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第67期国际名家讲堂:高速数据转换器的电路和架构设计 预告

2018年7月4日 8:00 ~ 2018年7月5日 18:30

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    注:收费详情请关注IC咖啡公众号,查看具体活动。


    主办单位

    工业和信息化部人才交流中心(MIITEC)


    承办单位

    江北新区IC智慧谷


    协办单位

    中国半导体行业协会集成电路分会

    江苏省半导体行业协会

    南京江北新区人力资源服务产业园

    南京江北新区产业技术研创园


    支持媒体

    IC咖啡、EETOP、芯师爷、半导体行业观察、

    芯榜、半导体行业联盟、芯片超人

    半导体圈、中国半导体论坛、矽说


    前言

    由于Murmann教授的2017课程涵盖了数据转换,今年的活动将把注意力转移到现代传感器接口上。它将涵盖组成CMOS混合信号电路的设计,涵盖从“电子到晶体管,数位和算法”的广泛主题。总体目标是加深参与者对传感器接口的理解,并将其高效转换为晶体管级电路。此外,本次讲堂还将以压缩感知和轻量级机器学习算法为例,介绍先进的传感器数据处理概念。(详情请点击)


    活动安排 

    第67期国际名家讲堂 

    高速数据转换器的电路和架构设计

    (需注册费,详见下文)


    活动时间:2018年7月4-5日(周三、周四)

    活动地点:南京江北新区产业技术研创园

    (南京浦口区团结路99号孵鹰大厦A座3楼316)


    名家介绍

    Boris Murmann

    斯坦福大学教授

    个人履历:

    ●  Boris Murmann教授于2004年加入斯坦福大学,现在是电子工程学的教授。

    ●  2003年获得了加州大学伯克利分校的电子工程博士学位。

    ● 从1994年到1997年,在德国Neutron微电子研究了在自动化CMOS技术中的低功耗,微功耗ASIC。

    ●  Boris Murmann教授研究兴趣主要有混合信号集成电路设计,尤其是重点研究数据转换和传感器接口。

    ●  在2008年,VLSI会议上成为最佳学生论文奖的共同获得者,并获得IEEE CICC会议的最佳邀请论文奖。

    ●  2009年获得Agilent Early Career Professor Award以及在2012年获得Friedrich Wilhelm Bessel Research Award 。

    ●  他是JSSC的副编辑以及ISSCC数据转换分会的主席。他是ISSCC2017的程序主席并成为IEEE Fellow。

    ●  以作者和共同作者的身份在会议、杂志以及书籍上发表了150多篇技术论文。


    你们期待的课程大纲来啦!

    7月4日

    Module 1: Anatomy of mixed-signal interfaces: Driver applications, & circuit requirements and the CMOS fabric

    模块1:混合信号接口的剖析: 驱动程序应用,电路要求和CMOS结构

    The first day begins with an overview that identifies modern driver applications, along with typical interface design approaches and associated circuit challenges. This introduction is followed by a design-centric evaluation of CMOS technology, using the gm/ID ratio as the core variable.

     

    Modules 2 &3: Systematic design of gain stages

    模块2 &3:系统设计增益阶段

    The understanding from the gm/ID-based characterization in the previous module is used to translate block specifications into transistor sizes in a systematic and re-use friendly manner. The considered blocks are typical interface gain and filter blocks and include switched-capacitor stages.

     

    Module 4: Offset and flicker noise suppression

    模块4:偏移和闪烁噪声抑制

    Offset and flicker noise are among the most significant impairments in sensors. This module will cover the key techniques to mitigate these issues, including correlated double sampling and chopping.

     

    7月5日

    Module 5: System-driven sensor interface design

    模块5:系统驱动传感器接口设计

    This module will cover a system-centric exploration of common interface solutions. It will cover various applications in MEMS/inertial sensing interfaces and a variety of examples from the biomedical space.

     

    Module 6: Compressed sensing

    模块六:压缩传感

    This module presents an introduction to compressed sensing for circuit designers. It will review the basic mathematical concepts, and discuss example circuits & applications.

     

    Module 7 & 8: Embedded machine learning

    模块7 & 8:嵌入式机器学习

    Machine learning algorithms have been successfully deployed in cloud-centric applications and on digital platforms such as FPGAs and GPUs. However, with the growing need for always-on operation, it is attractive to consider solutions that are tightly coupled to the sensor front-end and exploit mixed-signal techniques to reduce the data volume close to its source. Motivated by these opportunities, this module will cover examples on feature extraction for image and audio processing, as well as mixed-signal circuits for convolutional neural networks.


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