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AMBA DesignWare® 和 coreAssembler 简化了意法半导体数字广播控制器和音频解码器的设计流程并改善了设计时序
Andreas Vielhaber，Synopsys 公司，意大利米兰 摘要 当今的片上系统 (SoC) 设计非常复杂，要求新的 SoC 设计项目采用更快、更简单的流程和方法。为了以更快、更低成本将更多 SoC 推向市场，意法半导体与 Synopsys® 专业服务部门联手，为数字音频系统平台设计了一种新的流程和方法。本文介绍了 SYNOPSYS® coreAssembler 如何通过自动化配置和互连步骤、提供实现 AMBA 平台的自动化路径以及使用 VIP 改进验证来简化使用 AMBA DesignWare® 组装 AMBA 系统的过程。该流程已用于设计和验证由意法半导体数字广播无线电部门 (汽车产品组) 开发的数字无线电系统控制器和音频解码器架构。
Synopsys 和意法半导体
意法半导体为企业、网络、MCU 和高可靠性汽车等细分市场设计了先进技术节点的复杂片上系统 (SoC)。这些产品采用数千个内存实例设计，质量标准极高。生产目标是加快新产品推出 (NPI) 阶段的周期时间，并在检测到带有嵌入式内存的缺陷部件时缩短故障分析的周转时间。Synopsys STAR Memory System TM 用于测试、修复和诊断嵌入式内存，而 Synopsys Yield Explorer 则对内存诊断数据进行分析，以帮助快速识别和解决最先进工艺节点的系统故障机制。该组合解决方案是意法半导体向市场推出采用最新工艺技术的新型 SoC 的关键推动因素。
社论：高温氧化物细胞
近几十年来，广泛使用化石燃料已导致全球变暖，增加了对环境保护的压力。固体氧化物细胞（SOC）是有希望的电化学能量转换和在高温（600 - 1,000°C）下使用的存储装置。SOC可以在燃料电池模式（固体氧化物燃料电池或SOFCS模式）下运行，在那里它们通过氢或其他能源资源（例如碳氢化合物，CO等）产生电力，也可以在电解模式（固体氧化物电解电池或SOEC模式）中进行操作，从而在其中产生Hygas或Syngas等，从H 2 O和CO供电，并配备H 2 O和Co 2 O和Co Electrictitions Electrictitions Electrictity。当在SOFC和SOEC模式下操作时，它们可以称为可逆的氧化物细胞或RSOC。从根本上讲，已经开发了两种类型的SOC，即管状和刨床设计。管状型SOFC具有长期的稳定性，而平面型SOFC与管状型SOFC相比具有高功率密度，该型SOFC显示出良好的特性，例如高体积功率密度和低电阻。XI等。 估计平面型SOFC内的各种物理参数。 详细构建了该模型，包括气流，传热，传质和电化学反应。 因此，平面型SOFC的性能受结构参数的影响（Xi等人 ）。 此外，SOFC的工作温度在催化活性，稳定性，电效率，燃料的灵活性和材料的耐用性方面起着至关重要的作用。 XI等。 ）。 Thornton等。 ）。XI等。估计平面型SOFC内的各种物理参数。详细构建了该模型，包括气流，传热，传质和电化学反应。因此，平面型SOFC的性能受结构参数的影响（Xi等人）。此外，SOFC的工作温度在催化活性，稳定性，电效率，燃料的灵活性和材料的耐用性方面起着至关重要的作用。XI等。 ）。 Thornton等。 ）。XI等。）。Thornton等。）。它在高温（500 - 900°C）下运行，其优点是它可以用宽型燃料（包括氢，甲烷，葡萄球菌，乙醇，沼气等）运行。通过热量和发电（CHP）的结合，可以最大程度地提高80％以上的效率。开发了具有100 kW发电的生物量气体（BG）-SOFC-CHP系统。结果显示出显着的节能效果。这项工作的主要目标是分析与传统能源系统相比的CHP系统的优势（Xi等人SOFC的工作温度会影响细胞中发生的物理和化学过程。这些过程也受到微观结构的影响。计算了表征SOFC阴极的微观结构的阻抗数据。他们通过使用电化学阻抗光谱（EIS）数据发现了SOFC阴极微观结构的有效曲折（Thornton等人在电极的催化活性方面，高温操作有利于使用非私致金属催化剂。Xia等。 在Ni-CEO 2材料上进行了理论计算和实验。 镍的存在增强了H 2吸附，并降低了的能量屏障Xia等。在Ni-CEO 2材料上进行了理论计算和实验。镍的存在增强了H 2吸附，并降低了
IEEE CICC 2024 智能神经接口 - 信息科学
1 瑞士洛桑联邦理工学院，2 纽约州伊萨卡康奈尔大学 简介 在过去十年中，人们对开发智能神经接口片上系统 (SoC) 的兴趣日益浓厚，该系统用于治疗各种神经系统疾病和新兴的脑机接口 (BMI) 应用。人们开始转向创建具有植入信号处理、神经生物标志物提取和人工智能的智能系统，取代了之前主要侧重于原始神经信号采集和数据压缩以供离体处理的努力 [1-4]。将复杂功能集成到微型神经装置中为各种应用提供了重要机会，包括用于中枢神经系统 (CNS) 疾病的治疗装置、周围神经假体、脊髓接口等。在本文中，我们回顾了基于 CMOS 的集成电路 (IC) 开发的最新进展，用于三类智能神经假体，所有假体均在植入式或可穿戴设备上具有嵌入式信号处理功能。这些类别包括：1) 用于闭环症状跟踪和响应刺激的神经接口； 2) 用于治疗新兴网络相关疾病（如精神病和记忆障碍）的神经接口；3) 用于瘫痪后运动和通信恢复的智能 BMI SoC。这些发展标志着一个充满活力的领域的开始，我们预计未来几年会出现更广泛的智能神经假体。未来智能神经接口面临的挑战将先进的信号处理和机器学习 (ML) 算法集成到神经接口系统上，可以显著增强这些设备未来的治疗潜力。例如，嵌入 AI 的神经接口技术已证明可为脑部疾病（尤其是癫痫）患者提供准确、个性化的症状检测。十多年来，IC 和 AI 算法开发方面的积极创新促成了先进系统的诞生，使用硬件高效的侵入式或非侵入式 SoC 在癫痫发作检测中实现了超过 95% 的灵敏度和特异性 [5-10]。类似地，嵌入式神经生物标记物可以指导各种神经系统适应症中的刺激传递，因为它们可以代表神经元活动随时间的动态状态 [11- 14]。此外，基于软件的 AI 算法使越来越复杂的 BMI 系统能够快速恢复运动和通信 [15-18]，最近出现了微型硬件实现 [8, 19]。虽然这一进展令人鼓舞，但下一代智能神经接口 SoC 仍有几个挑战需要解决。可扩展性：利用来自完善的 EEG 数据集的有限数量的传感通道（8-24），硬件系统已经实现了卓越的癫痫发作检测性能，例如儿科 CHB-MIT 数据集 [20]。最近的一些研究将其扩展到更大的颅内脑电图 (iEEG) 数据集，这些数据集具有更多的通道数 (≤128) 和更复杂的成人难治性癫痫发作模式 [21, 22]。癫痫发作检测或其他症状跟踪系统中电极的空间分辨率有限
探索AI驱动的防御机制
总而言之，网络安全中AI的未来有望彻底改变组织防止不断发展的网络威胁的方式。随着自主安全操作中心（SOC）变得越来越普遍，AI驱动的分析和自动化将简化安全操作并减少响应时间。可解释的AI（XAI）将提高透明度和解释性，从而促进对AI驱动决策过程的信任。联合学习技术将使分布式的AI模型在保留数据隐私的同时协作，而抗量子的加密技术将保护量子计算带来的新兴威胁。零值安全框架，遗传算法和网络欺骗平台将进一步增强防御能力，而协作防御平台将促进信息共享和威胁情报协作。通过拥抱这些新兴趋势和技术，组织可以保持领先于网络对手，并在日益复杂的威胁格局中保护其数字资产。
通过人工智能提高SOC效率（ai ...
SOC受到影响运营效率和有效性的多个相互联系的挑战。管理大量的安全日志以帮助满足合规要求，因此由于存储需求而产生了高支出，并引入了系统的复杂性。大量的数据通常会导致警报疲劳，其中大量的警报（许多误报）超出了分析师，增加了忽视真正威胁的可能性。使这些问题更加复杂，是容易发生错误的手动过程，导致事件检测和响应的准确性以及效率低下的日志审查过程，以进一步限制资源。此外，将各种安全工具及其数据格式和协议集成在一起，是资源密集的，耗时的且无效的，妨碍了MTTD和MTTR安全事件的改进。这些挑战需要进行广泛而战略性的大修，以简化SOC运营并增强其有效管理安全威胁的能力。
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和环保的回收实践。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，以满足 HKC 的要求。到目前为止，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，以便他们也能完全遵守 HKC（见第 12-13 页）。
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。
模拟 IC 设计课程代码：EE809
课程代码：EE809 课程描述：模拟电路对于现代 IC、SOC、MEMS 和 NEMS 至关重要。例如，它们充当现实世界和数字系统之间的接口。同样，它们在模拟到数字转换和反之亦然中是必需的，并且用于放大和滤波过程。这是模拟集成电路的基础课程。它回顾了半导体器件的基础知识，介绍了 CMOS 制造技术，并讨论了基本的模拟电路拓扑、概念和 IC 布局。该课程包括基于 Virtuoso-Cadence 的设计导向作业/项目，以帮助学生为模拟 IC 设计做好准备。由于现代 IC 大多基于 CMOS 技术，因此本课程将主要关注 CMOS 模拟 IC。该课程将作为模拟和混合信号 IC 设计高级课程的基础。
FPGA SoC 平台上深度神经网络的时间可预测加速
摘要 — 本研究重点研究了在 FPGA 片上系统 (SoC) 上加速的深度神经网络 (DNN) 的时间可预测执行。本文考虑了 Xilinx 的现代 DPU 加速器。针对 Zynq Ultrascale+ 平台进行了广泛的分析活动，以研究 DPU 在加速一组用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的最先进的 DNN 时的执行行为。基于分析，提出了一个执行模型，然后用于得出响应时间分析。还提出了一个名为 DICTAT 的定制 FPGA 模块，以提高 DNN 加速的可预测性并收紧分析界限。最后，基于分析界限和目标平台的测量结果，提供了一组丰富的实验结果，以评估所提出的方法在 ADAS 应用上的有效性和性能。