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教授的简历博士乔治·佩尔茨 (2023 年 7 月)
[3] G. Pelz，“用于微电子电路设计结构验证的集成程序系统”，VDI-Verlag，杜塞尔多夫，1995 年 [4] G. Pelz，“机电一体化系统的建模与仿真——从芯片到使用硬件描述语言的系统设计”，Hüthig-Verlag，海德堡，2001 年 [5] L.M.Voßkämper、R. Schmid、G. Pelz，“为系统仿真建模微机械结构”，章节：片上系统设计语言 - FDL'01 和 HDLCon'01 精选”，编辑：A. Mignotte、E. Villar、L. Horobin，Kluwer 2002。[6] G. Pelz，“机电一体化系统 - 使用 HDL 建模和仿真”，John Wiley and Sons，2003 年 [7] G. Pelz 和 M. Hell，“LIN-Clustern 仿真”，《LIN-Bus》一书中的章节，Franzis，2004 年。[8] G. Pelz、P. Oehler、E. Fourgeau 和 C. Grimm，“汽车系统设计和 AUTOSAR”，章节于：SoCs 设计和规范语言的进步，Springer 2005。[9] G. Pelz，“机械系统 - 使用 HDL 进行建模和仿真”，Limusa Wiley，2006 年。[10] M. Rafaila, C. Decker, C. Grimm, G. Pelz, “有效的硅前验证实验设计”
连接数字世界与物理世界计划
• 由 Wachirawit Ponghiran 博士和 Jinwook Jung 博士（IBM 研究部）撰写的《使用 ML 驱动技术对 EDA 工作负载进行云端爆发》 • 由 Rangharajan Venkatesan 博士（NVIDIA）撰写的《基于 AI 的 SoC 生成式 EDA》 • 由 Sagar Karandikar（加州大学伯克利分校）撰写的《Chipyard：用于定制 RISC-V SoC 的开源设计、仿真和实施框架》 • 由 Luca Carloni 博士（哥伦比亚大学）撰写的《ESP：用于敏捷 SoC 设计的开源平台》 • 由 Cooper Levy 博士（英特尔）撰写的《AMS 生成框架：行业视角》 • 由 Austin Rovinski 博士（纽约大学）撰写的《使用 OpenROAD 和专有流程的敏捷 SoC 设计：回顾》 • 由 Makoto Ikeda 博士（东京大学）撰写的《Agile-X：创新半导体技术的民主化基础》 • 大一到博士学生体验开源流片：成功与陷阱，作者：Mark Johnson 博士（普渡大学）电路研讨会 1：高性能混合信号电路：最新技术平衡模拟与数字下午 1:00，Tapa 3
嵌入式系统老化检测与监测技术综述
嵌入式数字设备逐渐被部署到可靠或安全关键的系统中。这些设备会经历严重的硬件老化，尤其是在恶劣的环境中。这增加了它们发生故障的可能性。了解老化过程并尽早发现硬件退化对于保证系统可靠性至关重要。在本调查中，我们回顾了核心老化机制，确定并分类了嵌入式系统中普遍存在的商用现货 (COTS) 组件的老化检测和监控技术的一般工作原理：现场可编程门阵列 (FPGA)、微控制器、片上系统 (SoC) 及其电源。从我们的审查中，我们发现在线技术在 FPGA 上的应用比在其他组件上更为广泛，并且机器学习应用在分析硬件老化方面呈上升趋势。根据所审查的文献，我们确定了该领域的研究机会和潜在的兴趣方向。通过这项工作，我们打算以简洁的方式系统地介绍所有主要方法，以促进未来的研究。
嵌入式系统老化检测与监测技术综述
嵌入式数字设备逐渐被部署到可靠或安全关键的系统中。这些设备会经历严重的硬件老化，尤其是在恶劣的环境中。这增加了它们发生故障的可能性。了解老化过程并尽早发现硬件退化对于保证系统可靠性至关重要。在本调查中，我们回顾了核心老化机制，并确定和分类了嵌入式系统中普遍存在的商用现货 (COTS) 组件的老化检测和监控技术的一般工作原理：现场可编程门阵列 (FPGA)、微控制器、片上系统 (SoC) 及其电源。从我们的审查中，我们发现在线技术在 FPGA 上的应用比在其他组件上的应用更广泛，并且机器学习应用在分析硬件老化方面呈上升趋势。根据所审查的文献，我们确定了该领域的研究机会和潜在的兴趣方向。通过这项工作，我们打算通过以简洁的方式系统地介绍所有主要方法来促进未来的研究。
杂志 - ClassNK
2016 年 5 月 19 日 - 5 月 12 日，约 300 人齐聚东京，参加由 ClassNK 举办的船舶回收研讨会。除了 ClassNK 代表外，来自亚洲和欧洲的顶级行业专家还讨论了船舶回收面临的当前挑战以及行业可以采取哪些措施来支持安全环保的回收实践。ClassNK 一直积极鼓励船厂制定必要的船舶回收设施 (SFC) 计划并升级其设施，以便满足 HKC 的要求。迄今为止，它已向日本、中国和印度的 SRF 颁发了总共九份 HKC SoC，目前正与印度的另外八家 SRF 密切合作，以弥补检查发现的差距，以便他们也能完全符合 HKC（见第 12-13 页）。
远程神经网络的FPGA加速度
曾经假定需要完全精确的计算以获得深入NNS（DNN）的准确结果。最近，研究人员确定了这些模型的较低精度，量化甚至三元或二进制变体可以使用计算资源的一部分来达到适当的精度水平。这些量化的NN（QNN）现在可以使用较低的功率，最小资源，嵌入式芯片（SOC）和FPGA进行实施。sec。3捕获了核心的学习，差距和机会，从QNN文献中进行了进一步的创新。使用卷积NNS（CNN）实施的模式识别算法非常适合太空探索和无人驾驶飞机，并且可以使用这些应用程序使用来基于捕获的图像来识别和分类对象[2]。由于其低成本，低功率消耗和灵活性，FPGA提供了有效实施NNS
标准化Meddra查询的入门指南（...
SMQ是出于公认的Meddra用户社区的需求，以帮助识别和检索安全数据。原始的Meddra特殊搜索类别（SSC）是出于类似目的而用于类似目的的，但是经过数年的使用，生物制药社区（监管机构和行业）得出结论，这些工具没有充分满足需求。在响应中，MEDDRA维护和支持服务组织（MSSO）于2002年初开始开发MEDDRA分析组（MAGS）。mags被定义为从MEDDRA层次结构的任何级别（通常是LLT）以及与MAG名称定义的医疗状况或感兴趣的领域相关的任何级别的术语集合，包括符号，症状，症状，身体发现，实验室和其他物理学测试数据以及与医疗状况相关的情况或与医疗状况相关的领域。
锂离子电池等效电路模型的影响参数依赖性和体系结构对现实生活驱动周期中预测的热产生的影响
摘要：本研究研究了使用Bernardi方程来研究所考虑的电力等效电路模型（ECM）参数依赖性和架构对预测的热产生速率的影响。为此，从细胞表征测试到细胞参数识别和最终验证研究的整个工作流程，都在用镍锰钴化学的圆柱形5 AH LG217000 lg217000 lg217000 lg217000锂离子杆（LIB）上检查。此外，将不同的测试程序在其结果质量方面进行比较。对于参数识别，开发了一个MATLAB工具，使用户能够在一次运行中生成所有必要的ECMS。通过比较不同电荷状态（SOCS）和环境温度的高度动态世界的轻型车辆测试周期（WLTC）的实验结果和模拟结果的电压预测来评估开发的ECM的准确性。结果表明，如果仅比较电压结果，则可以忽略滞后和电流等参数依赖性。考虑到热量产生预测，疏忽可能导致高达9％（电流）或22％（滞后）的错误预测，因此不应忽略。结论电压和热量产生结果，本研究建议使用双极化（DP）或Thevenin ECM考虑所有参数依赖性，除了充电/放电电流依赖性液体的热模型。
使用 ICAP 加速 FPGA 故障注入活动的方法
摘要：片上系统 (SoC) 的复杂性不断增加，集成电路 (IC) 制造工艺的微型化技术不断发展，使得现代 SoC 更容易受到辐射引起的单粒子效应 (SEE) 的影响，即使在海平面也是如此。为了以低成本提供切合实际的估计，需要能够复制 SEE 的高效分析技术。在这些方法中，通过使用现场可编程门阵列 (FPGA) 进行仿真进行故障注入，可以在被测电路 (CUT) 上运行活动。本文研究了使用 FPGA 架构来加速故障活动的执行。因此，提出了一种在 FPGA 上映射 CUT 占用的新方法，从而显著减少了要注入的故障总数。此外，还提出了一种故障注入技术/流程来展示尖端方法的优势。所提出的技术使用 Xilinx FPGA 的内部配置访问端口 (ICAP) 模拟 CUT 的所有组合元素中的单粒子瞬变 (SET)。