汽车数字双胞胎;SystemVerilog中的类成员;AI内存瓶颈;MEMS陀螺仪。
抑扬顿挫的保罗McLellan分享了最近热门芯片的更多亮点，包括一些用于人工智能和深度学习的非常大的芯片和加速器，新的网络和交换机，以及移动和边缘处理器。
Synopsys对此的Marc Serughetti考虑了汽车行业中数字双胞胎的不同用例，以及它们如何帮助确定软件对验证、测试和验证活动的影响，以及实现早期硬件和软件集成和前负载测试。
西门子克里斯矛讨论SystemVerilog中的类成员可见性，以及当你想限制对成员的访问时该怎么做。
Rambus的史蒂文吸引讨论了AI内存瓶颈和AI硬件峰会的其他关键成果，例如开发解决各种工作负载的硬件和软件的挑战。
手臂的保罗·威廉姆森实时3D内容将成为消费科技领域的下一个重大颠覆者，它将从娱乐和游戏扩展到汽车、医疗保健、工业、建筑和导航等领域。
Ansys的劳拉•卡特指出了色盲司机面临的挑战，以及模拟如何通过预测色盲人士会看到的各种因素，如显示亮度、分辨率、对比度和环境照明条件下的照度，来帮助创建更友好的用户界面。
Coventor的Arnaud父探索了基于mems的全角陀螺仪的建模，该陀螺仪可用于高级导航应用，如寻北或航迹推算导航。
半的马克·达·席尔瓦详细介绍了实现自主工厂所必需的五个关键技术阶段，涵盖了半导体产品从前端到后端的整个生命周期，以及半导体公司实现智能制造技术的路径。
瑞萨的Chiaki献考虑了跨Arm和RISC-V cpu移植应用程序的挑战，包括硬件和应用程序的紧密耦合，不同的外设，以及不兼容的通用程序(如中间件)的可能性。
英特尔的Jakob Engblom研究了设备建模语言(DML)，该语言可用于对诸如计时器、串行端口、中断控制器、加速块或以太网接口等设备建模，并论证了领域特定语言的生产力优势。
西部数据的托马斯Ebrahimi考虑了大型3D打印系统如何使微型工厂能够为制造和应对全球供应链挑战提供近距离、即时的选择。
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技术编辑布莱恩•贝利解释了为什么当EDA流程的许多部分被融合在一起时，压力越来越大，使其更加开放，更易于外部扩展和增强。
西门子WeiLii谭建议在设计流程的早期捕获IP正确性问题。
Synopsys对此的迈克Gianfagna着眼于数据中心如何在数据量和数据处理方式两方面经历了根本性的转变。
瑞萨的安德鲁考威尔研究单个体系结构来管理数据中心中许多不同类型处理器的功率需求。
Codasip的迈克Eftimakis探索单一环境中不同的IP配置和组合。
抑扬顿挫的本古论证了电磁分析是中间体设计的必要条件。
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