安全日益重要;YouTube背后的筹码;趟车基本知识;bug和架构。
在Arm的一篇博客中，马修·格里芬311研究所的负责人警告说，网络安全是一个日益紧迫的问题，大型犯罪组织攫取了大量资金，攻击能够影响广泛的物理系统。
抑扬顿挫的保罗McLellan看看谷歌的视频编码器芯片，以及它如何帮助降低每分钟上传到YouTube的大量视频所需要的CPU回收。
Synopsys对此的Nikhil Amin和Harsha Vardhan解释UPF的基础知识，它在电源领域的重要性，如何使用自定义机制扩展低功耗签到，以及如何处理低功耗控制信号连接不清楚的硬RAM和硬宏等问题。
在西门子的一篇博客中，EmLogic的埃斯Tallaksen认为，如果从一开始就更多地关注创建良好的设计架构，许多fpga和asic可以更有效地设计，并且在各个级别上的bug迭代更少。
Coventor的蒂莫西·杨使用工艺建模来确定ALD厚度，以最大限度地减少由自对准四重图案引起的图案偏移类型和器件不均匀性。
公共服务电子化联盟的鲍勃·史密斯与Cadence的Chin-Chi Teng讨论了机器学习如何改变EDA和半导体行业，云的角色，以及工程专业的学生如何充分利用机器学习的机会。
一个Rambus作者指出了DDR5的主要变化和由更高的速度和更低的电压带来的新的信号完整性挑战。
Ansys的Jingchen梁解释如何在感应式无线充电系统上模拟和执行电磁分析。
Nvidia的凡妮莎·布劳恩斯坦指出了边缘计算和人工智能在医疗保健领域的规模，30%的存储数据来自健康和生命科学，每张医院病床上有10到15个边缘设备，连接医疗设备的全球市场大幅跃升。
不要错过最新一期的专题博客系统与设计通讯：
技术编辑布莱恩•贝利认为虽然没有工具可以永远存在，但有时你会被你无法预料的变化所蒙蔽。
抑扬顿挫的弗兰克Schirrmeister强调全面规划和分析故障活动是安全设计的关键。
西门子EDA的尼尔的手说复杂性的代价要求我们改变对验证的看法。
Synopsys对此的对Malhotra着眼于使用人工智能技术来确定哪些约束随机测试对提高覆盖率最有效。
Codasip的罗迪厄克特展示向处理器添加自定义指令的方法，而无需进行容易出错的手动编辑。
西门子EDA的Rob van Blommestein谈到OneSpin的渗透，共享信息，并推动正式验证的边界。
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