在電子設(shè)計自動化(EDA)領(lǐng)域,隨著芯片設(shè)計復(fù)雜度的不斷提升,傳統(tǒng)的自動化測試平臺面臨著諸多挑戰(zhàn),如測試用例數(shù)量龐大、異常檢測效率低下以及根因分析困難等。為了解決這些問題,引入人工智能(AI)技術(shù),特別是機器學(xué)習(xí)算法,成為提升自動化測試平臺性能的有效途徑。本文將探討基于機器學(xué)習(xí)的異常檢測與根因分析在AI賦能的自動化測試平臺中的應(yīng)用。
是德科技(Keysight Technologies, Inc.)日前宣布,公司將與溫莎大學(xué) SHIELD 車載網(wǎng)絡(luò)安全卓越中心合作,利用 Keysight SA8710A 車載網(wǎng)絡(luò)安全滲透測試平臺為汽車工程學(xué)生提供高級網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)。SHIELD 項目致力于培養(yǎng)工程和計算機科學(xué)學(xué)生,進而推進和開發(fā)車載網(wǎng)絡(luò)安全解決方案,從而確保未來車輛的安全性和可靠性。