頭條 AMD慶祝賽靈思成立40周年 40 年前，賽靈思（Xilinx）推出了一種革命性的設備，讓工程師可以在辦公桌上使用邏輯編程。 賽靈思開發的現場可編程門陣列（FPGA）使工程師能夠將具有自定義邏輯的比特流下載到臺式編程器中立即運行，而無需等待數周才能從晶圓廠返回芯片。如果出現錯誤或問題，設備可以在那里重新編程。 最新資訊 [走進吉利] 汽車電子開發人員如何應對智能化時代新挑戰 在新技術與新造車勢力沖擊下，傳統汽車開發方法的弊端日益明顯。在傳統汽車開發模式下，汽車被視為一種安全性能要求極高的專用機器，因此其電氣結構多采用定制化，不可擴展，也很難復用；另外，傳統汽車對于數據處理速度要求不高，傳統車載總線帶寬都比較低，汽車智能化的特征之一是將采集大量的需要實時處理的數據，沿用傳統車載總線架構難以滿足智能化需求；此外，傳統汽車電子系統還存在處理能力低、軟件更新操作復雜、不同模塊之間關聯度高等特點。 發表于：8/23/2019 基于FPGA藍牙通信技術的智能電子鎖系統 隨著人們安防意識的不斷增強和智能技術的持續發展，針對用戶對安全系數高的智能電子鎖的需求，使用FPGA藍牙通信技術設計了基于FPGA藍牙通信技術的智能電子鎖系統。通過手機APP直接控制電子鎖，對電子鎖進行雙重加密處理，具有開鎖、修改密碼，管理員控制用戶開鎖信息表，增添和刪除能開鎖的用戶信息等功能。經測試，系統使用方便，動態靈活，安全可靠。 發表于：8/22/2019 基于硬件加速器的高性能芯片仿真與驗證 展示了一款高性能無線局域網芯片采用硬件仿真加速器進行全芯片仿真與驗證的工作。該芯片采用了4發4收多天線、256QAM等技術，最高可以實現1.2 Gb/s的數據吞吐率。由于該芯片設計復雜，規模龐大，只使用傳統的軟件模擬和FPGA仿真難以實現芯片錯誤的快速定位與解決。在此情況下，使用硬件仿真加速器Palladium XP提供的全電路仿真方式(In-Circuit Emulation mode，ICE mode)成為了更為有效的方式。在實際應用中一個1 000幀的測試用例可以在20 min內完成，相比傳統的軟件模擬提高了400倍以上的效率，相比FPGA原型系統驗證則能夠提供所有所需要的波形供下載分析。該方法大大加快了復雜芯片的設計效率。 發表于：8/13/2019 高性能、高穩定，ST雙通道交錯式升壓PFC控制器問市 STNRGPF12是意法半導體的雙通道交錯式升壓PFC控制器，兼備數字電源的設計靈活性和模擬算法的快速響應性，控制器配置和優化的過程非常簡單，使用意法半導體的eDesignSuite軟件就可以輕松完成。 發表于：8/12/2019 波音將重新設計737 MAX飛行控制系統的軟件架構來解決缺陷問題 據外媒報道，當地時間8月2日，兩名知情人士透露，波音公司擬進一步重新設計737 MAX飛行控制系統的軟件架構，以解決6月份發現的缺陷問題。 發表于：8/6/2019 基于FPGA的深度學習目標檢測系統的設計與實現 針對當前深度學習目標檢測算法計算復雜度高和內存需求大等問題，設計并實現了一種基于FPGA的深度學習目標檢測系統。設計對應YOLOv2-Tiny目標檢測算法的硬件加速器，對加速器各模塊的處理時延建模，給出卷積計算模塊的詳細設計。實驗結果表明，與CPU相比，CPU+FPGA的異構系統是雙核ARM-A9能效的67.5倍，Xeon的94.6倍；速度是雙核ARM-A9的84.4倍，Xeon的5.5倍左右。并且，當前設計在性能上超過之前的工作。 發表于：8/2/2019 靴子落地 賽靈思完成對Solarflare的正式收購 ??今天，賽靈思和Solarflare已經正式合并！賽靈思今年四月公開宣布的 Solarflare 收購案已經正式完成。賽靈思的產品線獲得進一步的完善，為公司更好地服務數據中心客戶提供了更多可能。 發表于：8/2/2019 一種改進的RefineDet多尺度人臉檢測方法 針對車站、商場等大型場所中客流量大、背景復雜等原因導致多尺度人臉檢測精度低的問題，建立了一種基于RefineDet多層特征圖融合的多尺度人臉檢測方法。首先利用第一級網絡進行特征提取并在不同尺度的特征圖上粗略預估人臉位置；然后在第二級中通過特征金字塔網絡將低層特征與高層特征融合，進一步增強小尺寸人臉的語義信息；最后，通過置信度和焦點損失函數對檢測框進行二次抑制，達到邊框的精確回歸。實驗中將人臉候選區域的寬高比只設置為1:1，以此來降低運算量并提高人臉檢測精度。在Wider Face數據集上的實驗結果表明，該方法能有效檢測不同尺度的人臉，在Easy、Medium、Hard 3個子數據集上測試結果分別為93.4%、92%、84.4%的MAP，尤其對小尺寸人臉的檢測精度有明顯提高。 發表于：8/1/2019 GSA Memory+ 會議札記 何能夠讓計算和Memory水乳交融，這個看起來的確是一個一石二鳥的想法。畢竟，作為CPU/GPU以及memory，從本質上大家都是門電路，沒理由不在一起。在這里，就需要認真地再復習一下memory的類別了。 發表于：7/24/2019 中國產模塊采用率增加，RISC-V 中國市場升溫 中國產的模塊正在被很多產品（日本及其他海外國家）采用，最具有代表性的就是在Wi-Fi通信模塊（Module）領域比較有名的樂鑫信息科技股份有限公司（以下簡稱為“Espressif”），其產品在行業內極其有名。我們之前也曾多次提到這家公司的產品。不僅是中國掃地機器人（Robert）、IoT邊緣計算機（Edge Computer）“M5STACK”，瑞薩電子的微控制板(Micro Controller Board)“ GR-LYCHEE”也都采用了Espressif的Wi-Fi模塊。 發表于：7/17/2019 ?…30313233343536373839…?
