非琐碎的bug逃脱;ML驱动领域特定的体系结构;3D-IC热分析。
西门子EDA的哈利福斯特检查验证成熟度和重大漏洞逃逸到生产环境之间的关系，以及安全关键开发过程是否在防止漏洞和实现成功方面产生更高的质量。
Synopsys对此的Shankar Krishnamoorthy发现机器学习模型的快速发展正在推动对更多领域特定架构的需求，并强调软件和硬件的共同优化对于交付可扩展的AI系统的未来至关重要。
抑扬顿挫的保罗McLellan考虑了热分析在3D-IC设计中的重要性，以及由于两个芯片之间的热限制而导致的电缆长度缩短带来的功率和性能改进与温度升高之间的权衡。
瑞萨的俄梅珥Cheema检查Matter协议如何抽象底层连接技术，以将各种智能设备相互连接，而不考虑制造商和生态系统的品牌。
Ansys的爱德华运货马车的车夫了解多物理场模拟如何用于为工业设备设计更小、灵活、协作的机械臂，以便处理更多任务并在更多环境中提供协助。
在SEMI的博客中，Lynceus的大卫·迈耶认为，尽管在数据基础设施和人才方面进行了大量投资，以及需要改变的情况，但人工智能在很大程度上未能发挥其简化半导体制造业的潜力。
不要错过最新一期的专题博客低功耗高性能通讯：
二次曲面的史蒂夫罗迪2023年机器学习将颠覆哪个硅市场?
Rambus的约瑟夫·罗德里格斯和西蒙Bussières请解释为什么使用视觉无损视频压缩会减少显示所需的MIPI传输通道的数量。
西门子EDA的达伦-可能发现来自回归运行的数据可以建议调试的起点。
Synopsys对此的查理·马塔尔，丽塔·霍纳，还有帕维尼·马哈詹演示如何使用硅生命周期管理来确保数据中心系统正常运行时间。
Ansys的霜Sligar通过模仿真实世界系统行为的人工生成数据来增强神经网络训练。
手臂的尼古拉斯Devillard深入研究智能家居设备和服务器如何使用Matter通信、验证和应用新固件版本。
抑扬顿挫的对巽他检查模拟回归优化，同时保留人工智能的覆盖率。
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