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[打开]硬件的许可证
多亏了许多开源项目的成功和广泛采用（Linux，Libreoffier等）。），社区和用户通常对软件许可有很好的了解。开发人员一般可以清楚地了解软件许可证的整体格局，以及每种类型的软件许可证保留和承认的利弊和权利。另一方面，当我们切换到硬件项目时，许可的景观在一般且概念上相似，它们可能会稍微变化，而开发人员的知识很少[1] - [5]。随着开源硬件计划的出现，熟悉这些概念越来越重要。因此，本文试图通过阐明许可的基本概念，如何用于硬件来应对这一挑战，并将这些知识应用于两种不同的用例[7]，[8]。本文结构如下：第二部分介绍了许多与许可有关的关键基本概念。第三节是目前最常用的许可的入围名单，其主要特征。接下来，第四节探讨了两个用例。文章与第五节中的结论结束了。
基于硬件的技术 - 支持 - ...
裂变过程于1939年首次报道，并于1942年实现了世界上第一个人造的自我维持裂变反应。创建自我维持的裂变链反应在概念上非常简单。所需的一切都是要放置在正确的几何形状中的正确材料 - 无需极高的温度或压力 - 系统将运行。自1942年以来，裂变系统已被政府，工业和大学广泛使用。裂变系统独立于太阳接近或方向运行，因此非常适合深空或行星表面任务。此外，裂变系统的燃料（高度富集的铀）本质上是非放射性活性的，含有0.064 curiedkg。这与当前的空间核系统（放射性同位素系统中的PU-238包含17,000个Curiedkg）相比，并且某些高度未来派的推进系统（D-T融合系统中的Tritium将包含10个，OOO.W CURIEDKG）。zyxw的另一个比较是，在启动时，典型的空间裂变推进系统将比火星探索者的寄居者漫游者（Sojourner Rover）使用放射性病来进行热控制。裂变系统的主要安全问题是避免无意系统开始 - 通过适当的系统设计解决此问题非常简单。裂变的能量密度比最好的化学燃料大7个数量级，如果正确使用，则足以使能够快速，负担得起的访问太阳系中的任何点。
用于航天硬件的电子组件
PCB/基板材料：聚酰亚胺/环氧树脂HTg/低CTE，如Thermount 85NT RF基板（Duroid、TMM10i，…）/陶瓷。新产品Megtron、Ventec VT901
前景、应用和对硬件的影响
大公司也参与其中；2023 年 12 月，谷歌宣布了其 Gemini 模型系列，其中包括迄今为止最大的模型 Gemini Ultra，以及 Gemini Nano，后者是通过从 Ultra 进行蒸馏学习训练的版本，可在某些 Pixel 智能手机上运行。苹果为其 Apple Silicon SoC 上的 AI 项目开源了 MLX 框架。这里还值得一提的是，Stability AI 标志性的 Stable Diffusion 图像生成器是缩小生成式 AI 的先驱——该模型需要 5GB 的 GPU RAM 才能运行，因此可以安装在任何 Apple Silicon Mac 上，而高通已经演示了它在智能手机上的运行。12 月，Stability 创始人 Emad Mostaque 在他的 X feed 上预测，一个开源项目将在 2024 年的某个时候在边缘计算平台上匹敌或超越 GPT-4。2024 年 1 月，Stability AI 推出了 StableLM 2，这是一个只有 16 亿个参数的语言模型——比最初的 StableDiffusion 略大。
神经形态硬件的在线测试
摘要 — 我们提出了一种用于支持脉冲神经网络的神经形态硬件的在线测试方法。测试旨在实时检测由于硬件级故障而导致的异常操作，以及筛选容易出现错误预测的异常值或角落输入。测试由两个片上分类器实现，它们基于使用脉冲计数提取的低维特征集预测网络是否会做出正确的预测。分类器系统能够评估决策的置信度，当置信度被判断为低时，重放操作有助于解决歧义。通过将测试方法完全嵌入到基于 FPGA 的定制神经形态硬件平台中，可以演示测试方法。它在后台运行，完全不干扰网络操作，同时为绝大多数推理提供零延迟测试决策。索引术语 — 神经形态计算、脉冲神经网络、测试、可靠性。
近似硬件的测试与可靠性
数字电路和系统的高可靠性得益于多种方法。这些方法确保设计在规定的条件下和预计的使用寿命内发挥其功能。它们涵盖了与电子产品的制造和现场运行相关的不同方面。例如，洁净室控制杂质，工业控制系统实现生产一致性；封装前后的老化和测试确保在对电路施加应力后检测到设计弱点和制造缺陷。在将半导体推向市场之前，所有这些方法都是必要的，但它们并非万无一失。尽管小型化提供了许多优势，但每个新的 CMOS 节点都面临可靠性问题，因为这一趋势正在迅速接近操作和制造的物理极限 [1]。数字系统在其使用寿命的三个阶段可能会出现故障，如图 1 中的浴盆曲线所示 [39]。早期故障被称为早期死亡率；工作寿命期间发生随机故障，磨损故障
量子光学硬件的量子计算机辅助设计
摘要 量子系统的参数会随着所涉及的量子粒子数量呈指数增长。因此，存储或操纵底层波函数的相关内存要求远远超出了由几十个粒子组成的量子系统的最佳经典计算机的极限，从而导致其数值模拟面临严峻挑战。这意味着新量子设备和实验的验证和设计从根本上局限于小系统规模。目前尚不清楚如何充分发挥大型量子系统的潜力。在这里，我们提出了量子计算机设计的量子硬件的概念，并将其应用于量子光学领域。具体来说，我们将高维多体纠缠光子的复杂实验硬件映射到基于门的量子电路中。我们明确展示了如何实现玻色子采样实验的数字量子模拟。然后，我们说明了如何为复杂的纠缠光子系统设计量子光学装置，例如高维格林伯格-霍恩-泽林格态及其衍生物。由于光子硬件已经处于量子霸权的边缘，并且基于门的量子计算机的发展正在迅速推进，我们的方法有望成为未来量子器件设计的有用工具。
机载电子硬件的开发保证
本咨询通告 (AC) 描述了一种可接受的方法，但不是唯一的方法，用于表明符合机载系统和设备电子硬件方面的适用适航法规，以获得型号认证或技术标准指令 (TSO) 授权。本文件的内容不具有法律效力，也不以任何方式约束公众。本文件仅旨在向公众澄清法律或机构政策下的现有要求。但是，如果您使用 AC 中描述的方法，则应在所有适用方面遵循它，除非 FAA 提出并接受替代方法或偏差。
针对 MPSoC 硬件的统一 UVM 方法/...
摘要 — 在过去的几年中，多处理器片上系统 (MPSoC) 设计的复杂性急剧增加。这使得产品验证非常具有挑战性和欺骗性。为了应对设计复杂性，与系统 Verilog 断言 (SVA) 相关的通用验证方法 (UVM) 被广泛用于构建揭示设计问题的强大验证环境。这项工作引入了一种以两种模式验证 SoC 设计块的新方法：存根模式，其中服务于被测设计 (DUT) 的所有块都作为 UVM 主动和被动代理实现；物理硬件模式，其中所有块都与固件驱动程序一起物理运行。在实施所提出的验证方法时，研究了一个完整的 SoC 系统，包括：处理器、控制器和加密引擎。功能检查和覆盖率收集分别通过 UVM 记分板和订阅者执行。所提出的方法提供了在仿真阶段同时验证硬件和固件的能力。
朝着无状态硬件的量子一次性记忆
理论加密的中心宗旨是对实现给定密码原始的最小假设的研究。这样的原始记忆是戈德瓦瑟（Goldwasser），卡莱（Kalai）和罗斯布鲁姆（Rothblum）引入的一次性记忆（OTM）[Crypto 2008]，它是一种经典的功能，该功能是在非交互式2的2-2中遗忘转移中建模的，并且用于一次性的经典和量子程序。已知在经典和量子设置中标准模型中不存在安全OTM。在这里，我们提出了一种使用量子信息的方案，以及较少的假设（即，可重复使用的）硬件令牌，以构建统计上的otms。通过Gutoski和Watrous的基于半决赛的量子游戏框架[STOC 2007]，我们证明了最多制造恶意接收器的安全性。114 n自适应查询（对于n个关键大小），在量子通用合并框架中，但在多项式查询中留下了安全问题。与从量子资金的文献中得出的替代方案相比，我们的方案在技术上很简单，因为它是“准备和估计”类型的。我们还给出了两个不可能的结果，表明我们计划中的某些假设不能放松。