半制造业与国家安全;更多Python验证;PCIe 6.0克服了带宽限制;边缘图像分类。
抑扬顿挫的保罗McLellan查阅美国国家安全委员会人工智能报告，以及该委员会为人工智能发展以及半导体制造和研究提供的资金建议。
西门子EDA的雷生活继续探索Python验证，并展示如何使用cocotb创建一个简单的总线函数模型并将其连接到测试台。
Synopsys对此的Priyank舒克拉研究即将到来的PCIe 6.0规范如何通过更快的数据传输和转向PAM-4架构来帮助解决高性能计算soc不断面临的带宽限制。
手臂的Masoud Koleini演示了如何实现一个图像分类系统，该系统使用RedisAI在低功耗边缘NVIDIA Jetson Nano设备上对数据流运行机器学习推理。
Ansys的Nikhil Grover提供了设计pcb时电磁兼容性的一些简单指南，以及pcb的自动和可定制的信号参考规则检查如何识别潜在问题领域。
在SEMI的一篇博客中，Tarek Zohdi, Simo A. Mäkiharju, Evan Variano, Pushkar Apte模拟和分析在COVID-19期间引起注意的粒子和液滴的传输，以使半导体制造无尘室更安全地运行。
想要阅读更多的好书，请查看最新的博客汽车、安全与普适计算而且测试、测量和分析通讯:
Flex Logix的Vinay梅塔提供简单的步骤，以确保您得到最快的推断。
Synopsys对此的达纳·诺解释了为什么高速接口有了新的安全要求，以更好地保护敏感数据和通信。
Arteris IP的库尔特·舒勒研究了即使是小型物联网设计在架构和集成方面也有很多复杂性。
西门子艾哈迈德·马吉德·汗列出了整车厂可用于保护车辆入口和车载网络的安全策略。
Rambus的马克西姆Demchenko建议在通信层的硬件中使用安全锚定来保护运动中的数据。
抑扬顿挫的保罗McLellan概述了为什么理解网络犯罪的商业模式指向了防御它的方法。
到的将周解释神经网络如何执行缺陷分类和许多其他任务。
Synopsys对此的泰勒Armerding审查建立汽车网络安全标准和最佳实践的努力。
效果显著的马提亚斯特尔列出了跟上新一代设备的测试要求的方法。
口径的简•威利斯总结了台积电的彭丹平对曲线技术历史障碍的看法。
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