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使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

使用有安全保障的閃存存儲構建安全的汽車系統

在現代汽車嵌入式系統中，高度安全的數據存儲是必不可少的，尤其是在面對日益高明的網絡攻擊時。本文將介紹設計師正確使用閃存的步驟。

最新設計資源

基于國密SM3算法的安全芯片設計與實現[模擬設計][工業自動化]

基于信息安全的重要性以及芯片國產化的需求，同時為了提高信息安全技術的自主創新性，設計了一款應用于信息安全領域的安全芯片。該芯片以國密SM3算法為引擎核心，采用單總線通信方式，僅占用一個IO通信資源，協議支持1-wire總線協議，以滿足不同應用場景的需求。電路基于國內商用110 nm CMOS工藝線完成電路設計和制造。芯片版圖面積為1.2 mm×1.9 mm，經過流片后的測試和驗證，電路的通信功能正常穩定。SM3算法引擎性能高效快捷，電路性能優良。

發表于：6/24/2024

基于GPU的視頻SAR加速處理架構[通信與網絡][通信網絡]

視頻合成孔徑雷達（Video Synthetic Aperture Radar， ViSAR）可對目標區域實現動態監測，具備低時延、高分辨率的特點。高性能計算是ViSAR系統的關鍵技術。為滿足ViSAR系統的實時性要求，提出了一種基于圖形處理器（Graphics Processing Unit， GPU）的ViSAR成像方案。該方案將極坐標格式算法（Polar Format Algorithm， PFA）部署到GPU上，使用并發流技術、異步并行技術等方法進行優化，并結合SAR成像的幀率與數據重疊率之間的關系，充分發揮GPU的計算性能。結果表明：本架構處理單張尺寸大小為2 048×2 048的數據耗時0.17 s，較中央處理器（Central Processing Unit， CPU）平均加速32.8倍，有效解決了ViSAR系統的實時成像問題。

發表于：6/24/2024

用于主動學習的時序特征融合預測損失網絡[人工智能][工業自動化]

通過主動學習模型來選取最有價值的數據點進行標注是深度學習減少標注數據量的一種方式。預測損失模型是一類與任務無關的主動學習模型，該類模型在多個任務中都有不錯的表現。但是這類模型均不是端到端的模型，不斷變化的輸入特征會導致損失預測網絡在訓練時出現輸入偏差。提出了時序特征融合預測損失模型用于解決該模型的輸入偏差問題。實驗證明，提出的算法在各個任務中的性能與以往最先進的算法相比，平均提升約1.5%，與原預測損失模型相比，平均提升5%。

發表于：6/24/2024

基于FPGA的LVDS多通道視頻流自動校準設計與實現[嵌入式技術][通信網絡]

基于Micro-LED產品系列，設計了一種基于FPGA的LVDS自動校準多通道視頻流傳輸系統。系統平臺外掛GSV2011解碼芯片，把解碼得到的2K@120 Hz/4K@60 Hz視頻流信號，通過自定義封裝為80 bit數據推送到LYDNT27001恒流源顯示驅動芯片。系統中視頻流數據傳輸涉及多級FPGA芯片數據傳輸，使用LVDS低壓差分傳輸技術，在數據流傳輸過程中找到參考端和監視端信號，從而去調節SerDes中數據位對齊和采樣穩定性的問題。該系統視頻流數據通過LVDS多通道傳輸，傳輸速率可達10 Gb/s。此試驗工程表明，該系統能夠穩定、可靠、高效工作，具備一定的工程實用價值。

發表于：6/24/2024

ɑFA：一種基于非信任字符比較的高性能正則表達式匹配算法[模擬設計][工業自動化]

正則表達式匹配技術在數據治理、解析提取和深度包檢測方面有著重大應用價值。然而，由于其在通用平臺上的匹配性能較低，無法滿足實際環境下數據實時處理的應用需求，限制了其在高性能數據處理領域的應用范圍。針對當前正則表達式匹配性能較低的問題，提出一種基于非信任字符比較的高性能正則表達式匹配算法，稱之為ɑFA。該算法通過每次判斷連續的若干個字符是否屬于最常被訪問狀態的非信任字符集，獲取無需通過DFA匹配可直接跳過的字符數，減少字符匹配過程中訪問內存DFA狀態轉移表的次數，從而實現字符匹配的加速處理。實驗結果表明，ɑFA算法可獲得相比于原始DFA匹配算法約為1.05~7.58倍的性能加速比。

發表于：6/24/2024

基于Kubernetes的調度算法綜述[模擬設計][工業自動化]

在云計算領域，資源管理和任務調度的優化對提升系統效率和資源利用率至關重要。Kubernetes（K8S）作為業界領先的容器編排工具，致力于應用程序容器的自動化部署、擴展和管理，其核心優勢之一在于利用高效的調度算法實現容器的跨集群部署與執行，這一策略在提高應用系統可移植性、安全性、優化資源利用和集成部署方面發揮了重要作用，使其能夠更加敏捷高效地應對不斷變化的業務需求。鑒于此，有關于K8S的調度算法成為了業界研究的熱點，全面調研和分析了K8S相關的調度算法及其在不同應用領域中的實際表現，特別關注三個領域：通用調度算法的改進、面向人工智能的調度策略以及基于彈性伸縮的調度技術。最后通過綜合分析，揭示當前研究的不足之處和未來研究中亟待解決的問題，為進一步優化K8S的調度算法提供借鑒和參考。

發表于：6/24/2024

神經形態計算器件和陣列測試解決方案[人工智能][醫療電子]

　　神經形態計算是一種新型的計算范式，它模仿生物神經網絡（如人腦）的結構和功能以在為人工智能、機器學習、機器人和感官處理等各種應用實現高性能、低功耗和自適應學習能力。

發表于：6/24/2024

Saab UK 為深海勘探實現創新，降低潛水員及環境風險[測試測量][工業自動化]

不到兩年前，兩個 Saab 遙控水下機器人 (ROV) 下潛 3000 多米，進入寒冷的南極水域，尋找于1915 年沉沒的歐內斯特·沙克爾頓爵士的“耐力號”船。這位英國探險家的故事是一段具有無畏的領導力和毅力的傳奇。本次任務的成功離不開 Saab Seaeye ROV，它使用先進的技術對殘骸進行定位、檢察和拍攝，無需再由人類來執行這種危險的深海探測。

發表于：6/20/2024

利用精密信號鏈μModule解決方案簡化設計、提高性能并節省寶貴時間[通信與網絡][工業自動化]

　　摘要　　ADI公司的精密信號鏈μModule?解決方案為系統設計人員提供外形緊湊且高度可定制的集成解決方案，以簡化設計、提高性能并節省寶貴的開發時間1。這有助于幫助客戶讓性能出色的產品更快地進入市場，從而獲得巨大優勢。

發表于：6/20/2024

SDV-SOA-SOSA工程師眼中的軟件定義汽車[模擬設計][汽車電子]

SDV-SOA-SOSA工程師眼中的軟件定義汽車

發表于：6/20/2024

一文了解SiC MOS的應用[模擬設計][工業自動化]

SiC MOS，碳化硅MOSFET，世輝，基本半導體

發表于：6/19/2024

機器人新紀元：邊緣處理、電源、傳感器與通信突破[人工智能][物聯網]

　　隨著傳感器和電子器件技術的突飛猛進，移動機器人領域正在快速發展。工程師們通過融合新技術，推動了移動機器人生態系統在多個層面的持續演進。以下重要發展趨勢驅動著處理、電源、傳感器以及通信領域的革新。

發表于：6/17/2024

電驅逆變器SiC功率模塊芯片級熱分析[電源技術][汽車電子]

　　摘要：本文提出一個用尺寸緊湊、高成本效益的DC/AC逆變器分析碳化硅功率模塊內并聯裸片之間的熱失衡問題的解決方案，該分析方法是采用紅外熱像儀直接測量每顆裸片在連續工作時的溫度，分析兩個電驅逆變模塊驗證，該測溫系統的驗證方法是，根據柵源電壓閾值選擇每個模塊內的裸片。我們將從實驗數據中提取一個數學模型，根據Vth 選擇標準，預測當逆變器工作在電動汽車常用的電壓和功率范圍內時的熱不平衡現象。此外，我們還能夠延長測試時間，以便分析在電動汽車生命周期典型電流負荷下的芯片行為。測試結果表明，根據閾壓為模塊選擇適合的裸片可以優化散熱性能，減少熱失衡現象。

發表于：6/17/2024

采用創新的FPGA 器件來實現更經濟且更高能效的大模型推理解決方案[人工智能][數據中心]

　　摘要：本文根據完整的基準測試，將Achronix Semiconductor公司推出的Speedster7t FPGA與GPU解決方案進行比較，在運行同一個Llama2 70B參數模型時，該項基于FPGA的解決方案實現了超越性的LLM推理處理。

發表于：6/17/2024

如何為保健醫療設備設計選擇合適的電池[電源技術][醫療電子]

　　摘要　　電池的化學組成和外形尺寸多種多樣，因此對于具體應用，很難確定如何選擇合適的電池。本文將介紹不同的標準，旨在幫助工程師選擇適合其使用場景的電池。此外，本文還將討論目前市場上常見的五種原電池化學組成及其可能適合的應用領域。本文將主要討論醫療健康應用，并提供采用原電池的各種不同產品的適用指南。

發表于：6/17/2024

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