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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

使用Xcelium Machine Learning技術加速驗證覆蓋率收斂[電子元件][消費電子]

隨著設計越來越復雜，受約束的隨機化驗證方法已成為驗證的主流方法。一般地，驗證激勵做到不違反spec描述條件下盡量隨機，這樣驗證能跑到的空間才更充分。但是，這給功能覆蓋率收斂帶來極大挑戰，為解決這一難題，Cadence率先推出了仿真器的機器學習功能——Xcelium Machine Learning，采用機器學習技術讓功能覆蓋率快速收斂，大大提高驗證仿真效率。介紹了Xcelium Machine Learning的使用流程，并給出在相同模擬（simulation）驗證環境下應用Machine Learning前后情況對比。最后Machine Learning在模擬（simulation）驗證中的應用前景進行了展望。

發表于：8/25/2023

基于Cadence Integrity 3D-IC的異構集成封裝系統級LVS檢查[電子元件][消費電子]

隨著硅工藝尺寸發展到單納米水平，摩爾定律的延續越來越困難。2D Flip-Chip、2.5D、3D等異構集成的先進封裝解決方案將繼續滿足小型化、高性能、低成本的市場需求，成為延續摩爾定律的主要方向。但它也提出了新的挑戰，特別是對于系統級的LVS檢查。采用Cadence Integrity 3D-IC平臺工具，針對不同類型的先進封裝，進行了系統級LVS檢查驗證，充分驗證了該工具的有效性和實用性，保證了異構集成封裝系統解決方案的可靠性。

發表于：8/25/2023

Concurrent Multi-die Optimization物理實現方案的應用[電子元件][其他]

隨著芯片制造工藝不斷接近物理極限，使用多die堆疊的3DIC Chiplets設計已經成為延續摩爾定律的最佳途徑之一。Integrity 3D-IC平臺將設計規劃、物理實現和系統分析統一集成于單個管理界面中，為3D設計提供了系統完善的解決方案。其中傳統的die-by-die流程在3D結構建立后分別對兩個die進行2D物理實現，同時工具也開發了多die協同（concurrent multidie）的物理實現流程，并行式進行多顆die的布局布線。此工作在實際項目中，使用Cadence Integrity 3D-IC 工具，針對性地建立concurrent multidie的流程，將兩顆die在同一個設計中實現并行擺放、3D結構單元（Hybrid Bonding bump）的位置優化、時鐘樹綜合和繞線。協同優化的3D物理實現方案相比于die-by-die方案在設計整體結果上有更好的表現。

發表于：8/25/2023

DDR5仿真精度研究及在內存升級中的應用[電子元件][消費電子]

使用Cadence公司的SystemSI對DDR信號通道進行整體仿真，同時，借助一博科技自研的Interposer夾具進行測試，經過多次的仿真測試擬合，所介紹的DDR仿真測試方法可以達到較高的精度。隨著對內存帶寬的需求不斷提升，作為當前主流的DDR4局限性日益明顯，通過具體案例說明了DDR5信號完整性提升的具體技術，并通過仿真對比，展示了DDR5在內存升級過程中的優勢。

發表于：8/25/2023

基于FCM flow的小規模數字電路芯片測試[測試測量][消費電子]

隨著芯片工藝的不斷演進，數字芯片的規模急劇增加，測試成本進一步增加。目前先進的DFT技術已應用于大規模SoC芯片的測試，包括掃描路徑設計、JTAG、ATPG（自動測試向量生成）等。但對于一些小規模集成電路，插入掃描鏈等測試電路會增加芯片面積并增加額外的功耗。對于這種芯片，功能case生成的pattern可用于檢測制造缺陷和故障。因此，需要一些方法來驗證覆蓋率是否達到了目標。Verisium manager工具依靠Xcelium的故障仿真引擎和Jasper功能安全驗證應用程序（FSV）可以解決這個問題。它為 ATE（自動測試設備）pattern的覆蓋率分析提供了一個新的思路。

發表于：8/25/2023

基于點云補全的三維目標檢測[人工智能][其他]

LiDAR技術的發展為自動駕駛提供了豐富的3D數據。然而，由于遮擋和某些反射材料的原因引起信號丟失，LiDAR點云實際上是不完整的2.5D數據，這對 3D 感知提出了根本性挑戰。針對這一問題，提出對原始數據進行三維補全的方法。根據大多數物體形狀對稱且重復率高的特點，通過學習先驗對象形狀的方法估計點云中遮擋部分的完整形狀。該方法首先識別被遮擋和信號缺失影響的區域，在這些區域中預測區域所包含對象形狀的占用概率。針對物體間遮擋的情況，通過形狀的占用概率和共享同類形狀形態進行三維補全。對自身遮擋的物體，通過自身鏡像進行恢復。最后通過點云目標檢測網絡進行學習。結果表明，通過該方法能有效地提高生成點云3D邊框的mAP（mean Average Precision）。

發表于：8/25/2023

電磁干擾（EMI）如何協助消費者在選擇汽車應用中的開關轉換器時做出明智的決策[電源技術][汽車電子]

　　在多種市場產品所使用的快速開關電源轉換器中，電磁干擾（EMI）是個特別的問題。一臺能在一個系統中達到法規要求的轉換器不一定可以自動符合另一個系統的要求。此外，系統也可能需要 EMI 濾波措施來達成法規要求，但這可能占用大量的整體系統空間、體積和成本，因此了解適用于不同產品應用的標準至關重要。本文首先回顧開關轉換器中 EMI 的來源和類型，接著說明工業和汽車市場產品監管標準之間的差異。最后，本文展示 Diodes 公司使用的技術，使其 DC-DC 開關轉換器能夠符合嚴格的汽車標準。

發表于：8/24/2023

核電行業網絡安全應急演練模式研究[其他][其他]

針對核電行業網絡安全應急演練問題進行研究，首先分析了相關網絡安全威脅，依此設計可能存在的應急場景，基于核電工控系統實驗室網絡環境研究應急演練模式，并通過開展應急演練對其效果進行評價。通過定期進行應急演練，可以提升核電行業應急隊伍的安全事件監測、響應、處置和防護能力，不斷完善網絡安全應急演練制度建設。

發表于：8/24/2023

基于白兔時間同步協議的加速器節點時鐘同步系統[其他][其他]

提出了一種基于白兔時間同步協議，利用SPARTAN6系列現場可編程門陣列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)實現多節點亞納秒級別時間同步，并通過測量觸發信號到達時間，根據設置的延遲進行恢復，從而實現高于120 ps時間分辨率。該方法能夠精確控制多節點信號發生的絕對時間，具有廣泛的應用前景。特別地，該方法可應用于同步輻射加速器中，提高實驗數據的準確性和穩定性，有望在材料科學、生物學和化學等領域中得到廣泛應用。該研究成果為同步輻射加速器的研究和實驗提供了新的解決方案，有望推動同步輻射技術的發展，為科學研究和工程應用提供更多可能。

發表于：8/24/2023

數據驅動的工業元宇宙系統研究[人工智能][物聯網]

物聯網、大數據及新一代信息技術的發展，對傳統制造業帶來前所未有的沖擊，基于數據關鍵生產要素的工業元宇宙建設得到越來越多的關注，為傳統制造業帶來了機遇，也帶來了挑戰。分析討論了工業元宇宙的背景、現狀、關鍵支撐技術，并以某企業智造元宇宙平臺的AR/VR虛擬仿真實訓系統為例，初

發表于：8/24/2023

基于TextCNN-Bert融合模型的不良信息識別技術[人工智能][其他]

敏感領域的不良信息具有極強的迷惑性和欺騙性，腐蝕人們的思想，影響人們的價值觀和判斷能力，危害社會安全，研究敏感領域不良信息的識別技術具有深遠意義。通用的識別技術忽略了背景知識和隱喻問題，直接應用于敏感領域不良信息識別效果較差。提出一種基于TextCNNBert的融合模型，通過敏感領域主題識別和情感隱喻識別，實現對敏感領域不良信息的文本識別。實驗結果表明，該模型在準確率、F1評分等指標方面取得了良好的結果，相較于現有模型有顯著提高。

發表于：8/24/2023

基于圖像降噪的集成對抗防御模型研究[模擬設計][工業自動化]

深度學習的快速發展使其在圖像識別、自然語言處理等諸多領域廣泛應用。但是，學者發現深度神經網絡容易受到對抗樣本的欺騙，使其以較高置信度輸出錯誤結果。對抗樣本的出現給對安全性要求嚴格的系統帶來很大威脅。研究了在低層特征（LowLevel Feature）和高層特征（HighLevel Feature）對圖像進行降噪以提升模型防御性能。在低層訓練一個降噪自動編碼器，并采用集成學習的思路將自動編碼器、高斯擾動和圖像掩碼重構等多種方式結合；高層對ResNet18作微小改動加入均值濾波。實驗顯示，所提出的方法在多個數據集的分類任務上有較好的防御性能。

發表于：8/24/2023

基于因果關系和特征對齊的圖像分類域泛化模型[人工智能][其他]

針對現有域泛化方法性能較差或缺乏理論可解釋性的缺點，提出了一種基于因果關系和特征對齊的圖像分類域泛化模型，并證明了該模型的可識別性。該模型利用域泛化中的因果關系來學習含有不同信息的特征，將域泛化問題轉化為特征相關分布的偏移，再利用特征對齊消除偏移。為提高模型的性能，采用對抗訓練進一步優化學到的特征。在公共數據集上的實驗結果表明，新提出的模型與目前最優的方法性能相當，表明該模型具有理論可解釋性的同時，還有不俗的實際性能表現。

發表于：8/24/2023

基于改進的長短期記憶神經網絡交通流預測[通信與網絡][汽車電子]

針對未來時刻交通流量的預測問題，在考慮歷史時刻車流量數據、日期屬性、天氣、降雨量等多方面影響因素的同時，提出一種考慮多方面影響因素的長短期記憶神經網絡(LSTM*)模型。實驗表明在對短期車流量進行預測時，LSTM*模型的準確性優于現有的基線方法；對長期車流量進行預測時，基于粒子群算法改進的長短期記憶神經網絡（PSOLSTM*）模型的準確性優于LSTM*模型。

發表于：8/24/2023

基于多維特征融合驗證的物聯終端安全防護方法研究[通信與網絡][物聯網]

物聯網技術的快速發展和普及為人們的生活帶來了諸多便利，但普遍部署在非受控環境的終端設備也時刻面臨物理攻擊、非法替換等安全隱患。設備接入驗證是保障物聯終端及物聯網整體安全的關鍵，對此提出了一種基于多維特征融合驗證的物聯終端安全防護方法，通過采集設備操作系統類型、開放端口、MAC地址、IP地址用以表征設備身份，與預設規則進行比對后驗證設備的合法性。實驗表明，該方法在有效性和準確性方面表現良好，且具有低部署成本、高檢測性能等優勢，具有一定的實用性和推廣價值。

發表于：8/24/2023

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