TRNG算法

Ⅰ 求这两个芯片的参数DS28E39Q和DS28E84Q

你好，有的，这两个芯片明佳达电子有货的，全新原装，质量可保障。
一、DS28E39Q DeepCover安全ECDSA双向，具有ChipDNA PUF保护的身份验证器：
强大的对策防范安全攻击
ECDSA认证的存储数据和计数器的读/写。
高效的公钥身份验证解决方案，以对外围设备进行身份验证
补充功能可轻松集成到最终应用程序中
二、DS28E84Q DeepCover防辐射，高容量，1-Wire认证器：
高抗辐射性，允许用户在医疗灭菌之前进行可编程的制造或校准数据
ECC-P256计算引擎
SHA-256计算引擎
通过ECDH建立密钥对SHA-256 OTP（一次性填充）可配置存储器的R / W进行加密
一个GPIO引脚，带有可选的身份验证控制
具有符合NIST SP 800-90B的熵源的TRNG，具有读出功能
用于ECC操作的可选芯片生成Pr / Pu密钥对，或用于SHA256功能的密钥
具有经过身份验证的读取操作的17位一次性可设置，非易失性递减计数器

Ⅱ C语言指针问题

首先第一个问题：char *top(char *line,int *size){} 这个函数是习题要求你完善这样一个函数，还是你自己写的？
明确第一个问题后，你要明确trng这个数组是否为全局的数组，若不是的话从函数本身来说就有问题。其三，若问题只是让你用指针的形式输出trng数组中的图形的话，没必要设置三个函数。还有就是虽然C中无法返回数组，但是能返回数组的首地址，然后根据偏移量就能够取出你需要的东西了。其实这个样的问题，你应该把原题写上来，然后针对你不了解的问题提问要好很多。

Ⅲ python做逻辑回归 怎么把导入的数据分成x,y

简介
本例子是通过对一组逻辑回归映射进行输出，使得网络的权重和偏置达到最理想状态，最后再进行预测。其中，使用GD算法对参数进行更新，损耗函数采取交叉商来表示，一共训练10000次。
2.python代码
#!/usr/bin/python

import numpy
import theano
import theano.tensor as T
rng=numpy.random

N=400
feats=784
# D[0]:generate rand numbers of size N,element between (0,1)
# D[1]:generate rand int number of size N,0 or 1
D=(rng.randn(N,feats),rng.randint(size=N,low=0,high=2))
training_steps=10000

# declare symbolic variables
x=T.matrix('x')
y=T.vector('y')
w=theano.shared(rng.randn(feats),name='w') # w is shared for every input
b=theano.shared(0.,name='b') # b is shared too.

print('Initial model:')
print(w.get_value())
print(b.get_value())

# construct theano expressions,symbolic
p_1=1/(1+T.exp(-T.dot(x,w)-b)) # sigmoid function,probability of target being 1
prediction=p_1>0.5
xent=-y*T.log(p_1)-(1-y)*T.log(1-p_1) # cross entropy
cost=xent.mean()+0.01*(w**2).sum() # cost function to update parameters
gw,gb=T.grad(cost,[w,b]) # stochastic gradient descending algorithm

#compile
train=theano.function(inputs=[x,y],outputs=[prediction,xent],updates=((w,w-0.1*gw),(b,b-0.1*gb)))
predict=theano.function(inputs=[x],outputs=prediction)

# train
for i in range(training_steps):
pred,err=train(D[0],D[1])

print('Final model:')
print(w.get_value())
print(b.get_value())
print('target values for D:')
print(D[1])
print('prediction on D:')
print(predict(D[0]))

print('newly generated data for test:')
test_input=rng.randn(30,feats)
print('result:')
print(predict(test_input))

3.程序解读
如上面所示，首先导入所需的库，theano是一个用于科学计算的库。然后这里我们随机产生一个输入矩阵，大小为400*784的随机数，随机产生一个输出向量大小为400，输出向量为二值的。因此，称为逻辑回归。
然后初始化权重和偏置，它们均为共享变量(shared)，其中权重初始化为较小的数，偏置初始化为0，并且打印它们。
这里我们只构建一层网络结构，使用的激活函数为logistic sigmoid function，对输入量乘以权重并考虑偏置以后就可以算出输入的激活值，该值在(0,1)之间，以0.5为界限进行二值化，然后算出交叉商和损耗函数，其中交叉商是代表了我们的激活值与实际理论值的偏离程度。接着我们使用cost分别对w,b进行求解偏导，以上均为符号表达式运算。
接着我们使用theano.function进行编译优化，提高计算效率。得到train函数和predict函数，分别进行训练和预测。
接着，我们对数据进行10000次的训练，每次训练都会按照GD算法进行更新参数，最后我们得到了想要的模型，产生一组新的输入，即可进行预测。

Ⅳ innova card公司的USIP芯片 有那些特点

innova card的 USIP芯片通过了PCI和EMV认证，是一种高安全性，高保密性芯片。

英诺瓦 芯片（Innova Card）的技术是基于一个革命性的USIP专业平台。这个平台是以一个完全符合安全加密EMV与PCI PED标准的系统级芯片（SoC）为主体，并将所有可用于开发低成本POS终端机的功能，都集成于此一USIP专业平台中。USIP芯片是一个高度集成的专用芯片，它内嵌了一个经由安全加密的32位100MHz RISC处理器，丰富而多样的内部存储空间（128KB ROM 、128KB SRAM， 和256KB的NOR型闪存），多种完整而实用的控制器（如USB OTG、多组智能卡接口等）和快速的A/D转换接口等。利用了一系列专为USIP专业平台所设计的开发工具，英诺瓦 芯片的专家们更已经将Linux操作系统嵌入USIP专业平台的软件开发环境中，帮助客户更容易的去开发各种与支付终端（Payment）有关的产品。
这是此芯片的资料：
USIP（Universal Secure Integrated Platform）是INNOVA开发的包括硬
件和软件的通用安全集成平台，下面对该平台芯片的硬件、软件和开发工具做简
要介绍：
一、硬件

采用32BIT RISC MIPS32 4KSD内核，带MMU支持LINUX操作系统，内带指令
支持RSA，ECC，DES和AES加密算法，内置的加密乘/除单元 （ Crypto Multiply/
Divide Unit） 使得在每个周期都可以完成32BIT*16BIT的乘法，每两个周期完成32BIT*32BIT的乘法，有8KBYTE的指
令和数据的CACHES。

时钟采用12MHZ和32.768KHZ两个时钟源。其中12MHZ的主时钟通过内部PLL倍频到24M，48M，最高到96MHZ，使得
有120MIPS（96M）的处理能力。采用较低的外部主频便于降低EMI噪声，使得对布PCB版的要求大大降低。32.768KHZ的

外部时钟用于供内部独立的RTC用。

片内有256K FLASH，128K SRAM，以及128K ROM （掩模HAL硬件虚拟层程序，EMV L1驱动程序以及用于通过RS232
下载程序的BOOT LOADER程序）对于外部FLASH，SRAM或SDRAM中的数据或程序，出于数据安全的考虑，USIP有一区别于
其他ARM7/ARM9或POWER-PC内核的处理方法，这就是USIP Cryptographic Interface (UCI)单元。即在内部MIPS核与外
部的存储器之间有一个硬件的基于AES-128算法标准的加/解密的单元。它可以使读写存储器时在后台自动完成数据或
程序的加/解密，而无须CPU来处理。此项技术能够满足严格的EMV2004的数据安全要求。（该芯片目前已经获得EMV
LEVEL 1的安全认证证书）。

后备电池
后备电池为USIP中的实时钟RTC单元，64BYTE的SRAM和用于安全检测的机械装置提供后备电源。

内部和外部的传感器
USIP有多达12个外部传感器输入。核传感器用于检测系统频率和系统电压。环境传感器用于检测环境温度，电池
电压，RTC时钟频率。安全机械检测用于防侵入或开盖的检测。

实时时钟
RTC提供年，月，日，时，分，秒，星期，1/8秒的分辩率，可编程的闹钟功能。

内置物理真随机数发生器（True Random Number Generator TRNG）
该发生器能在128个系统时钟周期内，产生128BIT的随机数。已经通过NIST FIPS 140-2和DIEHARD的测试。

智能卡接口（Smart Card Interface SCI）
USIP提供3个独立的完全符合ISO-7816 标准的智能卡接口，他们都可以同步或异步的UART接口进行通讯。11-

bit基本时钟单元的计数器，在传输模式发生错误时自动重发，在接受模式发生奇偶检验错误时能自动产生出错信号。
在手动模式时能直接驱动卡的I/O口。

磁条卡读卡接口 F2F DECODER
该接口可以直接从磁条卡读卡器上读取3轨符合ISO-7811标准的磁条卡信息，BIT 率从240到11.7KBPS。磁到长度

大约是86MM，最大读取时间为1.07秒，最小读取时间为0.065秒。该接口通过寄存器配置来接收磁条卡信息，而不再需
要采用昂贵的带IIC或RS232的磁条卡读卡模块。

热敏打印机接口
这个接口可以用串行模式驱动任何热敏打印头，也能驱动步进电机，在USIP芯片中集成的ADC可以用于检测打印
机头的温度，供电电压以及其他参数。该接口可以支持高达2048个点，时钟频率高达48MHZ，步进马达速度可编程，单
点时序可编程。所有这些都是通过配置片内寄存器来完成的。

键盘控制器
键盘控制器采用硬件扫描12*12键盘，其中包括按键检测，4个按键寄存器。

LCD接口
该接口采用4位或8位的数据总线，读写控制线为EN，R/W，C/D三条线，接口模式与MOTOROLA的68系列单片机接口

一样。因此它可以直接连接192*64或320*240的LCD模块。

USB 2.0 OTG接口
该接口可用于读写U盘，符合U盘报明细和数据。

UART接口
USIP有4个独立的UART接口，UART0和UART1有8BYTE的发送和接受BUFFER。而UART2和UART3只有4BYPE的BUFFER。

UART1可以控制标准的MODEM。

GPIO/SPP/PS2
USIP有32个通用GPIO，其中部分GPIO与PS2和SPP（标准并行口）复用。

IIC接口
100和400KHZ，可配置为MASTER或SLAVE，2个FIFO（RX 和TX）。

SPI接口

2个FIFO（TX 和RX），可编程时钟，传输状态中断和标志，最大波特率为1.5MBPS。

WATCHDOG TIMER（看门狗）

PWM TIMER

TIMER/COUNTER

ADC
6通道，从2到10位的分辨率可选，爆发模式，10BIT分辨率时转换率可达400K，基准电压1.8和3.3V可选。

调试和边界扫描。
USIP提供两种版本，不带JTAG口的IC0400A，带JTAG口的IC0400J，这两种芯片都有JTAG_SEL0和JTAG_SEL1引脚
(D7和A6 球)。

二、开发工具及软件

提供DES，3DES，RSA，AES，SHA1，SHA256的加密算法库，客户可以免费使用，但不提供源代码。该服务大大降
低了客户自己编写算法的难度并且节约了大量用于测试算法准确性的时间。

提供HAL（硬件抽象层）的驱动程序，EMV L1的驱动程序和BOOT LOADER软件并将此部分软件掩模在片内的128K
ROM区中，避免了客户自己开发RS232，USB，LCD，热敏打印机等外设的底层驱动软件的麻烦，即可靠又无错误。

Ⅳ 安霸半导体最新推出高性能AI视觉处理器CV5，你了解多少

Ambarella（下称”安霸半导体”，纳斯达克代码：AMBA，专注人工智能视觉的一家半导体公司）宣布推出 CVflow® 系列最新芯片 CV5，该款人工智能视觉处理器可支持 8K 视频录制或 4 路独立图像输入的 4K 视频流录制。 新 SoC 芯片 CV5 将推动智能汽车摄像系统、消费级无人机、运动相机和 360° 全景相机，以及机器人视觉系统的进一步发展。安霸半导体 CVflow AI 引擎与双核 Arm®A76 处理器的完美集成为各种主流人工智能算法提供卓越性能。CV5 拥有高性能图像信号处理器（ISP），可为视频编码优化以提高人眼观感，同时为机器视觉算法优化以提升准确度。CV5 采用 5 纳米先进制程，拍摄 8Kp30 视频所需功耗低于 2 瓦。

关于Ambarella（安霸半导体）

Ambarella 的产品广泛应用于人类和计算机视觉领域，包括视频安防、高级驾驶辅助系统（ADAS）、电子后视镜、行车记录仪、驾驶员及舱内智能监控、汽车无人驾驶和机器人应用等。Ambarella 的低功耗处理器可用于智能摄像机设计，支持超高清图像处理、视频压缩、深度神经网络加速，可从高分辨率视频中提取有价值的数据。