数字系统小延迟缺陷诊断及测试- - 理论与方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61170063
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60.0万
  • 负责人：
    向东
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

小延迟缺陷（SDD）是数字系统高度集成化的必然产物。SDD是指延迟故障的延迟量很小，不容易被ATE识别。测试要求将故障效应沿着通过每一信号线的长路径传播。当路径延迟及SDD的延迟量和大于时钟周期时，该缺陷就被检测到。小延迟缺陷的诊断仍然是空白，测试集要求能够识别小延迟缺陷的位置。通过获取的信息指导修正现有的设计及生产流程，因而提高成品率。本项目拟提出不同的SDD诊断方法：（1）基于路径识别的诊断测试码产生方法，及（2）基于缺陷概率的故障诊断。基于缺陷概率的SDD诊断是通过缺陷概率分析来引导故障点的识别。基于路径识别的故障诊断是通过新的SDD基于诊断的测试码产生来实现的。后者涉及路径识别，诊断测试码产生及故障点确认等。诊断测试集合会控制得足够小。本项目还将提出有效的SDD测试精简策略及测试压缩技术。本项目还将考虑一些动态因素，如温度及电压等对路径延迟的影响，基于此提出一种新的SDD测试方法。

结项摘要

本项目在小延迟缺陷的测试精简，热驱动的小延迟缺陷测试测试及降低热突发事件的DFT设计技术，三维IC热驱动测试，延迟测试测试压缩及转换延迟故障的测试精简做出.了深入细致的工作。小延迟缺陷测试精简含高效的最长可测试路径选择，该算法不需要回溯就能完成最长可测试路径选择。基于选择的路径集合提出了一种高效的测试精简 .算法。三维热驱动测试策略提出一种新的测试排序方法可有效地降低峰值温度。小延迟缺陷测试的热突发事件是指由于测试过程中温度的变化引起的过测试。热驱动小延迟.测试提出一种新的小延迟测试排序策略及一种新的热驱动路径选择算法可有效地降低热突发事件，但不能从根本上解决该问题。本项目提出一种新的热驱动DFT结构及测试方法可以从根本上解决小延迟缺陷测试的热突发事件问题。转换故障的测试精简是基于测试影响范围来实现的。该方法在一种新的度量的引导下实现测试码产生及测试精.简。

项目成果

期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Deadlock-Free Adaptive Routing in Meshes with Fault-Tolerance Ability Based on Channel Overlapping
基于通道重叠的具有容错能力的网状无死锁自适应路由
  • DOI：
    10.1109/tdsc.2009.3
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing
  • 影响因子：
    7.3
  • 作者：
    Xiang, Dong
  • 通讯作者：
    Xiang, Dong
Scan Flip-Flop Grouping to Compress Test Data and Compact Test Responses for Launch-on-Capture Delay Testing
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2012-04
  • 期刊：
    ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Xiang, Dong;Chen, Zhen;Wang, Laung-Terng
  • 通讯作者：
    Wang, Laung-Terng
MVP: Minimum-Violations Partitioning for Reducing Capture Power in At-Speed Delay-Fault Testing
MVP：用于降低全速延迟故障测试中捕获功率的最小违规分区
  • DOI：
    10.1109/tcad.2011.2162237
  • 发表时间：
    2011-11
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Chen, Zhen;Chakrabarty, Krishnendu;Xiang, Dong
  • 通讯作者：
    Xiang, Dong

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
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AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
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          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
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          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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