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Concurrent Multi-die Optimization物理實現(xiàn)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(xù)摩爾定律的最佳途徑之一。Integrity 3D-IC平臺將設計規(guī)劃、物理實現(xiàn)和系統(tǒng)分析統(tǒng)一集成于單個管理界面中，為3D設計提供了系統(tǒng)完善的解決方案。其中傳統(tǒng)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(xiàn)，同時工具也開發(fā)了多die協(xié)同（concurrent multidie）的物理實現(xiàn)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(xiàn)并行擺放、3D結構單元（Hybrid Bonding bump）的位置優(yōu)化、時鐘樹綜合和繞線。協(xié)同優(yōu)化的3D物理實現(xiàn)方案相比于die-by-die方案在設計整體結果上有更好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：2023/8/25

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(yōu)勢。

發(fā)表于：2023/8/25

基于FCM flow的小規(guī)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(guī)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(guī)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(guī)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(fā)表于：2023/8/25

基于點云補全的三維目標檢測[人工智能][其他]

LiDAR技術的發(fā)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(zhàn)。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(qū)域，在這些區(qū)域中預測區(qū)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(tài)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(fā)表于：2023/8/25

電磁干擾（EMI）如何協(xié)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(tǒng)中達到法規(guī)要求的轉換器不一定可以自動符合另一個系統(tǒng)的要求。此外，系統(tǒng)也可能需要 EMI 濾波措施來達成法規(guī)要求，但這可能占用大量的整體系統(tǒng)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(yè)和汽車市場產品監(jiān)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(fā)表于：2023/8/24

核電行業(yè)網絡安全應急演練模式研究[其他][其他]

針對核電行業(yè)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(tǒng)實驗室網絡環(huán)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(yè)應急隊伍的安全事件監(jiān)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(fā)表于：2023/8/24

基于白兔時間同步協(xié)議的加速器節(jié)點時鐘同步系統(tǒng)[其他][其他]

提出了一種基于白兔時間同步協(xié)議，利用SPARTAN6系列現(xiàn)場可編程門陣列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)實現(xiàn)多節(jié)點亞納秒級別時間同步，并通過測量觸發(fā)信號到達時間，根據設置的延遲進行恢復，從而實現(xiàn)高于120 ps時間分辨率。該方法能夠精確控制多節(jié)點信號發(fā)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(wěn)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(fā)展，為科學研究和工程應用提供更多可能。

發(fā)表于：2023/8/24

數據驅動的工業(yè)元宇宙系統(tǒng)研究[人工智能][物聯(lián)網]

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

發(fā)表于：2023/8/24

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(xiàn)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(xiàn)有模型有顯著提高。

發(fā)表于：2023/8/24

基于圖像降噪的集成對抗防御模型研究[模擬設計][工業(yè)自動化]

深度學習的快速發(fā)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(fā)現(xiàn)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(xiàn)給對安全性要求嚴格的系統(tǒng)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(fā)表于：2023/8/24

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(xiàn)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(yōu)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(yōu)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(xiàn)。

發(fā)表于：2023/8/24

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(yōu)于現(xiàn)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(yōu)于LSTM*模型。

發(fā)表于：2023/8/24

基于多維特征融合驗證的物聯(lián)終端安全防護方法研究[通信與網絡][物聯(lián)網]

物聯(lián)網技術的快速發(fā)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(huán)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(lián)終端及物聯(lián)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(lián)終端安全防護方法，通過采集設備操作系統(tǒng)類型、開放端口、MAC地址、IP地址用以表征設備身份，與預設規(guī)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(xiàn)良好，且具有低部署成本、高檢測性能等優(yōu)勢，具有一定的實用性和推廣價值。

發(fā)表于：2023/8/24

網絡空間測繪資產數據價值評估模型的建立及應用[通信與網絡][信息安全]

現(xiàn)有網絡空間測繪系統(tǒng)具備端口響應信息獲取、網絡資產暴露面梳理、資產關聯(lián)分析以及聚合統(tǒng)計等功能，并且積累了幾十億計規(guī)模的網絡資產數據，但尚缺乏對于網絡空間測繪資產數據價值的評估，無法定量地確定網絡資產數據價值。提出了網絡空間測繪資產數據價值評估模型，可以評估每條網絡資產數據的價值，并依據價值評分確定數據價值重要度等級。網絡空間測繪資產數據價值評估模型可在某組織機構的網絡資產暴露面程度梳理、網絡資產屬性變化跟蹤監(jiān)控以及不同平臺網絡資產數據價值對比等方面進行應用，同時，能為安全研究人員和資產管理人員對掌握其所關注的網絡目標資產安全狀況變化趨勢提供便利。

發(fā)表于：2023/8/24

一種新的基于形式概念分析的漏洞分析預處理方法[通信與網絡][信息安全]

漏洞分析技術已經成為企業(yè)應對安全問題的一個研究重點，通過對系統(tǒng)中已有漏洞進行分析，可以幫助企業(yè)和相關工作人員熟悉漏洞的特點與產生原因，甚至可以快速、高效地發(fā)現(xiàn)未知漏洞，避免資產損失。針對漏洞分析技術中漏洞預處理過程展開研究，提出一種新的基于形式概念分析的漏洞分析預處理方法，實現(xiàn)了對已有漏洞根據其特征快速進行聚類，并以圖形化界面直觀展示給用戶的功能。實驗表明新的漏洞分析預處理方法可以快速、準確地獲得漏洞之間的所有關聯(lián)，為用戶進一步分析漏洞提供基礎，符合企業(yè)及相關人員使用需求。

發(fā)表于：2023/8/24