Xilinx UltraScale™ 架構針對要求最嚴苛的應用，提供了前所未有的ASIC級的系統級集成和容量。 UltraScale架構是業界首次在All Programmable架構中應用最先進的ASIC架構優化。該架構能從20nm平面FET結構擴展至16nm鰭式FET晶體管技術甚至更高的技術，同 時還能從單芯片擴展到3D IC。借助Xilinx Vivado®設計套件的分析型協同優化，UltraScale架構可以提供海量數據的路由功能，同時還能智能地解決先進工藝節點上的頭號系統性能瓶頸。 這種協同設計可以在不降低性能的前提下達到實現超過90%的利用率。 UltraScale架構的突破包括： • 幾乎可以在晶片的任何位置戰略性地布置類似于ASIC的系統時鐘，從而將時鐘歪斜降低達50% • 系統架構中有大量并行總線，無需再使用會造成時延的流水線，從而可提高系統速度和容量 • 甚至在要求資源利用率達到90%及以上的系統中，也能消除潛在的時序收斂問題和互連瓶頸 • 可憑借3D IC集成能力構建更大型器件，并在工藝技術方面領先當前行業標準整整一代 • 能在更低的系統功耗預算范圍內顯著提高系統性能，包括多Gb串行收發器、I/O以及存儲器帶寬 • 顯著增強DSP與包處理性能 賽靈思UltraScale架構為超大容量解決方案設計人員開啟了一個全新的領域。
標簽： UltraScale Xilinx 架構
上傳時間： 2013-12-23
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PCB Layout Rule Rev1.70, 規範內容如附件所示, 其中分為: (1) ”PCB LAYOUT 基本規範”:為R&D Layout時必須遵守的事項, 否則SMT,DIP,裁板時無法生產. (2) “錫偷LAYOUT RULE建議規範”: 加適合的錫偷可降低短路及錫球. (3) “PCB LAYOUT 建議規範”:為製造單位為提高量產良率,建議R&D在design階段即加入PCB Layout. (4) ”零件選用建議規範”: Connector零件在未來應用逐漸廣泛, 又是SMT生產時是偏移及置件不良的主因,故製造希望R&D及採購在購買異形零件時能顧慮製造的需求, 提高自動置件的比例.
上傳時間： 2013-11-03
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收發器乃新型通訊系統的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機、 收發器乃新型通訊系統的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機、 收發器乃新型通訊系統的基本組件，可以用於各種不同裝置包括手機、 WLANWLANWLANWLAN網路橋接器與蜂巢式基礎建設。
上傳時間： 2013-10-12
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提出一種用于產生窄帶脈沖信號的波形發生器設計方案。波形發生器的設計基于幅度調制的思想，電路由函數發生器MAX038、乘法器AD834、模擬開關DG401等元件構成，實現漢寧窗調制單一頻率信號的功能。
上傳時間： 2013-10-31
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為了解決實現的瓶頸，Vivado 工具采用層次化器件編輯器和布局規劃器、速度提升 了3 至 15 倍且為 SystemVerilog 提供業界領先支持的邏輯綜合工具、速度提升 了4 倍且確定性更高的布局布線引擎、以及通過分析技術可最小化時序、線長、路由擁堵等多個變量的“成本”函數。此外，增量式流程能讓工程變更通知單 (ECO) 的任何修改只需對設計的一小部分進行重新實現就能快速處理，同時確保性能不受影響。 賽靈思vivado設計套件專題:http://www.elecfans.com/topic/tech/vivado/
標簽： Integrator Final_IP vivado 視頻
上傳時間： 2013-10-12
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LonWorks 開發技術是用于開發監控網絡系統的一個完整的技術平臺。介紹了神經元芯片的基本結構及I ／ O 配置，神經元芯片可提供單端、差分和特殊應用模式3 種網絡通信方式，便于現場工業設備的聯網通信。分析了電力線收發器PLT-22 的應用，硬件電路由電力線收發器PLT-22、神經元芯片和MAX186 組成，軟件采用Neuron C 專門為神經元芯片設計的程序語言編寫，給出了程序流程圖及關鍵的程序代碼。實際應用表明：基于LonWorks 電力線收發器PLT-22 智能數據測控節點通信性能好，電力網絡能夠用于控制數據的傳輸。關鍵詞： LonWorks； 神經元芯片； 電力線收發器PLT-22； MAX186； Neuron C
上傳時間： 2013-10-27
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zebra免費軟件，實現RIP,OSPF等路由功能
上傳時間： 2014-01-07
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在linux，unix下實現aodv路由算法
標簽： linux
上傳時間： 2015-03-11
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程序用于構造虛假ARP包來欺騙網絡主機，使 得被指定的主機被從網絡中斷開；程序只對以 路由作為劃分的同一局域內主機產生作用。
上傳時間： 2015-03-14
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Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵，是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。 設有M個N維記憶模式，通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計，使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。 比較困難，目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1）學習模式——決定權重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個神經元j、i間的權重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數 ap(s)：第p個模式的第s個要素（-1或1） wij：第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時，wij=0，即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經元輸出值的初始化 想起時，一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素（-1或1） 將xi(0)作為相對應的神經元的初始值，其中，0意味t=0。 反復部分：對各神經元，計算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f（）--Sgn（） θi—神經元i發火閾值 反復進行，直到各個神經元的輸出不再變化。
上傳時間： 2015-03-16
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