位于加拿大。执行。编辑奥纳J。循环，结束 AdvortJSUlg 办公室。Cho PhoontX Mill Lano 。彼得伯· 哦。NH 03458。二等邮资已支付 al Pelert>orough。NH。并添加 rtl onal 购物中心办事处。温尼伯邮资已付。MaMoba。加拿大邮政国际 PubticaOom 邮件产品 Salos 协议编号246492。GST 的 Aog\st oro d es McGraw-H UI, I nc .. GST U 123075673.印在 Unltod Stales of Arvlrica 中。邮递员：发送地址变更并满足·男人！quoSbOns 10 BYTE Subscnphons。P .0 。框 552 。嗨\;hlSI._.. NJ 06520。
逻辑和记忆chiplets的玻璃插座器集成
摘要 - 与硅相比，与2.5D异质整合的令人信服的选择已成为令人信服的选择。它允许以低成本直接安装在顶部的嵌入式模具与传统的翻转芯片模具之间的3D堆叠配置。此外，玻璃中的互连螺距和通过玻璃（TGV）直径与硅中的对应物相当。在这项研究中，我们研究了玻璃间插座提供的3D堆叠的功率，性能，面积（PPA），信号完整性（SI）和功率完整性（PI）优势（PI）优点。我们的研究采用了chiplet/封装共同设计方法，从RISC-V chiplets的RTL描述到最终的图形数据系统（GDS）布局，利用TSMC 28NM用于chiplets和Georgia Tech的Interposer的Georgia Tech的3D玻璃包装。与硅相比，玻璃插入器的面积降低了2.6倍，电线长度降低了21倍，全芯片功耗降低了17.72％，信号完整性增加了64.7％，功率完整性提高了10倍，热量增加了35％。此外，我们通过3D硅技术提供了详细的比较分析。它不仅突出了玻璃插入器的竞争优势，而且还为每个设计的潜在局限性和优化机会提供了重要的见解。
表征深神经网络中子诱导的断层模型
摘要 - 在图形处理单元（GPU）上执行的深神经网络（DNN）的可靠性评估是一个具有挑战性的问题，因为硬件体系结构非常复杂，软件框架由许多抽象层组成。虽然软件级故障注入是评估复杂应用程序可靠性的一种常见且快速的方法，但它可能会产生不切实际的结果，因为它对硬件资源的访问有限，并且采用的故障模型可能太幼稚（即单位和双位翻转）。相反，用中子光束注射物理断层提供了现实的错误率，但缺乏故障传播可见性。本文提出了DNN故障模型的表征，该模型在软件级别结合了中子束实验和故障注入。我们将运行一般矩阵乘法（GEMM）和DNN的GPU暴露于梁中子，以测量其错误率。在DNNS上，我们观察到关键错误的百分比可能高达61％，并表明ECC在减少关键错误方面无效。然后，我们使用RTL模拟得出的故障模型进行了互补的软件级故障注入。我们的结果表明，通过注射复杂的断层模型，Yolov3的误导率被验证为非常接近通过光束实验测得的速率，该速率比仅使用单位倒换的断层注射测量的频率高8.66倍。
授予森林产品的应用程序资源
10倍基因组学的森林平台结合了组织学，蛋白质检测和空间分辨的整个转录组基因表达分析，以在组织环境中定位和量化基因表达。它部分基于空间转录组学方法（1）。visium于2019年进行了商业化，并已用于开创性论文中，证明了其应用的广度，包括癌症（3,4），神经科学（5），免疫学（6）和发育生物学（7）。该测定法已被很好地采用，用于68多个同行审查的出版物和130张预印。当前，森林空间基因表达与任何物种的新鲜冷冻（FF）组织截面兼容。该测定法利用poly（a）捕获和新颖的空间条形码技术来制备图书馆。10x基因组学还为FFPE提供了森林空间基因的表达，它与人和小鼠福尔马林固定石蜡包裹的（FFPE）组织切片兼容。该测定法利用了基因靶探针对的RNA-拟合连接（RTL），以对整个转录组进行高度特异性和敏感的检测。两种分析都利用了相同的分析工具和管道（即太空游侠，Loupe浏览器）的套件来处理和可视化visium数据。此外，研究人员还可以使用10倍基因组学技术专家和组织专家，他们可以通过科学和技术咨询，工作流优化和方法论故障排除提供支持。