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Tech-241219-Su-Thematic（Kenanga）
Technology OVERWEIGHT Riding the AI-propelled Wave ↔ By Cheow Ming Liang l cheowml@kenanga.com.my The semiconductor industry, which has been on an uptrend cycle since November 2023, is being fuelled by AI adoption, high-performance computing (HPC), and 5G deployment, thus driving strong demand for advanced logic chips, GPUs, and memory (DRAM and NAND 闪光）。的历史模式表明，上升趋势大约是一半，应延伸到CY25或CY26中期，这是WSTS估计的全球销售增长至CY25的全球销售增长到627B的支持。作为全球销售的历史份额的百分比，在最近的结果季节重新校准之后，CY24和CY25的KLTEC收入的共识预测出现在趋势之下。上行修订的空间可能是由正在进行的数据中心装修和与AI相关的需求飙升的驱动。inari（OP，TP：RM3.85），Natgate（OP，TP：RM3.10），KGB（OP，TP：TP：RM4.16）和PIE（OP，TP：RM6.85）仍然是我们的首选，仍然是我们的最高收入的能力和策略性的定位，使其成为当前的增长趋势，使他们成为了当前的增长趋势。
序列密码重分的非线性滤波模型
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来，大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码，并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性，以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题，这些函数既要提供足够的安全性，又要实现高效。不幸的是，在过去的二十年里，文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失，因为非线性过滤模型的巨大优势在于，除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外，还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识，当满足所有标准时，这让人对其安全性充满信心。在本文中，我们构造了奇数个变量（n≥5）的平衡函数，这些函数具有以下可证明的性质：线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1，代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋，代数免疫度至少为⌈（n−1）/4⌉，快速代数免疫度至少为1+⌈（n−1）/4⌉，并且这些函数可以使用O（n）NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高，对于任何目标安全级别，我们都可以构造高效的可实现函数，以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差，即使变量数量很大，它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L，我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例，这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议，使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别，相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别，门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当，而对于 256 位安全级别，我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词：布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
序列密码重分的非线性滤波模型
非线性过滤模型是一种设计安全流密码的古老且易于理解的方法。几十年来，大量的研究表明如何攻击基于此模型的流密码，并确定了用作过滤函数的布尔函数所需的安全属性，以抵御此类攻击。这导致了构造布尔函数的问题，这些函数既要提供足够的安全性，又要实现高效。不幸的是，在过去的二十年里，文献中没有出现解决这个问题的好方法。缺乏好的解决方案实际上导致非线性过滤模型或多或少变得过时。这对密码设计工具包来说是一个巨大的损失，因为非线性过滤模型的巨大优势在于，除了它的简单性和为面向硬件的流密码提供低成本解决方案的能力之外，还在于积累了有关抽头位置和过滤函数的安全要求的知识，当满足所有标准时，这让人对其安全性充满信心。在本文中，我们构造了奇数个变量（n≥5）的平衡函数，这些函数具有以下可证明的性质：线性偏差等于2−⌊n/2⌋−1，代数次数等于2⌊log2⌊n/2⌋⌋，代数免疫度至少为⌈（n−1）/4⌉，快速代数免疫度至少为1+⌈（n−1）/4⌉，并且这些函数可以使用O（n）NAND门实现。这些函数是通过对著名的Maiorana-McFarland弯曲函数类进行简单修改而获得的。由于实现效率高，对于任何目标安全级别，我们都可以构造高效的可实现函数，以提供对快速代数和快速相关攻击所需的抵抗级别。先前已知的可有效实现的函数具有过大的线性偏差，即使变量数量很大，它们也不合适。通过适当选择 n 和线性反馈移位寄存器的长度 L，我们表明有可能获得可证明 κ 位安全的流密码示例，这些密码对于各种 κ 值都可以抵御众所周知的攻击。我们为 κ = 80、128、160、192、224 和 256 提供了具体建议，使用长度为 163、257、331、389、449、521 的 LFSR 和针对 75、119、143、175、203 和 231 个变量的过滤函数。对于 80 位、128 位和 256 位安全级别，相应流密码的电路分别需要大约 1743.5、2771.5 和 5607.5 个 NAND 门。对于 80 位和 128 位安全级别，门数估计值与著名密码 Trivium 和 Grain-128a 相当，而对于 256 位安全级别，我们不知道任何其他流密码设计具有如此低的门数。关键词：布尔函数、流密码、非线性、代数免疫、高效实现。
单脑理论
III. 单个神经元作为电化学通用逻辑门 逻辑门是执行单个布尔计算/函数/操作的构建块（基本组件），当它们组合在一起时，它们构成组合逻辑电路。逻辑门的例子包括 AND、OR、NOT 等。通用逻辑门是一种逻辑门，它可以通过与类似的通用逻辑门组合来执行所有类型的布尔计算/函数/操作，而无需任何其他类型的逻辑门。例子包括 NAND 和 NOR。只需使用一种类型的通用逻辑门组合，就可以创建用于执行任何特定任务/操作的功能组合逻辑电路。众所周知，神经元通过电化学信号进行通信。单个神经元从其树突接收电化学输入，并通过其轴突末端/突触输出电化学信号。根据单脑理论，单个神经元是一种通用逻辑门，它以不同的组合方式可以执行所有可能的布尔运算并形成电化学组合逻辑电路。我们已经知道，大脑的不同部分/区域执行不同的功能，单脑理论认为，大脑的这些不同部分/区域是执行不同任务的不同电化学组合逻辑电路，每个电路都由如上所述的大量神经元组成。
NVMe® SSD 中的 AI/ML 应用
人工智能 (AI) 的影响已席卷所有行业，并将世界转变为一个新技术时代。人工智能具有广泛的应用，因为它可以使用各种算法高效地分析数据并生成准确的结果。人工智能用于不同的领域，例如汽车行业、数据中心、云存储、医疗保健、网络安全、语音/语言识别等。例如，人工智能用于在线购物，根据用户在网站上的活动提供产品推荐。人工智能和机器学习 (ML) 正在成为数据中心不可或缺的一部分。以最少的人为干预监控数据中心机器的方法正在成为管理指数级增长的系统和技术的最佳解决方案。尽管当前几代 NVMe SSD 旨在满足更高的性能和数据保护需求，但它们仍然缺乏可以防止数据丢失并允许尽早检测任何功能退化的技术。这一缺点促进了 NVMe SSD 中采用 AI/ML 来满足诸如故障和恢复机制的预测分析、确定流量以优化性能、自适应 NAND 管理以提高耐用性等需求。因此，它推动了包括端点 SSD 在内的整个数据中心基础设施使用 AI/ML 的需求。
在高宽高比结构中对原子层沉积过程中的不完全结合性进行建模
原子层沉积允许精确控制膜厚度和形式。它是高纵横比结构（例如3D NAND记忆）的关键推动因素，因为它的自限性行为比传统过程更高的合并性。然而，随着纵横比的增加，经常发生与完全保征的偏差，需要全面的建模以帮助开发新技术。到此为止，我们为存在不完整的整合性的原子层沉积过程中提供了一个模型。该模型结合了基于Knudsen扩散和Langmuir动力学的现有方法。我们的模型通过（i）通过Bosanquet公式融合了气相扩散率以及在Yanguas-Gil和Elam首先提出的建模框架中的反应可逆性，以及（ii）有效地集成在级别设定的地形模拟器中。该模型在侧面高纵横比结构中手动校准了Al 2 O 3的原型原子层沉积结果。我们研究了h 2 o步的温度依赖性，从而提取了0的活化能。178 eV与最近的实验一致。在TMA步骤中，我们观察到Bosanquet公式的精度提高，并以相同的参数集复制了多个独立的实验，这突显了模型参数有效地捕获了反应器条件。
量子计算的几何形状
我们通过引入合适的3量子门克服了这一困难（例如Toffoli Gate或CCNOT，见图4）。这样的门允许通过适当地选择第三个量子位的条目来实现量子状态的副本和两个量子位之间的NAND操作。在实际物理平台上执行量子算法时，由于测量或噪声，系统与环境的相互作用会降低信息。这与真实的经典设备中发生的情况有所不同，因为描述测量值或嘈杂进化的量子通道不会简单地以随机的方式翻转Qubit的状态，而是可以实际上可以将纯状态转换为混合状态，从而导致信息损失。此外，由于无用定理，错误校正方案更难实现。仍然，我们可以开发可容忍的算法以最大程度地减少损害，并且我们有一个重要的理论结果，称为阈值定理。这是经典von Neumann定理的类似物，并指出，通过应用量子误差校正方法，可以将错误率低于一定阈值的量子计算机可以将错误率降低到任意较低的级别。因此，我们希望总体上创建易于故障的算法和可行的量子计算。我们邀请读者查看此类算法的拓扑方法[19，20，8]。
典型的 PIC 微控制器
2.1 74LS00 四路 2-I/P NAND 封装。.....................18 2.2 输出结构。.........................................19 2.3 开路集电极缓冲器驱动共用线路。..。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.4 共享总线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................20 2.5 74LS138 和 ’139 MSI 自然解码器。..................21 2.6 74LS688八进制相等检测器。..........。。。。。。。。。。。。。。23 2.7 加法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....24 2.8 实现可编程加法器/减法器。 div>............25 2.9 74LS382 ALU。< /div>....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>........25 2.10 ROM 实现的 1 位加法器。............. div>............. . 26 2.11 2764 可擦除 PROM。 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> . . . . 27 2.12 浮栅 MOSFET 链接 . < div> 。 。..26 2.11 2764 可擦除 PROM。.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>....27 2.12 浮栅 MOSFET 链接 .< div> 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.13 RS锁存器...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.14 使用 RS 锁存器对开关进行去抖处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.15 D锁存器和触发器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.16 74LS74 双 D 触发器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.17 74LS377 八进制 D 触发器阵列。。。。。。.....................33 2.18 74LS373八进制D锁存器阵列。..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..34 2.19 8位ALU累加器处理器。.................。。。。35 2.20 SISO 移位寄存器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....................36 2.21 T 触发器。....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...................36 2.22 模 16 波纹计数器。...。。。。。。。。。。。。。。。...............37 2.23 生成时序波形。........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 2.24 6264 8196 × 8 RAM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39
估值 美光科技 - 当前学生
公司概况 美光科技公司 (Micron Technology Inc.) 成立于 1978 年，历史悠久，是半导体行业的支柱。凭借其先进的 DRAM、NAND 和 NOR 闪存技术，美光科技是一家以内存和存储解决方案专业知识而闻名的公司，始终处于行业领先地位。其产品在计算机、服务器、手机、汽车系统和物联网设备中发挥着重要作用，因此该公司完全有能力从日益增长的数字化需求中获益。股票表现亮点 52 周最高价 $130.54 52 周最低价 $58.03 Beta 值 1.28 日均交易量 (3 个月) 2136 万 日均交易量 (10 天) 2581 万 股票亮点 市值 $1345.5 亿 流通股数 11.1 亿 每股账面价值 $39.63 每股收益 (TTM) $-3.43 市盈率 (TTM) N/A 股息收益率 0.38% 股息支付率 31.56% 公司表现亮点 ROA (2023) 1.70% ROA (2024E) 1.79% ROE (2023) -11.69% ROE (2024E) 3.46% 销售额 (2023) $155.4 亿 销售额 (2024E) $241.2 亿 财务比率 当前比率（MRQ）3.74 债务与股权之比0.30
制造和应用方面的最新技术进步......
图 1. 当今正在开发的有机电化学晶体管 (OECT) 示意图，涵盖简便的制造技术和广泛的应用。印刷工艺：丝网印刷，经许可改编，[57] 版权所有 2019，Wiley-VCH；喷印，经许可改编，[58] 版权所有 2020，美国化学学会。基于激光的图案化：激光烧蚀图案化，经许可改编，[59] 版权所有 2012，Wiley-VCH；激光图案化 OECT，经许可改编，[60] 版权所有 2020，IOP Publishing Ltd. 纳米压印光刻：S/D 纳米压印，经许可改编，[61] 版权所有 2016，Wiley-VCH；有源层纳米压印，经许可改编，[62] 版权所有 2013 SID。基于纤维的图案化：基于纳米纤维的图案化，经许可改编，[63] 版权所有 2019，美国化学学会；基于编织的，经许可改编，[53] 版权所有 2011，Wiley-VCH。生物传感器：葡萄糖传感器，经许可改编，[64] 版权所有 2019，Springer Nature；离子传感器，经许可改编，[65] 版权所有 2018，Wiley-VCH。逻辑电路：逆变器和 NAND，经许可改编，[46] 版权所有 2019，Springer Nature；惠斯通电桥，经许可改编，[66] 版权所有 2017，Wiley-VCH。神经形态装置：纳米线人工突触，经许可改编，[67]