特别报道
更简单、更快速地训练人工智能
更简单的方法是必要的,以跟上不断发展的模型和新的应用程序。
头条新闻
区域架构在车辆安全中发挥着关键作用
汽车应用中的分区架构会为网络安全提供独特的好处吗?
复杂的芯片使安全更加困难
为什么对IC供应链的网络攻击如此难以防范。
利用人工智能改进医学图像处理
更快、更智能的成像为从4D建模到更高分辨率、更少噪音的一切打开了大门。
AI/ML工作负载需要额外的安全性
错误的模型、有毒代码和损坏的数据可能导致广泛的破坏。
启动资金:2021年10月
55家公司融资25亿美元;集成电路制造和人工智能加速器吸引了大量资金。
博客
Flex Logix的Vlad Bronstein认为,必须理解ML模型和目标硬件,才能最大限度地利用推理加速器从加速感知ML模型设计中获得更好的边缘性能和效率.
Rambus的Bart Stevens指出,需要对引导加载序列的所有阶段进行数字签名和验证使用信任根实现安全引导.
Synopsys的Marc Serughetti解释了汽车电子系统的虚拟原型如何帮助简化故障注入,并更早地发现故障将车辆系统开发转向虚拟ecu.
西门子EDA的Keith Felton和意法半导体的Cristina Somma展示了如何调查和预测早期电气性能,以推动封装的开发和选择优化异构汽车包中的系统级连接.
Cadence的Krunal Patel研究了汽车行业对时间敏感、任务关键和确定性延迟需求所需的关键特性以太网时间敏感网络在汽车行业的应用.
Xilinx的Nick Ni解释了主要差距如何阻碍AI算法概念验证成为真正的硬件部署用自适应计算解决现实世界的人工智能产品化挑战
Cliosoft的Anagha Pandharpurkar解释了如何更容易地定位团队想要重用的IP芯片设计团队和餐厅厨房员工有很多共同之处.
白皮书
如何减少全球微控制器短缺对ECU软件开发的影响.
用快速虚拟原型加速软件开发.
信任根RT-600系列安全锚定在硬件.
射频/微波技术驱动联网汽车.
基于ML的路由拥塞和延迟估计在Vivado ML版.
半导体解决方案如何解决自动驾驶汽车中未来配电网络的安全要求。
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