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【CTIMES/SmartAuto 报导】   2020年05月21日 星期四

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是德科技(Keysight Technologies Inc.)日前发表 PathWave Waveform Analytics边缘电脑至云端运算应用软体。这套创新软体利用机器学习演算法来改善异常侦测成效,并且降低矽前验证的资料储存成本。

运用强大的机器学习技术,消除电压和电流突波、IO 突波和时间偏移
运用强大的机器学习技术,消除电压和电流突波、IO 突波和时间偏移

汽车、物联网和行动装置市场正飞速成长。这些市场仰赖创新设计思维和科技,使得半导体设计工程师能够加速研发可靠、稳定而安全的产品,藉以阻挡各种恶意入侵,并且降低产品功耗。

Keysight PathWave Waveform Analytics是进阶分析软体解决方案,采用全新资料压缩技术,可长时间连续压缩波形,并以高解析度播放和分析超过数TB的资料。此解决方案内建机器学习技术,让工程师能更准确地侦测电压和电流异常,并且查看波形的暂态趋势。

Keysight PathWave Waveform Analytics主要功能和优势

.采用拥有专利的机器学习演算法,可侦测异常和离群值,大幅缩短矽前验证的分析时间

.直接在矽前验证阶段进行除错,节省高成本的矽後验证时间,进而降低整体专案成本

.利用前处理和後处理演算法,提高整体设计可靠度,以便准确侦测电源和信号波形的电压和电流突波

是德科技电子工业解决方案事业群??总裁暨总经理Christopher Cain表示:「高能源效率半导体需在设计品管阶段,严格执行可靠、稳定和安全的分析,是德科技创新的大数据波形分析解决方案,让半导体设计人员得以将设计分析作业自动化,将验证效率提高9成,进而缩短新产品从设计到上市的时间。」

利用Keysight PathWave Waveform Analytic,设计工程师能够:

.以更高的视野解读分组结果,以辨识离群波形形状

.支援高解析度的资料分析和阶层分组功能,以便钻探资料的不同层面

.查询并分析已撷取或储存之大向量资料或波形的任何一部分

.将边缘电脑和伺服器之间的资料传输量降到最低,大幅缩短回应时间

.直接在仪表板上查看无限多的通道,可锁定或移动想要观测之通道的波形,以便进行比较

.针对波形进行多维度比较并且进一步微调,以利後续分析

關鍵字: 機器學習  云端运算  是德 
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