新思, 引领万物智能

人工智能的下一个挑战 —— 可解释性和可诠释性?

在人工智能和机器学习中,可解释性(explainability)和可诠释性(interpretability)经常互换使用。然而,这两者之间有一个细微的区别。可解释性是关于理解为什么某些事情发生的机制,而可诠释性是关于如何用人类的术语很好地来说明白这些机制。可诠释性的研究目前发展迅速;但有很多还需要做。

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To USB,or Not USB 这是一个值得思考的问题

在很久以前……确切的说是2015年左右,USB-IF(USB标准化组织)曾预计,工艺节点将发展到不再支持3.3V的USB 2.0标准的程度。或者说,高级工艺节点中的IO电压将不再支持生成或接收3.3V电压信号。与此同时,人们期望USB将继续作为外围设备和数据的主要外部接口进行集成。这意味着,PC、平板电脑、手机、机顶盒和电视都将配备USB以及WiFi和蓝牙。

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心之所起,光之所在——走近新思科技创始人

行业内许多著名的大拿之所以进入这一行业,一定程度上是因为在他们成长的过程中有过与这个行业相关的重大经历,以至于影响了他们的决定。对于EDA(电子设计自动化)市场领导者新思科技董事长兼联席CEO Aart de Geus先生来说,就应该是年轻时的一次意外。

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金融服务行业是否能有效地未雨绸缪,领先于网络攻击?

新思科技网络安全研究中心(CyRC)最近委托数据安全中心Ponemon Institute对金融服务行业当前的软件安全实践进行独立调查,以了解该行业的态势及其解决安全相关问题的能力。

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助力AI算法芯片化,新思科技推出专用指令集处理器设计工具

对于大多数的AI算法厂商来说,由于缺乏半导体芯片的研发人才积累、技术积累和经验积累,这也使得他们在将AI算法芯片化的过程中会遇到非常多的难题和挑战。针对这这一趋势,新思科技推出了一套能够实现专用指令集处理器(ASIP)开发流程自动化的工具——ASIP Designer,可以助力AI算法厂商快速高效的实现“算法芯片化”。

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针对高吞吐量、低延时且具灵活性的5G通信芯片的专用处理器

尽管我们研究 5G 已有一段时间,但新无线电 (NR) 的 5G 标准在 2018 年才完成融合,到 2020 年开始5G网络部署,SoC 的开发窗口会非常短。芯片制造商们没有坐等标准成熟,而是选择在模块中加入更多软件可编程解决方案,这些解决方案传统上会作为固定功能硬件,在物理层和数字前端等环节得以实现。

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应用程序安全能力:构建安全计划以提高标准

首席信息安全官(CISO)在软件安全方面发挥着关键作用。每家企业都需要一位有权对数据和软件组合进行治理的人员,并且他有明确的执行计划,这样有助于针对企业风险进行探讨。

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EDA 加速AI芯片产出,行业发展需要“硬碰硬”

提到硬科技,半导体绝对位列其中,而其特别之处在于一方面是人工智能发展的主要推手,另一方面,也是人工智能发展的受益行业。应用电子自动化设计工具(EDA)将是加速AI 芯片应用的重要手段。设计、封装工具有AI的加持,可以加速验证过程、提高结果质量、优化功耗和性能。

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从芯片到软件打造物联网安全

在物联网(IoT)设备酷炫、语音互动界面背后,有着数百万行代码以及超速的运算程式。最薄弱的环节却可能是基础的 – 某一个协议的错误实现,或某一块芯片上缺少一个信赖安全区。 在任何一种情况下,黑客攻击都是非常容易的。 因此,今天的许多攻击都不是高级的黑客完成的,基本的编程技术足矣。

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科技公司并购:对SDLC流程/工具进行尽职调查

在软件公司并购中,对目标公司的SDLC进行技术尽职调查是必需的。如果你对其流程和工具并不清楚的话,可能会给你带来损害。在收购或者兼并一家公司之前,有许多因素你需要考虑,涵盖目标公司的财务状况、员工、法律状况、客户群以及技术等。其中,技术,不仅涉及公司建立的技术,还包括他们如何构建技术。作为技术尽职调查的一部分,你应该评估目标公司的软件开发生命周期(SDLC)流程和工具。

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