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新思科技推出面向臺積電N6RF工藝的全新射頻設計流程
- 新思科技聯合Ansys、是德科技共同開發(fā)的高質量、緊密集成的RFIC設計產品，旨在通過全新射頻設計流程優(yōu)化N6無線系統(tǒng)的功率和性能.新思科技（Synopsys, Inc., 納斯達克股票代碼：SNPS）近日推出面向臺積公司N6RF工藝的全新射頻設計流程，以滿足日益復雜的射頻集成電路設計需求。臺積公司N6RF工藝采用了業(yè)界領先的射頻CMOS技術，可提供顯著的性能和功效提升。新思科技攜手Ansys、是德科技（Keysight）共同開發(fā)了該全新射頻設計流程，旨在助力共同客戶優(yōu)化5G芯片設計，并提高開發(fā)效率以
- 關鍵字： 新思科技 臺積公司 N6RF 射頻設計 5G SoC 是德科技
arm架構移動SoC中天花板？Apple M系列處理器的現在與未來
- 蘋果全球開發(fā)者大會（WWDC）于北京時間2022年6月7日凌晨1點如期舉辦，雖然蘋果發(fā)布的iOS 16、iPadOS 16和WatchOS 9反響平平，但是這次全新推出的M2芯片，可謂賺足了關注。自從蘋果于2020年11月11日發(fā)布M1芯片以來，在移動SoC領域蘋果成了毫無疑問的王者：M1屠榜各大移動SoC性能天梯圖，和傳統(tǒng)的高通以及聯發(fā)科芯片甚至拉開了倍數的性能差距。隨后一年發(fā)布的M1 pro、M1 max以及M1 max ultra性能更是直逼x86架構這種高性能桌面級CPU，PC芯片市場似乎大有重新
- 關鍵字： Apple M1 M2 SoC x86
新思科技推出全新DesignDash設計優(yōu)化解決方案,開啟更智能的SoC設計新時代
- 新思科技（Synopsys, Inc.）近日正式推出全新DesignDash設計優(yōu)化解決方案，以擴展其EDA數據分析產品組合，通過機器學習技術來利用此前未發(fā)掘的設計分析結果，從而提高芯片設計的生產力。作為新思科技業(yè)界領先的數字設計系列產品和屢獲殊榮的人工智能自主設計解決方案DSO.ai?的重要補充，新思科技DesignDash解決方案能夠實現全面的數據可視化和AI自動優(yōu)化設計，助力提高先進節(jié)點的芯片設計生產力。該解決方案將為所有開發(fā)者提供實時、統(tǒng)一、360度視圖，以加快決策過程，通過更深入地了解運行、設計
- 關鍵字： SoC 設計 新思科技 DesignDash
車規(guī)SoC芯片廠商征戰(zhàn)功能安全，誰是最佳助力者？
- 當前，全球汽車產業(yè)正在經歷著重大變革，伴隨著ADAS/自動駕駛、V2X等領域創(chuàng)新應用的不斷增加，智能網聯汽車正在成為具備中央處理引擎的重型計算機?！ ∵@背后，智能網聯汽車的連接性、復雜性日益增加，隨之而來的還有龐大的行駛數據和敏感數據，潛在的安全漏洞點也日趨增多?！ 」_數據顯示，目前一輛智能網聯汽車行駛一天所產生的數據高達10TB，這些數據不僅包含駕乘人員的面部表情等數據，還包含有車輛地理位置、車內及車外環(huán)境數據等?！ 《辔粯I(yè)內人士直言，網關、控制單元、ADAS/自動駕駛系統(tǒng)、各類傳感器、車載信息娛
- 關鍵字： ASIL SoC ADAS
芯翼信息科技完成近5億元B輪融資
- 近日，物聯網智能終端系統(tǒng)SoC芯片提供商芯翼信息科技（上海）有限公司（以下簡稱：芯翼信息科技或公司）完成近5億元B輪融資，資金主要用于加強芯片產品研發(fā)、完善生產制造供應鏈、擴充核心團隊等。本輪投資由招銀國際、中金甲子聯合領投，招商局資本、寧水集團、亞昌投資等跟投，另外老股東峰瑞資本、晨道資本、華睿資本等持續(xù)加注。芯翼信息科技成立于2017年，是一家專注于物聯網智能終端系統(tǒng)SoC芯片研發(fā)的高新技術企業(yè)，產品涵蓋通訊、主控計算、傳感器、電源管理、安全等專業(yè)領域。公司創(chuàng)始人及核心研發(fā)團隊來自于美國博通、邁凌、瑞
- 關鍵字： 芯翼信息 智能終端 SoC
Silicon Labs在全球率先推出安全Sub-GHz片上系統(tǒng)，無線傳輸距離超過1英里，電池壽命超過10年
- – Silicon Labs擴展Series 2平臺，支持Amazon Sidewalk、mioty、無線M-Bus和Z-Wave
- 關鍵字： Silicon Labs 物聯網 SoC
基于逐次最鄰近插值的動力電池電壓模擬方法*
- 動力電池模擬系統(tǒng)是新能源汽車測試平臺等工業(yè)領域的重要裝備，而電池模型是該系統(tǒng)能否精確模擬電池特性的關鍵環(huán)節(jié)。為兼顧數據容量和給定電壓的精確性，提出逐次最鄰近插值算法應用于電池模型數據查表，該方法根據動力電池在電池電荷狀態(tài)(State of Charge，SOC)初始段、平穩(wěn)段和末尾段的輸出特性，建立了三個不同分辨率的模型子表，并借鑒最鄰近插值算法的計算量小和容易實現的優(yōu)點，采用對模型表逐次迭代分區(qū)，進而逼近實際SOC和采樣電流對應的電池模型給定電壓值，達到細化電池模型表分辨率效果。討論了迭代次數選擇對算法
- 關鍵字： 查表 最鄰近插值算法 動力電池 SOC 給定電壓 202102
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