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BMS控制器硬件电路开发和设计
摘要：随着国家政策支持的新能源车辆的快速发展，与电池相关的行业也在蓬勃发展。但是，整个电池管理系统的工作原理尚未在视觉上证明。因此，本研究旨在开发基于STM32F103C8T6主控制器芯片和LTC6804电池监控芯片的BMS控制器系统，以实现电池管理系统硬件电路的设计和开发。控制器系统使用模块化组件，例如信号采集和数据处理来实现电池电压，电流和温度的实时测量。使用该系统，可以提供全面的电池管理功能，以支持新能源车辆的可靠性和性能提高。这项研究的结果将为新能源车行业的开发和应用提供重要参考。
基于联合图神经网络的硬件木马节点检测
摘要 集成电路（IC）产业的全球化引发了对硬件木马（HT）的担忧，迫切需要有效的门级网表 HT 检测方法。在本文中，我们提出了一种基于图学习的门级木马节点检测方法。该方法不需要任何黄金模型，可以轻松集成到集成电路设计流程中。此外，我们进一步设计了一个联合 GNN 网络，将有向图的输入端、输出端和邻居端的信息结合起来，生成代表性节点嵌入。实验结果表明，在不同设计中，它可以达到平均 93.4% 的召回率、91.4% 的 F 度量和 90.7% 的准确率，优于最先进的 HT 检测方法。 关键词：硬件木马检测，图神经网络，无黄金参考，门级网表 分类：集成电路
用于机器人的神经形态计算硬件和神经架构
引言 在以人为中心的非结构化环境中使机器人和自主系统更加智能是机器人技术的关键目标之一，这也使其成为最具活力的技术发展领域之一。这种智能的关键因素是能够良好且快速地理解复杂而动态的环境，以可靠地支持其他功能，如运动规划和控制；与人类、物体和其他智能体的安全交互；以及从经验中自主学习。神经网络和数据驱动的训练算法为理解环境打开了两个重要窗口：图像和声音处理 (1)。这些算法在大量数据集上实现了最先进的性能，通常甚至超过人类的表现，是实现机器人智能感知和行为的主要候选者 (2)。然而，机器人用例对人工智能 (AI) 算法的功耗、延迟、自适应性和数据效率提出了尤为严格的要求 (3、4)。如今，尽管基于神经网络的算法与之前手工制作的人工智能解决方案相比具有优势（5、6），但我们仍然缺乏真正智能、敏捷的机器人，能够在日常生活中安全、顺畅地与物体、彼此和人类互动。这与即使是简单的动物也能产生智能行为并在复杂的现实环境中互动形成了鲜明的对比。动物可以快速
使用英特尔® 边缘开发人员云，通过 Red Hat* OpenShift* 数据科学平台在英特尔® 硬件上评估人工智能应用程序
带有相关 Tensorflow* 或 PyTorch* 内核的 Jupyter* 笔记本，从源代码存储库克隆训练示例笔记本 (ipynb 文件)，使用所选数据集训练模型并将训练好的模型上传到您选择的存储设施。通过“启动 Red Hat OpenShift Data Science”学习路径了解有关如何使用 Red Hat* OpenShift* Data Science 的更多信息。对于本教程中选择的示例，我们假设开发人员已完成此部分，并将训练好的 PyTorch* 肾脏分割模型上传到 AWS* S3 存储桶。为方便起见，我们以 OpenVINO™ 中间表示 (IR) 文件的形式为本练习提供预训练模型。有关说明，请参阅先决条件部分。2. 不同英特尔® 硬件上的 AI 模型推理利用了英特尔® 开发者云
特别会议：神经形态硬件设计和从传统CMO到新兴技术的可靠性
摘要 - 近年来，神经形态计算的领域一直在迅速发展，越来越重视硬件设计和可靠性。本特别会议论文概述了神经形态计算的最新发展，重点是硬件设计和可靠性。我们首先回顾了传统的基于CMO的神经形态硬件设计的方法，并确定与可扩展性，延迟和功耗相关的挑战。然后，我们研究基于新兴技术的替代方法，在神经素影项目中采用了特定整体的光子学方法。最后，我们研究了设备可变性和衰老对神经形态硬件的可靠性的影响，以及用于减轻这些影响的技术。本评论旨在为神经形态计算中的研究人员和从业者提供宝贵的资源。索引术语 - 硅光子学，神经形态硬件，人工神经网络，尖峰神经网络，可靠性，相变材料
信息和通信技术原理/计算机硬件笔记
CPU 芯片通过处理器类型和制造商来识别。此信息通常刻在处理器芯片上，例如 Intel 386、Advanced Micro Devices (AMD) 386、Cyrix 486、Pentium MMX、Intel Core 2Duo 和 Intel Core i7 等。处理器装入处理器插槽。处理器插槽 CPU 或处理器插槽是一种允许将计算机微处理器插入主板的连接。根据插入的 CPU，处理器插槽有多种类型。您可以将处理器插槽识别为插槽 1 到插槽 8 主存储器 (RAM) 主存储器、主内存、系统内存或随机存取存储器 (RAM) 是指计算机的物理内存。单词 main 用于将其与磁盘驱动器等外部大容量存储设备区分开来。内存是计算机的工作位置。它是一种存储数据以便于检索的硬件设备。它是易失性的，这意味着只要有电，它就会保存数据。一旦断电或关闭计算机，RAM 中的所有内容都会丢失。计算机只能处理主存储器中的数据。因此，您执行的每个程序和访问的每个文件都必须从存储设备复制到主存储器中。计算机上的主存储器量至关重要。这是因为它决定了一次可以执行多少个程序以及程序可以随时使用多少数据。 RAM 的类型； RAM 有两大类。它们是 SRAM 和 DRAM。 基本输入输出系统 – BIOS BIOS 是一个术语，代表基本输入/输出系统。它由控制系统硬件的低级软件组成，并充当操作系统和硬件之间的接口。微处理器使用 BIOS 在打开计算机后启动它。 BIOS 存储在 ROM 芯片中 BIOS 存储在 ROM 芯片中，因为 ROM 即使在没有为计算机供电的情况下也会保留信息。将数据存储在旧计算机的 ROM 中的缺点是必须移除芯片才能更新信息。许多现代 PC 都具有闪存 BIOS，这意味着 BIOS 已记录在闪存芯片上，必要时可进行更新。
软件与硬件——中国的制度设置如何……
尽管中国仍然是世界上最大的化石燃料消费国，但它已经采取措施拥抱清洁能源：事实上，按绝对值计算，中国是当今世界上最大的可再生能源生产国和消费国，中国领导人表示将鼓励能源消费和生产革命，以符合2020年宣布的新目标，即到2060年实现碳中和。但中国在引入人们普遍认为必需的全面变革方面能取得多大成功？在技术层面，这种变化不仅包括用可再生能源取代化石燃料，还包括从集中式生产转向分布式生产，大大提高能源效率和消费灵活性，并在整个行业采用数字技术。在制度层面，这些转变可能涉及重大的市场改革和中国能源部门结构的变革，目前该部门由国有企业和行政计划主导。
利用三角碳化硅结构中的光子带隙实现高效的量子纳米光子硬件
由于其色心缺陷具有长自旋相干性和单光子发射特性，碳化硅成为领先的量子信息材料平台之一。碳化硅在量子网络、计算和传感中的应用依赖于将色心发射高效收集到单一光学模式中。该平台的最新硬件开发专注于角度蚀刻工艺，以保留发射极特性并产生三角形器件。然而，人们对这种几何结构中的光传播知之甚少。我们探索了三角形横截面结构中光子带隙的形成，这可以作为在碳化硅中开发高效量子纳米光子硬件的指导原则。此外，我们提出了三个领域的应用：TE 通滤波器、TM 通滤波器和高反射光子晶体镜，它们可用于高效收集和传播光发射模式选择。
报废 IT 硬件和循环经济
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