设计应用-AET-电子技术应用

双模态稳态诱发脑电刺激系统设计[测试测量][医疗电子]

稳态诱发脑电具有频率标签特性，在大脑的感知和认知研究中具有广泛应用。利用双模态刺激可以探索两类感知功能之间的相互影响。为此，设计一个集成视觉和听觉模态的周期性感觉刺激系统。系统以STM32F103RC为核心，控制AD9959输出两路正弦信号，输出信号经过七阶低通滤波电路和十倍放大电路处理，再控制LED灯和蜂鸣器产生视觉和听觉刺激。系统输出的正弦信号参数的平均误差分别为0.03%（频率）、1.10%（幅度）、0%（相位）。进一步，开展脑电采集实验。实验结果表明系统输出的视觉和听觉刺激能产生稳态诱发脑电。该系统在视听感知功能研究方面具有应用价值。

发表于：2024/9/4 下午2:25:30

Optimality在多个场景的时域仿真中高效性的深度研究[模拟设计][工业自动化]

随着产品的速率及复杂性越来越高，针对仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外，还对仿真的效率提出了很高的要求。具体到不同的信号模块，如DDR系统或者高速串行信号上，基于速率越来越高，越来越希望仿真给能出“最优解”的配置，例如DDR5颗粒的ODT的最优配置，高速信号芯片的加重均衡的最优配置等参数。那么如何在成百上千种组合的参数中选择相对最优的参数呢？传统的软件只能通过大量的扫描来进行筛选，在仿真时间和工程师的精力两方面都有比较大的耗费。使用Optimality软件，通过分享一些具体的仿真案例，展现软件的智能性，帮助使用者更快速挑选出最优的参数，使DDR及高速串行的仿真工作变得更加轻松，充分体现出Optimality软件的高效性。

发表于：2024/9/4 下午2:14:34

基于AI加速的可复用FPV平台库[人工智能][汽车电子]

形式验证FPV可将DUT抽象为状态空间进行遍历，针对动态仿真难以随机到的边界场景、异常场景和复杂组合场景可提高收敛速度，增强验证质量。但高质量Property开发对验证人员能力有较高的要求。面对该挑战，基于Cadence公司Jaspergold ABVIP提出了一种可复用FPV平台库解决方案，可在不同模块之间重用，降低FPV验证平台搭建时间，提升Property质量，同时借助其AI工具Proof Master生成加速Proven效率的database。FPV平台库+AI Database已在中兴微电子某车规项目落地并复用，发现动态仿真遗漏的4个故障。Proof Master可应用于项目全周期内，回归效率平均提升80.17%，FPV平台库+AI database可提升FPV 初次Proven效率44.96%。与此同时对生成式大模型提升Property编写效率做了一定探讨。

发表于：2024/9/4 下午2:03:07

使用Cadence AI技术加速验证效率提升[EDA与制造][消费电子]

随着硬件设计规模和复杂程度的不断增加，验证收敛的挑战难度不断增大，单纯依靠增加 CPU 核数量并行测试的方法治标不治本。如何在投片前做到验证关键指标收敛，是验证工程师面对的难题。为解决这一难题，提出了采用人工智能驱动的验证EDA工具和生成式大模型两种提效方案，其中EDA工具有Cadence利用人工智能驱动的Verisium apps和采用机器学习技术Xcelium ML，前者用来提升验证故障定位效率，包括Verisium AutoTriage、Verisium SemanticDiff、Verisium WaveMiner等，后者可用来提升验证覆盖率收敛效率。生成式大模型可辅助智能debug和自动生成验证用例，主要介绍各实现方案，并给出了项目实验提升结果。

发表于：2024/9/4 下午1:52:25

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先进工艺项目中加速后仿迭代的应用[模拟设计][工业自动化]

随着工艺演进，尺寸进一步缩小带来了更多寄生通路和更大的寄生电阻，后仿结果和前仿相去甚远。如何快速缩小前后仿之间的差距成为重要课题。传统设计中只能通过Quantus Extracted View相对直观地对寄生进行分析，无法更详细地进行分析，这成为设计者们面临的艰巨挑战。同时，后仿发现问题，只能通过“修改电路-版图迭代-再次后仿”反复优化，迭代周期长，如何降低时间成本成为各公司关注的重点。Virtuoso iQuantus Insight （ViQI）/Quantus Insight （QI）可基于寄生网表文件进行寄生分析及结果可视化。工程师可借此对寄生进行准确的分析及假设，无需版图迭代，即可进行设计优化。讨论了如何通过ViQI/QI工具在FINFET先进工艺项目中实现快速的后仿迭代，大幅提高工作效率。

发表于：2024/9/4 下午1:41:00

基于Cerebrus的Genus+Innovus流程的功耗面积优化[模拟设计][消费电子]

对于性能功耗面积（PPA）的追求已成为IC芯片设计的共识，尤其是发展到先进工艺节点，PPA已成为IC设计综合性能的重要指标，尤其是对于大型SoC芯片中clone很多次的模块，对于PPA的追求变得更加极致。介绍了基于Cadence公司的Genus工具和Cerebrus 工具，通过综合阶段与后端PR各个阶段的优化，共同提升PPA的优化方案。最终结果显示，在时序及DRC基本收敛的情况下，使用Cerebrus工具相比Innovus可以使功耗降低3.5%，面积降低3.1%，使用Genus+Innovus流程可以使功耗降低6.4%，面积降低8.5%，极大地降低了芯片的面积及功耗。

发表于：2024/9/4 下午1:31:51

Conformal ECO寄存器新增的扫描链自动化接入方案[模拟设计][工业自动化]

随着芯片规模的增加，ECO的需求和大小也随之增加，其中当新增寄存器数量达到百位量级时，人工接入扫描链难度也将急剧上升。基于Cadence的Conformal和Innovus等工具，在综合考量逻辑正确性和中后端物理实现可行性的基础上，采用归一思路下的“S”型连线和room值下的再分组等方法，实现了上述问题的自动化和高效化解决，在逻辑上确保了时钟域一致性等问题，物理上同时兼顾了布局布线优化和最大扫描链长度。并且其自动化的高效性，在项目实践中能够快速完成上百数量寄存器的扫描链接入。

发表于：2024/9/4 下午1:21:13

基于云计算的蛋白质折叠空间结构预测[人工智能][其他]

构建基于云计算的蛋白质折叠空间结构预测框架，通过数据云存储设备获取蛋白质序列原始数据，采用HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式存储方式保存于云端。资源和队列管理器RQM（Resource Queue Management）开启云端虚拟机后，以之作为扫描节点（Sensor Node， SN），SN基于二维AB非格点模型建立最小蛋白质分子能量优化函数，采用局部搜索机制改进的量子遗传算法对其作优化求解。利用云端GPU设备处理模型训练数据，即可实现蛋白质折叠空间结构的自动化预测。实验结果表明：蛋白质序列能量势函数计算结果更小、执行效率更高、GDT-TS（Geothermal Development and Testing Tool Suite）评价指标值更大。

发表于：2024/9/4 下午1:10:35

基于多特征融合和知识蒸馏的亚热带常见乔木识别方法[人工智能][其他]

乔木在维持生态平衡、保护生物多样性以及调节气候和改善空气质量等方面发挥着至关重要的作用。针对复杂背景下乔木识别准确率较低的问题，提出了一种基于树木多特征融合和知识蒸馏的亚热带常见乔木识别模型MFFMN-KD-TA。该模型采用3个并行的MobileNetV3_Small主干网络分别提取树叶、树干和树木整体特征；并通过知识蒸馏和嵌入Triplet Attention模块的方法优化训练。试验结果表明，MFFMN-KD-TA模型在自建树木测试集上的准确率、精确率和F1分数分别为0.960 9、0.962 1和0.960 8，较MFFMN模型分别提升了3.05%、2.83%和3.07%。与三分支融合模型3-ShuffleNetV2和3-MobileNetV2相比，提出的多特征融合模型MFFMN-KD-TA参数量较小且能够较准确地识别乔木种类，为亚热带和其他地区的树种识别提供了新思路和新方法。

发表于：2024/9/4 下午1:01:00

个人信息侵权因果关系认定困境的纾解——以推定因果关系为进路[其他][信息安全]

在个人信息侵权案件中，受害人证明因果关系受证明能力不足、证明成本高、证明标准模糊、数人侵权案情复杂等而陷入困境。上述司法认定困境与因果关系理论争议不无关系，条件说、类推说、相当因果关系说均存在理论缺陷与价值局限，基于盖然性标准的理论支撑以及个人信息侵权解纷的现实需要，推定因果关系说具有适用的可行性与必要性。规则优化方面，原告需在形式上对因果关系负证明责任，证明的程度达到一般程度以上；被告需证明因果关系不存在且该证明责任达到高度盖然性方可否认侵权责任。

发表于：2024/9/3 下午3:50:15