XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硬件设计
后网络安全的软件和硬件设计……
Nguyen博士的研究团队已经开发了在加密数据上运行的高度安全，准确的联合学习系统。该团队还将密码学，错误校正代码和人工智能集成到了物联网通信，自主系统和智能医疗保健的应用中。他的研究得到了国家科学基金会，陆军研究实验室，国防部，亚利桑那州商务管理局以及亚利桑那州技术与研究计划的赠款的支持。Nguyen博士致力于指导学生进行研究，这是由20多个与本科，研究生和学生一起在他的课程中共同撰写的出版物，以及他的团队获得的许多研究奖。Nguyen博士致力于指导学生进行研究，这是由20多个与本科，研究生和学生一起在他的课程中共同撰写的出版物，以及他的团队获得的许多研究奖。
紧凑神经网络拓扑硬件设计的算法推动因素：审查和趋势
摘要 - 本文报告了紧凑的神经网络拓扑设计的主要最新算法促进器，同时依靠基本的数值实验。嵌入传感器智能执行推理任务通常需要适当定义硬件限制下专门针对特定目的的神经网络体系结构。硬件设计约束称为功耗，硅表面，延迟和最大时钟频率上限可用资源，即记忆容量和算法复杂性。我们建议将算法启用器分类为4种类型，这些算法促进器会迫使硬件约束，同时保持精确度尽可能高。首先，降低尺寸（DR）用于减少预定的硬件编码模式，以减少内存需求。其次，使用归一化（QN）的低精度量化既可以简化硬件组件，又可以限制整体数据存储。第三，连通性修剪（CP）涉及对过度拟合的改进，同时限制了不必要的计算。最后，在提前通过的推论期间，可以执行拓扑零件的动态选择性执行（DSE）以限制整个拓扑的激活，从而减少整体功耗。索引术语 - 神经网络，压缩感应，随机修剪，量化神经网络，动态神经网络，硬件 - 算法共同设计。
Hugo Bruneliere、Vittoriano Muttillo、Romina Eramo、Luca Berardinelli、Abel Gomez 等人。AIDOaRt：用于 DevOps 的 AI 增强自动化，一种基于模型的网络物理系统持续开发框架。微处理器和微系统：嵌入式硬件设计，2022 年，94，第 104672 页。10.1016/j.micpro.2022.104672。hal-03769797
∗ 通讯作者电子邮件地址：hugo.bruneliere@imt-atlantique.fr（Hugo Bruneliere）、{vittoriano.muttillo,romina.eramo}@univaq.it（Vittoriano Muttillo、Romina Eramo）、luca.berardinelli@jku。 (Luca Berardinelli)、agomezlla@uoc.edu (Abel G´omez)、{alessandra.bagnato,andrey.sadovykh}@softame.fr (Alessandra Bagnato、Andrey Sadovykh)、antonio.cicchetti@mdu.se (Antonio Cicchetti)
在汽车硬件设计中集成ASIL评级组件的优势
大多数制造商生产在这些安全至关重要系统中使用的组件，而不必确定其最终应用（例如，微控制器或智能传感器），但ASIL速率需要对电路和系统进行彻底的了解，该组件将集成到中。和，尽管这是E/E组件制造商的巨大努力（公司通常必须建立整个功能安全部门以遵守ISO26262标准），它建立了内部专业知识，并了解公司对OEM较大的系统的了解。这还允许市场优势，即消费者和车辆制造商更有可能信任并采用经过严格安全评估的组件。
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
多旋翼系统的飞行控制与硬件设计
我还要感谢在我成长为工程师期间给予我巨大支持的工程师们。特别是，我要感谢 John Deere 的 Brian Booth，他教我硬件工程的基础知识。同样，我要感谢 Appareo Systems 的 Bradly Schleusner 和 Nicholas Butts，他们教我编写嵌入式软件的重要基础知识。此外，我还要感谢 James Richie 博士开设了一门非常有用的天线理论课，正是这门课让我得以完成本论文的 RF 部分。我还要感谢 Kellen Carrey 的反馈以及在开发 RF 控制器方面的帮助。最后，我要感谢我的实验室同事 Milad Ghorbani 和 Wenkai Guan，他们设法忍受了本论文产生的噪音，并提供了有用的反馈和支持。
采用恒定时间解码器的高效 BIKE 硬件设计
摘要。BIKE（位翻转密钥封装）是 NIST 后量子密码标准化过程中一个很有前途的候选方案。它是一种基于代码的密码系统，具有定义简单、底层安全性易于理解和性能优异等特点。该密码系统中最关键的步骤是纠正 QC-MDPC 线性码中的错误。BIKE 团队在标准化过程的第 1 轮和第 2 轮中提出了用于此步骤的位翻转解码器变体。在本文中，我们提出了一种对硬件实现更友好的替代解码器，从而实现与文献相当的延迟区域性能，同时引入了电源侧通道弹性。我们还表明，我们的设计可以使用很少的通用逻辑构建块来加速所有密钥生成、封装和解封装操作。
FM 32 位微控制器系列硬件设计注意事项
影响 R 1 、R 2 和 R clamp 值的另一个因素与电流消耗预算和输入信号噪声抑制有关。这里更详细地讨论了第二个因素。来自传感器的信号可能有噪声。噪声的时间常数小于采样时间 T 采样 ，对 ADC 来说是透明的，导致输出失真。在这种情况下，额外的专用旁路电容器与钳位电阻器和电阻分压器一起用作低通滤波器。较大的电容器会降低交流阻抗，并且更有效地分流噪声信号。通常，此低通滤波器的时间常数 (R clamp + R 1 || R 2 ) x C noise 应选择为远大于采样时间（根据经验法则，大 5 到 10 倍）。
SIM800L_硬件设计_V1.00 - MakerHero
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