CXL配置空间;FPGA中的验证时间;模拟摄像机;混合数字双胞胎;等离子体处理。
抑扬顿挫的Sangeeta索尼探讨了CXL 1.1和CXL 2.0的配置空间是如何变化的，并讨论了为符合CXL的设备新引入的寄存器，以及在CXL枚举流中如何发现它们。
西门子EDA的哈利福斯特通过查看设计和验证工程师花费时间的地方，继续检查FPGA验证工作的趋势。
Synopsys对此的艾米莉Viasnoff发现数字双胞胎和图像模拟可以实现更好，更精简的规格和相机和成像系统的虚拟测试。
Ansys的马特·亚当斯解释如何使用混合分析技术(例如使用多种不同类型的数据来训练机器学习模型的融合建模)构建结合物理和数据的混合数字双胞胎。
瑞萨的Kayoko Nemoto通过本地控制区域网络，在控制器和智能传感器、执行器和传感器之间提供数字链接，以及提供确定性和实时控制的工业以太网，帮助实现工业4.0。
半的詹姆斯天野之弥审查了可能影响半导体行业的欧盟网络安全和人工智能法规，包括用于机械安全组件的人工智能新标准，以及具有与设备或网络有逻辑或物理数据连接的数字元素的产品的网络安全法规。
手臂的Khaled Benkrid和Nick Sample考虑多样性和包容性的多个维度，以及教育渠道中缺乏DEI工作是如何导致技术领域的技能短缺的。
埃因霍温理工大学的欧文·凯塞尔发现沉积、光刻和蚀刻的制造步骤正在合并，从而增加了复杂性和新的机会，并分享了半导体制造中低温等离子体的使用和发展的一些资源。
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互操作性层对于跟踪和跟踪是必不可少的异构设计中的IP管理．
自动光学检测展示了如何使用机器学习来提高制造质量。
获取模具或芯片是有问题的，但一项新标准可能会有所帮助测试2.5D和3d - ic．
异构集成问题和发展探索为什么将不同的芯片和小芯片放入一个封装中比听起来更难。
为什么计算的变化会推动掩模的变化以及不同的掩模形状如何提高半导体的可靠性和性能。
新版本的高带宽内存将带来什么，以及使用时的挑战在哪里HBM3在数据中心．
简化AI边缘部署取决于保持设备型号的最新，同时优化电源和性能。
更长的芯片寿命意味着它们需要适应安全威胁，但是安全使用eFPGAs会有所帮助。
为什么量子计算花了这么长时间才实现，现在还缺什么。
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