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博客评论:4月28日

物体检测不确定性;车辆网络安全;智能制造;建模电池性能。

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武器蒂亚戈代理解释了使用对象检测时测量不确定性的重要性,特别是在汽车等关键应用中,并介绍了一种能够在平衡复杂性和效率的同时做到这一点的体系结构。

抑扬顿挫的保罗麦克莱伦深入研究了ISO 21434汽车网络安全风险解决和管理标准,以及为什么它是汽车行业以安全为重点的变化的一个好迹象。

西门子EDA的玛丽亚·莫斯托和罗伯特·莱昂斯查看电子制造商如何利用智能制造和工业4.0原则来减少生产提速时间。

synopsys'Jigesh k·帕特尔考虑光子集成电路中的光电协同设计,以及使用为电信号设计的电路表示来建模光子元件所面临的一些挑战。

ANSYS'Chris South和Theresa Duncan研究如何利用混合脉冲功率特性测试来准确识别电池参数,从而建立电动汽车电池性能模型。

超大规模的约翰斯特将关键子系统的顶级供应商列出到2020年的半导体,平板显示器和光伏行业,其中一些供应商在今年中倍增。

一个林的研究作者通过减少网络延迟来实时处理大量数据,考察了5G在消费者、工业和政府领域的一些应用。

Intrinsix的Kathiravan Krishnamurthi检查如何使用Cascode放大器作为驱动器,并通过采用电感而不是电阻上拉的技术来克服效率限制。

另外,不要错过上周特色的博客系统与设计时事通讯:

技术编辑器布莱恩•贝利游说团体要求改善基础设施,让每个人都能平等地获得技术。

治之”李摩尔,Silicon Labs'Teve Richmond和OpenHW Group的Mike Thompson基于使用工业级技术验证了一系列的指导原则。

抑扬顿挫的弗兰克Schirrmeister它着眼于5G以外的领域,尽管5G刚刚问世,但仍有很大的增长空间。

synopsys'Samad帕尔克Nvidia的Srinivas Kodiyalam解释了为什么cpu和gpu之间的合作对加速电路仿真技术有意义。

西门子EDA的Aileen Ryan.制定“监测”芯片生命的严重益处。

Codasip的罗迪厄克特发现半导体缩放问题意味着需要更多的域特定处理来继续性能收益。

aldecIgor Gorkhov.对热传感器数据具有可见光谱相机,用于非接触式体温筛选。

Coventor的克里斯维姆在模拟的帮助下预测MEMS性能和过程变化的影响。



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