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汽車智能化開啟新藍海，車載存儲如何馭“數(shù)”前行？[其他][汽車電子]

根據(jù)佐思汽研發(fā)布的《2024年汽車存儲芯片及存儲產(chǎn)業(yè)研究報告》，到2028年，全球汽車存儲芯片市場價值將在高階智能駕駛的推動下，達到102.5億美元。在L2級別以下的輔助駕駛方案中， LPDDR4內(nèi)存成為了當前市場的主流選擇。華邦推出的車規(guī)級LPDDR4/4X是廣受好評的自動駕駛 DRAM 解決方案，不僅能夠提供4266Mbs 的傳輸速率，還覆蓋了 2-4Gb 的容量，完美契合當前主流ADAS方案對高性能與低成本的雙重需求。

發(fā)表于：2024/8/16

降低半導體金屬線電阻的沉積和刻蝕技術(shù)[EDA與制造][工業(yè)自動化]

使用SEMulator3D®可視性沉積和刻蝕功能研究金屬線制造工藝，實現(xiàn)電阻的大幅降低

發(fā)表于：2024/8/15

【聚焦MIPI】系列之二：汽車SerDes實現(xiàn)更好的ADAS攝像頭傳感器[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

　　HDR 相機的世界不僅限于為您的手機或超高清電視屏幕提供令人驚艷的視覺效果。如今，高性能相機越來越多地應用于現(xiàn)代先進駕駛輔助系統(tǒng) （ADAS）和自動駕駛汽車（AV）領(lǐng)域。例如，Waymo 的第五代自動駕駛汽車配備了至少29個攝像頭，此外還有五個激光雷達和六個雷達。

發(fā)表于：2024/8/12

數(shù)字芯片設計驗證經(jīng)驗分享：將ASIC IP核移植到FPGA上[EDA與制造][消費電子]

　　本系列文章從數(shù)字芯片設計項目技術(shù)總監(jiān)的角度出發(fā)，介紹了如何將芯片的產(chǎn)品定義與設計和驗證規(guī)劃進行結(jié)合，詳細講述了在FPGA上使用IP核來開發(fā)ASIC原型項目時，必須認真考慮的一些問題。文章從介紹使用預先定制功能即IP核的必要性開始，通過闡述開發(fā)ASIC原型設計時需要考慮到的IP核相關(guān)因素，用八個重要主題詳細分享了利用ASIC所用IP來在FPGA上開發(fā)原型驗證系統(tǒng)設計時需要考量的因素。

發(fā)表于：2024/8/12

數(shù)字電影：創(chuàng)啟華章，征程未央[顯示光電][工業(yè)自動化]

盡管電影行業(yè)在過去 25 年里發(fā)生了翻天覆地的變化，但 DLP 技術(shù)改變?nèi)藗凅w驗和使用這項技術(shù)的方式始終如一。

發(fā)表于：2024/8/9

利用UWB進行電動汽車充電的四種方法[電源技術(shù)][汽車電子]

　　在電動汽車（EV）充電領(lǐng)域，超寬帶（UWB）有望為汽車制造商帶來巨大的好處，而這僅僅只是開始。閱讀全文，了解集成通用的UWB技術(shù)如何提供當下和未來的創(chuàng)新功能。

發(fā)表于：2024/8/6

為什么A²B能夠支持更復雜的新數(shù)據(jù)和音頻傳輸系統(tǒng)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　ADI公司A²B總線的全新增強功能為數(shù)據(jù)和音頻傳輸與分發(fā)帶來新的發(fā)展。智能樓宇、大廳、房間或智能家居均可從新型收發(fā)器的眾多集成特性中獲益。新的A²B增強功能包括總線長度更長，可達300米，并且總線功率更高，可達50 W。本文重點介紹了這些增強功能如何幫助打造更復雜的系統(tǒng)。文中展示了一些應用示例，其中A²B總線可以幫助簡化布線架構(gòu)，而涉及的硬件和軟件工作量非常少。

發(fā)表于：2024/8/2

汽車雷達向超級傳感器演化，打開無限想象力[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

　　自動駕駛技術(shù)就好比是訓練自動駕駛汽車（AV）像人類一樣駕駛，甚至有希望比人類駕駛得更好。正如人類在駕駛汽車時需要依靠感官和認知反應一樣，傳感器技術(shù)也是實現(xiàn)自動駕駛不可或缺的一部分。

發(fā)表于：2024/8/2

ADAS和汽車自動化：他山之石，可以攻玉[人工智能][汽車電子]

　　納入高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）功能如今已成為汽車設計提高安全性和易用性的一個重要方面。制造商正在尋求打造具有更高自動化水平的汽車，并最終實現(xiàn)完全自動駕駛（AD）。

發(fā)表于：2024/8/1

數(shù)據(jù)主權(quán)下CPTPP安全例外條款適用困境及其紓解[其他][其他]

CPTPP沿用的WTO安全例外條款已難以應對當前大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)主權(quán)理論能夠有效紓解CPTPP安全例外條款所面臨的理論困境。為此，應當肯定爭端裁判機構(gòu)的管轄權(quán)，至于自裁決的范圍可由專家組自行判斷，或是考慮該成員方向WTO遞交的相關(guān)意見書；從規(guī)則層面，應將可能直接威脅國家主權(quán)的非傳統(tǒng)安全問題納入到“基本安全利益”的范圍，明確列舉可適用的情形；從程序方面，應完善安全例外條款的程序要求，以防范安全例外條款的濫用。

發(fā)表于：2024/7/29

立法視角下“信息”與“數(shù)據(jù)”的四重概念界定與區(qū)分[其他][其他]

由于在立法與理論研究中信息與數(shù)據(jù)概念未進行明確區(qū)分，個人信息與數(shù)據(jù)、個人信息與個人數(shù)據(jù)被混同使用，導致數(shù)據(jù)財產(chǎn)權(quán)內(nèi)涵與外延爭議不斷。從事實、多學科、規(guī)范與理論共四重維度，對信息與數(shù)據(jù)概念進行分析后發(fā)現(xiàn)，信息與數(shù)據(jù)在本質(zhì)上不能等同,信息指代人類社會中的一切資訊、消息和內(nèi)容，而數(shù)據(jù)是對信息的一種電子化記錄或表達形態(tài)。從這個意義上說，數(shù)據(jù)屬于信息。因此，中國法律文本與理論研究中的個人信息、個人數(shù)據(jù)等概念也具有法律層面的區(qū)分意義。

發(fā)表于：2024/7/29

涉數(shù)據(jù)法律規(guī)范的沖突解決——論形式和實質(zhì)二分法[其他][其他]

目前涉數(shù)據(jù)法律規(guī)范在適用中存在沖突，沖突解決不當導致法律責任歸結(jié)失衡。判斷涉數(shù)據(jù)法律規(guī)范沖突的本質(zhì)，可將其分為法益侵害單一性的形式?jīng)_突和法益侵害多重性的實質(zhì)沖突。涉數(shù)據(jù)法律規(guī)范沖突解決的前提是：明確《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》及《網(wǎng)絡安全法》保護法益所指涉對象的不同及關(guān)聯(lián)性；厘清法律規(guī)范間的關(guān)系輪廓。涉數(shù)據(jù)法律規(guī)范的沖突解決方式需要類型化區(qū)分形式?jīng)_突及實質(zhì)沖突，形式?jīng)_突類比于《刑法》中法條競合，遵循“特別優(yōu)先”；實質(zhì)沖突類比于《刑法》中想象競合和并罰競合，遵循“擇一重罪處罰”或“并罰”。正確解決涉數(shù)據(jù)法律規(guī)范沖突不僅實現(xiàn)恰當評價涉數(shù)據(jù)違法行為的目標，也是提升數(shù)據(jù)生產(chǎn)力的內(nèi)在要求。

發(fā)表于：2024/7/29

負責任的發(fā)展生成式人工智能的挑戰(zhàn)及應對路徑[人工智能][其他]

生成式人工智能正推動著新一輪科技產(chǎn)業(yè)的變革，但也引發(fā)了諸多治理風險，例如數(shù)據(jù)濫用、訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，算法黑箱、算法歧視現(xiàn)象普遍，但目前的監(jiān)管理念和措施仍具有滯后性。為了實現(xiàn)生成式人工智能負責任的發(fā)展，在治理路徑上，需要用戶、開發(fā)者和監(jiān)管部門等多元主體從技術(shù)和法律等多維度協(xié)同參與治理，構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系、建立開放共享的公共訓練數(shù)據(jù)平臺；實行算法備案登記、審查評估機制，實現(xiàn)對算法公平公正的敏捷治理；完善生成式人工智能侵權(quán)歸責體系、探索監(jiān)管沙盒制度的應用，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的負責任發(fā)展。

發(fā)表于：2024/7/29

數(shù)字經(jīng)濟下平臺數(shù)據(jù)壟斷合規(guī)的理據(jù)與路徑[其他][其他]

數(shù)據(jù)要素的非競爭性、非排他性因平臺壟斷意圖逐漸異化，并誘發(fā)算法共謀、大數(shù)據(jù)殺熟、平臺扼殺式并購等反競爭行為?；诰S護數(shù)據(jù)市場交易秩序的現(xiàn)實需要、競爭倡導理論的法理支撐以及域外數(shù)據(jù)合規(guī)監(jiān)管的經(jīng)驗參考，平臺數(shù)據(jù)壟斷合規(guī)具有適用的可行性與必要性。然而，平臺數(shù)據(jù)壟斷合規(guī)往往因頂層規(guī)范缺失、規(guī)則模糊以及監(jiān)管機制弱化等無法實現(xiàn)預期效果。對此，應細化“數(shù)據(jù)反壟斷合規(guī)指南”的設計邏輯指引合規(guī)，區(qū)分不同類型數(shù)據(jù)權(quán)屬以明確數(shù)據(jù)流通規(guī)則，依據(jù)數(shù)據(jù)流通的不同環(huán)節(jié)形塑數(shù)據(jù)競爭合規(guī)評價標準，銜接事前監(jiān)管與事后監(jiān)管理念促進監(jiān)管理念革新，并依托人工智能算法技術(shù)賦能監(jiān)管方式轉(zhuǎn)型。

發(fā)表于：2024/7/29

基于條件設置的主數(shù)據(jù)編碼規(guī)則應用與研究[其他][其他]

在主數(shù)據(jù)的標準化建設過程中，往往面臨著諸如一物多碼，一碼多物等數(shù)據(jù)編碼不一致問題。主數(shù)據(jù)編碼標準定義了主數(shù)據(jù)的分類和編碼規(guī)則，是進行信息交換和資源共享的重要前提。然而，在企業(yè)正式構(gòu)建主數(shù)據(jù)管理平臺之前，往往就已經(jīng)存在了大量的業(yè)務系統(tǒng)，這些系統(tǒng)通常由不同的廠家構(gòu)建，采用的數(shù)據(jù)標準不一，不同系統(tǒng)之間缺乏銜接點。針對上述問題，提出一種基于條件設置的主數(shù)據(jù)編碼規(guī)則配置方法，對主數(shù)據(jù)模型的編碼規(guī)則進行統(tǒng)一管理，解決了復雜業(yè)務場景下同一個主數(shù)據(jù)模型屬性需要配置不同的編碼規(guī)則問題。最后使用 Spring Security 和 MyBatis 框架，對該方法進行實現(xiàn)。通過在南京地鐵主數(shù)據(jù)管理平臺中的實際應用，結(jié)果表明該方法合理可行，有效地提高了數(shù)據(jù)治理的性能。

發(fā)表于：2024/7/29