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RV32IMAC RISC-V SOC
班加罗尔，印度摘要：基于能量的模型（EBM）通过利用Boltzmann分布来表达事件的可能性，为生成建模提供了一种有希望的生成模型的方法。在这项研究中，我们深入研究了EBM的理论和实际实施，从物理系统和神经网络体系结构中汲取灵感。通过训练神经网络，以输出较低的分数，以便可能观察到可能的观察值，而不太可能的分数却旨在对真实的数据生成分布进行建模。我们解决了与采样新观察和棘手的归一化分母相关的挑战，提出了近似技术等近似技术，例如对比度差异和兰格文动力学。通过探索和实施，我们旨在提供有关图像生成任务的EBM的构建和利用的见解。索引术语 - 基于能量的模型，Boltzmann分布，神经网络，对比差异，Langevin Dynamics。
基于高速SOC应用的测量方法的FCBGA包装的电特性表征
高速计算机和无线通信系统的抽象在电子市场中变得越来越流行，这些面向通信的产品需要高包装密度，时钟速率和更高的GB/s开关速度。在这项工作中表征了用于以1 GB/s运行的应用程序的多层翻转球网阵列（FCBGA）软件包。包装的电特性超出了1 GHz的必要性。在本文中，我们介绍了使用时域反射测量法（TDR）方法互连FCBGA软件包的测量和仿真结果。模拟和测量结果，以建立适当的FCBGA互连电路模型。电力网络的寄生虫可以通过TDR，矢量网络分析仪（VNA）和阻抗分析仪（IA）来测量。这项工作中生成的完整模型针对的是在商业电子应用中具有广泛用途的高速系统片（SOC）设备。关键字翻转芯片球网格阵列（FCBGA），电特性，时域反射仪（TDR），矢量网络分析仪（VNA），片上系统（SOC）1。简介半导体的国际技术路线图（ITRS）驱动程序章节介绍了未来半导体行业发展的总体SOC环境[1]。它处理大型功能块，例如RF，CPU，硬件元素（数字和模拟/混合信号块），软件元素，胶水逻辑，功能特定内核，通信接口和软件堆栈，作为可重复使用的和预验证的组件。这些组件可以插入许多不同的SOC中，这是减少必须完成新产品必须完成的低级设计工作量的一种方法[2] [3]。虽然预计通信市场将保持显着的频率线索，但高速序列方案的渗透到微处理器，ASIC和SOC市场的形式
PACE：RISC-V SoC 中适用于边缘计算应用的可扩展且节能的 CGRA
简介 ƒ 粗粒度可重构阵列 (CGRA) 可提供高能效，同时保持可编程性优势。 ƒ CGRA 是高效处理循环内核的理想选择，它允许它从 CPU 卸载重复循环函数，例如向量乘法或散列算法。 ƒ 它依靠编译器将给定的工作负载转换为数据流图 (DFG)，然后以实现最高能效的方式将其映射到硬件上。
电动电池SOH，速度控制和防火保护边缘的SOC监视器
锂电池是电动汽车，便携式设备和储能系统等物品中最常见的能源存储设备。但是，如果未连续监控锂电池，它们的性能可能会降低，寿命会缩短，或者可能引起严重的损害或爆炸。为了防止此类事故，我们提出了基于健康状况的锂电池状态监测方法和充电状态估计算法。以及电动汽车中的速度控制是必须的，因为它用于影响电动机和机械的旋转速度。这对机器的运行有直接影响，并且对工作的质量和结果至关重要。li-ion电池中有很多能量，而热失控的加速度越快，电池本身就越多。如果电池充满电，并且内部发生了一些事情，那么热失控将很快发生。要克服这一点，需要对电动汽车进行防火保护。
IW610 1x1双波段Wi-Fi 6 +蓝牙LE 5.4/802.15.4片上系统（SOC）。 i.mx yocto项目用户指南 A5000 -Edgelock Secure Authenticator PX4机器人无人机车辆/飞行管理部门（VMU/... FRDM扩展板 带有LIN的电池传感器，用于12 V铅酸电池
由NXP的EDGELOCK™安全技术提供支持，IW610系列可确保使用安全的启动，安全调试，固件更新，反滚动和生命周期管理的安全性。内置的硬件保护，例如信任和加密加速器的根部，维护性能，在保持性能，符合苛刻环境的最高网络安全标准。
多核/多核SoC（MCSOC-2024）
该研讨会深入研究了新兴技术与可持续性的交集，强调了它们在当前嵌入式系统和人工智能（AI）时代的至关重要的作用。会议上有四篇开创性论文。第一篇论文“集成了无线高级技术和基于Android的移动应用程序以增强肢体的延长”，探讨了无线技术和移动应用程序的创新应用以改善医疗程序，尤其是在骨科治疗中。接下来，“利用Genai工具的力量：评估响应作为学习方法”，研究了生成AI工具在增强教育方法和学习成果方面的潜力。第三篇论文“电动传动系统中热管理的优化策略：提高性能和寿命”，重点介绍可持续策略，以优化电动汽车传动系统中的热管理，这对于改善其性能和延长其寿命至关重要。最后，“心脏病学的人工智能”在心脏病学领域提出了尖端的AI应用，强调了AI如何彻底改变心脏病的诊断和治疗。这些论文共同展示了新兴技术与可持续实践相结合时如何显着影响并推动嵌入式系统和AI的进步。
ANN的SOC估计锂离子电池
orcid：2。0000-0001-7601-7851 3。0000-0003-2784-5022 4.0000-0002-1442-2365 doi：10.15199/48.2024.02.35基于物联网的水表面清洁机器人，带有实时流媒体摘要。将垃圾处理到河流，湖泊和海洋等水体中，这是对生态系统和人类福利的有害影响的重大环境问题。一次性塑料，例如瓶子，袋子和包装材料，是由于其耐用性和缓慢降解而发现的最常见垃圾类型之一。因此，提出了带有垃圾监测系统的水面清洁机器人。开发了机器人以收集水面上的垃圾，并使用实时流媒体显示整个过程。该项目的目的是开发机器人运动和垃圾收集器机制，并使用物联网收集垃圾收集数据。该提议的机器人由RC控制器控制，由多个部分组成，即ESP32-WIFI，相机和物联网和物联网（IoT）系统。播放流将允许观察和评估机器人的操作。结果表明，机器人能够在此过程中检测和收集垃圾并显示实时流媒体。可以查看垃圾收集到的收集到的数据，可以查看笔记本电脑和手机。Streszczenie。wyrzucanieśmiecidozbiornikówwodnych，takich jak rzeki，jeziora i Oceany，jest powa imnym Quessionemśroodowiskowym，mającymSzkodliwywpływywpływywnaekosyw na ekosystemy i i dobrobyt ludzi ludzi ludzi。dlatego zaproponowano robotaczyszczącegopowierzchnięwody z z system emsem emmoneowaniaśmieci。transmisja n n na pozwoli naobserwacjęiocenędziałaniarobota。一次性塑料（例如瓶子，袋子和包装材料）由于其耐用性和缓慢的降解而属于最常见的垃圾类型。机器人是从水面收集垃圾，并使用实时传输显示整个过程。该项目的目标是开发机器人运动和垃圾收集机制，并使用物联网收集垃圾收集的数据。提出的机器人由RC控制器控制，由几个部分组成，即ESP32-WIFI，摄像头和Internet Internet（IoT）。结果表明，机器人能够在此过程中检测和收集垃圾并显示实时广播。可以在笔记本电脑和手机上查看垃圾收集的收集数据。（用于用实时广播的物联网清洁水面的机器人）关键字：水面清洁机器人，物联网，实时流媒体；监视关键字系统：用于清洁水面，物联网，实时传输表面的机器人；监测水的系统对于维持生命，生态系统和人类活动至关重要。将水资源干燥为河流，海洋和湖泊非常重要。明智的用水，负责任的废物处理和可持续的做法是确保其对子孙后代的可用性。处置垃圾，例如一次性塑料，例如瓶子，袋子和包装材料，是导致水污染的主要问题之一。尤其是这种垃圾需要数百年的垃圾。已经进行了许多研究以清洁水中或水中的垃圾。但是，一些清洁过程需要人干预才能手动去除垃圾，这通常被证明是效率低下的。尤其是当垃圾位于难以到达或危险空间时。机器人已在制造[1] - [3]，Healthcare [4] - [6]，农业[7] - [9]，环境[10]，[11]等的各个领域使用。因此，在水清洁机器人中引入机器人[12] - [16]是克服水中垃圾问题的好解决方案。水清洗机器人结合了视觉模块，一个运动控制模块和握把模块。它按顺序执行以下三个任务：巡航和检测，跟踪和转向以及抓握和收集[17]。最近使用不同的控制方法在水清洗机器人上进行了一些以前的相关项目，包括物联网[18] - [21]，蓝牙[12]，自动化系统[22]，深度学习[23]等。此外，机器人还合并了一个监视摄像头[23]，为用户提供了实时视觉，以扫描周围的浪费并远程和更有效地收集垃圾。这将有助于减少生态系统失衡，人类健康问题和排放。远程操作的机器人使用基于机器人的目的和设计[14]，[15]，[24]的各种设备。集成系统结合了物联网技术的使用[25]，使监视和C可以控制整个
研究文章基于FPGA的电池管理系统，用于实时监控和瞬时SOC预测
电池管理系统（BMS）对于使用电池组的所有类型的电动汽车都至关重要。各种因素，例如电池温度和平衡，直接影响车辆中使用的电池的寿命，安全性和效率。对于安全性和鲁棒性，应立即监视和调整这些因素。今天，电池管理系统一直在使用不同的生产方法和算法开发。在研究中，计算是通过测量参数（如温度，电流，平衡，负载状态和电池电池的健康状况）以及电池组的控制，并通过这些计算提供了计算。即时，连续的测量和处理所有这些数据以及根据计算结果的创建控制算法的创建，可以使用强大的处理器。FPGA是可以提供BMS所需的速度和功能的处理器。在电池管理系统中，FPGA负责接收和处理电池单元的所有信号并产生结果。它立即从温度，电流和电压传感器处理数据，并应用平衡所需的控制阶段。此外，电池的充电和排放能力是通过立即测量电荷状态（SOC）来计算的。SOC在电池管理系统中非常重要，以确保电池组的安全性。因此，需要准确，实时估算SOC。由于其并行处理能力，FPGA可以同时读取传感器的数据并执行相关的计算。在这项研究中，在FPGA上进行了实时，高计算速度的多功能系统设计。在模拟环境中实时监测基于嵌入式系统的实验电池的电压和电流。实验结果表明，瞬时SOC估计是成功的，并且系统将即时结果返回到传入的传感器数据中。使用FPGA作为管理单元将在BMS中具有高度的工作速度，实时监控，低功耗和重新编程性。
质子辐照下 NVIDIA Xavier SoC 系列的单粒子效应来源
摘要 — 在本文中，我们使用质子束描述了 NVIDIA Xavier 系列片上系统 (SoC) 中的两个嵌入式 GPU 设备。我们比较了分别针对商业和汽车应用的 NVIDIA Xavier NX 和工业设备。我们使用不同的功率模式评估了两个模块及其子组件（CPU 和 GPU）的单粒子效应 (SEE) 率，并首次尝试使用其基于 ARM 的系统中包含的在线测试工具来识别它们的确切来源。我们的结论是，SoC 的 CPU 复合体中最敏感的部分是各种缓存结构的标签阵列，而在 GPU 中没有观察到任何错误，可能是因为在辐射活动期间，与应用程序的 CPU 部分相比，它的执行速度更快。
锂电池储能SOC估算方法。第二部分：应用和准确性
摘要：气候变化正在推动能源系统从化石能源向可再生能源的转变。在工业、供电系统和电动汽车领域，对电能存储的需求急剧上升。锂电池是最广泛使用的技术之一。必须确定操作参数以将存储系统控制在批准的操作限制内。超出限制的操作，即超过或低于允许的电池电压，会导致电池更快老化或损坏。准确的电池信息是实现最佳和高效的系统运行所必需的。关键是高精度测量、足够准确的电池单元和系统模型以及高效的控制算法。对更好系统的效率和动态性的日益增长的需求要求在确定健康状态和充电状态 (SOC) 时具有很高的准确性。这些对上述主题的科学贡献分为两部分。在本文的第一部分，对主要的 SOC 评估方法进行了全面概述。本文讨论并阐述了物理测量方法、电池建模以及将模型用作电池数字孪生的方法。此外，本文还介绍了对 SOC 计算很重要的自适应方法和人工智能方法。本文的第二部分介绍了应用领域的示例并讨论了它们的准确性。