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AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。微控制器使用其校正算法计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），然后将其写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I2C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)；对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
650Group 发布的路由光网络领导力报告
• 公司愿景：该标准包括公司最近的公告、季度出货量、标准机构中的活动以及在每个细分市场的持续时间。 • 执行能力：该标准包括公司的产品发布、产品出货日期、公司在该细分市场的研发预算以及整体财务业绩。 • ASIC 实力：公司自己的 ASIC 公告和 L3 商用芯片的使用情况。我们排除所有基于 L2 ASIC 的系统。 • 城域路由器性能和云路由：公司在电信和云路由方面的表现。 • 长途能力：公司在电信和云光传输方面的表现。 • 数据中心互连 (DCI)：公司在云数据中心互连方面的表现。 • 自动化：与上一代产品相比，公司在新产品自动化方面的执行情况。 • ZR/ZR+ 产品：公司目前在 ZR/ZR+ 方面的产品和行业合作伙伴关系。 • DSP 产品：公司目前在 ZR/ZR+ 方面的产品以及行业合作伙伴关系。
Oracle的C AI方法
办公室 继 2024 年 10 月 24 日宣布方法 C AI Oracle 之后，专注于区块链技术研发和投资计划的 AIM 上市投资公司 QBT 欣然确认已提交一项新的专利申请，涵盖方法 C 的颠覆性 AI Oracle（“AI Oracle”）：“二叉决策树的实现”。该专利申请描述了在 ASIC 芯片上极其高效的 AI Oracle 硬件实现的细节。公司开发了 AI Oracle 实现的现场可编程门阵列（“FPGA”）版本，相应的 PPA（功率性能面积）结果提供了有关在用于比特币挖矿的定制硅片上实现该解决方案的相关开销的洞察。公司已确定 AI Oracle 实现所需的总面积在双 SHA-256 通道的 ~1% - 4% 之间，双 SHA-256 通道是几乎所有用于比特币挖矿的 ASIC 芯片的基本计算块，具体取决于所使用的逻辑门制造技术。相同的百分比也适用于能耗，即运行 AI Oracle 的能耗成本相当于不带 AI Oracle 的 ASIC 矿机能耗的约 1% - 4%。与 AI Oracle 确定的避免计算的两倍 SHA-256 百分比相比，上述数字几乎代表了无关紧要的开销。由于 QBT 拥有 AI Oracle 实施的知识产权（“IP”），即 ASIC 设计的逻辑门架构，公司现在将寻求利用其新 IP 实施相关的商业战略，以将这一专有资产货币化。QBT 首席执行官兼执行董事长 Francesco Gardin 评论道：“AI Oracle 片上实施规范中包含的关键要求是使用面积有限、能耗低和处理速度快。我们已经确定 AI Oracle 不会影响任何给定 ASIC 芯片 SHA-256 架构的性能。我们的 FPGA/ASIC 设计团队已满足所有三个要求。这对团队和 QBT 来说都是一个出色的结果。此外，AI Oracle 实施开销约为双 SHA-256 通道的 1% 到 4%，这是一个非常令人印象深刻的结果。“虽然专利申请旨在保护 AI Oracle 实施的这些创新应用，但 Oracle 生成的核心技术，即构建机器学习模型 C 生成的 AI Oracle 的参数，一直保持独立，因为它们代表了公司的一项资产，公司打算将其作为工业机密进行保护。”
启用6G未来的智能智能协调
As 5G technologies matured and deployed, looking at which silicon devices power the heart of base station systems, most RAN vendors employ dedicated silicon such as application-specific integrated circuits (ASIC), application-specific standard products (ASSP), or system-on-chip (SoC) solutions to implement the compute-intensive Layer 1 (L1) functionality.这些解决方案通常为现有成熟一代提供最高的性能和最低功率/成本的大量跑步者。但是，由于其“硅中的冻结”性质，硬件功能集已定义为未来几年，在解决新一代设备之前，在解决标准的变化或新功能时，通常会导致很大的滞后。在为已经部署的设备添加新功能时，尤其是针对包括人工智能（AI）和机器学习（ML）（ML）的新功能时的类似情况，旨在增强系统智能和效率。ASIC/ASSP/SOC设计周期通常需要几年，通常在相关的3GPP标准冻结之前开始几年。此外，必须将新的ASIC/ASSP版本改装为现有设备，或者必须用新版本代替设备本身 - 由于涉及的大量成本，这两个版本都没有吸引网络运营商。
保护微电子 - CDSE
定义微电子学 让我们从定义微电子学开始。微电子学是电子学的一个子领域，支持几乎所有国防部活动，实现全球定位系统、雷达、指挥和控制以及通信等功能。微电子学有很多种类型，但在国防方面最常讨论的是三种：专用集成电路 (ASIC)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和片上系统 (SoC)。 专用集成电路 (ASIC) ASIC 是为特定功能而非通用用途定制的集成电路。ASIC 广泛应用于国防、通信和工业领域。一些例子包括消费电子产品、通信设备和抗辐射空间系统。 滚动文本：抗辐射加固：使电子元件和电路能够抵抗高水平电离辐射造成的损坏或故障的过程，特别适用于太空环境、核反应堆周围或核事故或核战争期间。现场可编程门阵列 (FPGA) FPGA 是一种集成电路，设计为在制造完成后由客户或设计人员进行配置。这就是它被称为现场可编程的原因。FPGA 适用于国防、通信和工业领域。以下是一些示例：航空、通信、成像系统和空间系统（经辐射加固）。滚动文本：辐射加固：使电子元件和电路能够抵抗高水平电离辐射造成的损坏或故障的过程，特别适用于太空环境、核反应堆周围或核事故或核战争期间。片上系统 (SoC) SoC 是利用计算机或电子设备的许多或所有组件的集成电路。SoC 可用于各种计算功能。一些示例包括移动计算设备，例如平板电脑、智能手机和嵌入式系统。
谷氨酸作用于酸性离子通道，导致缺血性脑损伤
谷氨酸传统上被视为第一个激活NMDAR（N-甲基-D-天冬氨酸受体）依赖性细胞死亡途径1,2中的细胞死亡途径，但使用NMDAR拮抗剂进行了不成功的临床试验，暗示了其他机制3-7的参与。在这里，我们表明谷氨酸及其结构类似物，包括NMDAR拮抗剂L-AP5（也称为APV），通过与酸中毒诱导的中风中神经毒性相关的酸性离子通道（ASICS）介导的稳健性电流4。谷氨酸增加了ASIC对质子的亲和力及其开放概率，从而在体外和体内模型中加剧了缺血性神经毒性。定向诱变，基于结构的建模和功能测定法显示ASIC1A外细胞外结构域中的真正的谷氨酸结合腔。计算药物筛选确定了一个小分子LK-2，该分子与该空腔结合并废除了ASIC电流的谷氨酸依赖性增强，但避免了NMDARS。lk-2减少了缺血性中风的小鼠模型中的梗塞体积并改善了感觉运动恢复，让人联想到在ASIC1A敲除或其他阳离子通道4-7的小鼠中看到的。我们得出的结论是，谷氨酸是ASIC的阳性变构调节剂，以加剧神经毒性，并优先针对NMDARS上的ASIC上的谷氨酸结合位点靶向，以开发NMDAR Antagonist的精神病性副作用，以开发中风治疗。
lynred的高级发展中，在下属红色的领域...
杂交IR探测器操作T°：-200°C性能：范围〜10km技术：II-VI /III-V半导体在CMOS ASIC < /div < /div>上杂交
![arXiv:2111.11184v1 [physics.ins-det] 2021 年 11 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0122e5130a1b771c92006aa8ae69ef85b63b6248.webp)
arXiv:2111.11184v1 [physics.ins-det] 2021 年 11 月 22 日
摘要：本文介绍了一种采用 130 nm SiGe BiCMOS 技术设计的小面积单片像素探测器 ASIC，用于升级 CERN 的 FASER 实验的预流探测器。该原型的目的是研究快速前端电子器件在像素敏感区域内的集成，并确定能够最好地满足实验规格的配置。为了应对与像素内前置放大器和鉴别器集成相关的若干挑战，自感噪声、不稳定性和串扰被最小化。还将描述用于特性描述和设计选择的方法。这里研究的两种变体将在 FASER 实验预流的预生产 ASIC 中实施，以进行进一步测试。
阶段I SD-433+UMD Photon搜索
将介绍在Polimi开发的医学成像应用中开发的ASIC。sipms读数的整体闪烁体读数允许伽马射线的光谱和相互作用测量位置，这也可以在模拟通道中的主动增益控制机理，在较大的动态范围内。尤其是在迅速-gamma测量中应用剂量治疗中的剂量验证。新的Anna ASIC实现了一个集成的神经网络，该神经网络直接处理从检测器的模拟信号，朝着闪烁体中相互作用的伽马射线位置的芯片重建。