XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计时间
Snap Pac Brains数据表
更快的设计：OSD32MP2X-PM简化了高速DDR4接口的设计过程，提供了一个可靠的起点并节省了数月的设计时间。〜 〜60％的板区域减少：使用3D SIP技术OSD32MP2X-PM将STM32MP2，DDR4集成，而被动剂与DDR4本身相同的包装，节省表面和路由区域。降低总拥有成本：使用SIP最多将工程设计时间减少9个月，降低您的PCB和组装成本，简化您的供应链，并确保更可靠的系统。世界一流的支持：访问参考设计，应用程序注释和OctavoSystems.com上的活跃社区。此外，我们还提供用于审查原理图和布局的服务，以最大程度地发挥第一通道设计的成功。
Recalde等人植被对WTSA Final.pdf
•从历史上看，安全系统的设计反映了更多技术在设计时间可以做的，其余的任务将被卸载/授予人类，以包括整体系统的监督控制监控责任；有时称为“替代功能分配”。
球探FM无线电板Stemma I2C
更快的设计：OSD32MP2X-PM简化了高速DDR4接口的设计过程，提供了一个可靠的起点并节省了数月的设计时间。〜 〜60％的板区域减少：使用3D SIP技术OSD32MP2X-PM将STM32MP2，DDR4集成，而被动剂与DDR4本身相同的包装，节省表面和路由区域。降低总拥有成本：使用SIP最多将工程设计时间减少9个月，降低您的PCB和组装成本，简化您的供应链，并确保更可靠的系统。世界一流的支持：访问参考设计，应用程序注释和OctavoSystems.com上的活跃社区。此外，我们还提供用于审查原理图和布局的服务，以最大程度地发挥第一通道设计的成功。
OSD32MP2x-PM – ST STM32MP2 处理器 + DDR4 SiP
更快的设计：OSD32MP2x-PM 简化了高速 DDR4 接口的设计流程，提供了可靠的起点并节省了数月的设计时间。 电路板面积减少约 60%：OSD32MP2x-PM 使用 3D SiP 技术将 STM32MP2、DDR4 和无源器件集成到与 DDR4 本身大小相同的封装中，节省了表面和布线面积。 降低总拥有成本：使用 SiP 可将工程设计时间缩短多达 9 个月，降低 PCB 和组装成本，简化供应链并确保系统更可靠。 世界一流的支持：访问 octavosystems.com 上的参考设计、应用说明和活跃社区。此外，我们还提供原理图和布局审查服务，以最大程度地提高首次设计的成功率。
自主UAS
摘要 - 放松保证（RTA）是针对安全至关重要系统的设计时间档案，内部监视器在检测侵犯财产时作用。单纯形架构是RTA的一个实例，当不信任的控制器违反安全属性时，采取的动作是将整体系统控制给受信任的控制器。Simplex RTA正在成为一种方法，可以将AI/ML和其他未经验证的软件集成到飞机操作等安全至关重要的应用中。为此，美国测试和材料学会（ASTM）和NASA都发布了有关在此类系统中使用RTA的准则。在这项工作中扩展了Hybrid程序语言中简单RTA框架的正式验证。混合程序是包括离散和连续动态的程序，可用于建模复杂的网络物理系统。plaidypvs是一种能够在PVS定理供体中形式化混合程序的工具。plaidypvs可以验证一般的单纯形RTA框架，然后通过专门介绍混合程序的某些组件，在将未经信任的组件视为黑匣子的同时验证框架的实例。本文介绍了这种形式化的应用于无人飞机系统（UAS）操作的选择。正式验证过程提供了对系统的设计时间验证的好处，并且还对确定RTA框架“开关”属性的传感器采样率提供了要求。索引条款 - 跑步保证，混合程序，PLAIDYPVS，PVS
人工智能对图形设计中创造力的影响
Abstract- AI通过在提高创造力的同时使其更快地改变图形设计实践。本文重点介绍了AI对图形设计创造力领域的影响。AI还可以通过自动化大多数单调作品来直接使设计师受益，从而腾出了设计时间来进行创意。在设计设备中使用AI，例如自动化设计的软件，使扩展可以扩展到令人兴奋的新样式。一方面，有些人如此频繁地使用机器以及AI生成的设计的问题方面存在问题。本文旨在讨论此类更改，指出AI如何补充设计师而不是取代它们。因此，AI被视为人们扩大设计中可能的边界并制作非凡的新图像的手段。
西门子 RDV 优势白皮书
快速分析和验证设计替代方案 (RAVDA) 对许多组织来说都是至关重要的任务。西门子的可重复数字验证是一个将多种工具整合成一个完整解决方案以应对 RAVDA 挑战的过程。 Cyon Research 认为，它对将实时数字验证的承诺变为现实大有裨益。只有使用 RAVDA，工程师才能通过节省成本（设计时间、减少浪费的设计工作、减少生产过程中的错误）和增加营收（更早进入市场、拥有更多创新和更高质量意味着更大的市场份额和更多的收入）为盈利做出最大贡献。
人工智能面临的挑战与机遇...
涡轮机械仍然需要将可再生、化学或潜在能源高效地转化为推进力、机械能或电能。对效率、可用性、减少占地面积和拥有成本的日益增长的需求对设计方法提出了根本性的挑战，设计方法的准确性需要不断提高才能跟上新材料、流体和燃料类型、制造方法和技术的步伐。本文讨论了设计方法的最新趋势，这些方法利用人工智能和高清模拟技术，通过从多个来源收集设计数据来指导设计过程并提高设计验证的准确性。这种方法已经成功应用于航空和热设计以及材料和流体工程的关键领域。未来，机器学习和高清方法的协同使用可能让研究人员在设计循环框架内进行可靠的虚拟测试，以减少设计时间和风险。
案例研究-Toyo-geangeering-en.pdf
“首先，就质量提高做出贡献而言，我们通过自动化3D模型之间的一致性检查和管道的热应力计算，取得了良好的结果。我们使用Alteryx以高速处理大量数据并检查设计质量。通过将默认知识变成规则来实现质量改进。该案例研究有关管道方面的质量改进，还部署在我们EPC业务中活跃的设计部门，例如工艺设计部，仪器设计部和土木工程和建筑设计部，以通过Alteryx实现自动设计质量评估。在提高运营效率的区域中，管道支持设计和建模的自动化已成功地将设计时间缩短了约50％。现在可以在一个晚上完成大约一个月的时间。”
亚公行器官通过分泌的肽调节大脑发育Bi–mus
95个基于硬件的SNN是模拟或数字的。模拟SNN系统[20]显示的功耗低于数字SNN [21]。相比之下，数字SNN更加灵活，因此更适合原型制作，同时显示整体的设计时间更快，因此构成了初步实验和新一代神经假体设计的最佳选择。突出的SNN硬件平台是Merolla [22]，Brainscales-2 [23]，Spinnaker [24]和Loihi [25]。尽管其中一些系统呈现出移动版本，例如[26]用于BrainScales-2，但它们通常不适合嵌入式应用程序。在本手稿中，我们介绍了实时仿生Snn Biouthmus的功能，以实现独立的神经元和完全连接的网络，展示了系统集成，促进了多功能性和易用性。