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Enregistrement W1500543375 · doi:10.4271/2006-01-1554

Implementing Automotive Microcontroller Abstraction Layer (MCAL) on 32 bit Architectures

2006· article· en· W1500543375 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocontrollerComputer scienceLayer (electronics)Automotive industryAbstractionEmbedded systemAbstraction layerBit (key)Computer architectureComputer hardwareComputer networkEngineeringMaterials scienceOperating systemSoftwareNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">Modern automotive systems are highly complex, incorporating more than one CPU core, running with more than 100 MHz and consisting of millions of transistors. Similarly, software complexity is growing at an even higher rate. There is thus a high expectation in the automotive market that deliveries from μC suppliers should also contain an independent software layer - the Microcontroller Abstraction Layer - placed on the register level of the μC. The I/O drivers standardization activity, which started with the HIS (<i>Hersteller Initiative Software</i>), is now continued with AUTOSAR (Automotive Open System Architecture) which will standardize all layers of the ECU basic software.</div> <div class="htmlview paragraph">The complex interaction between specifically implemented hardware features and standardized software requirements is a big challenge for software driver development. The implementation solutions need to map different software modules to the same μC resource and need to manage the complex dependency between software driver configurations.</div> <div class="htmlview paragraph">In addition, non-standardized complex drivers need to be integrated with the standardized ones especially since they also access the same μC peripherals.</div> <div class="htmlview paragraph">Due to the extensive configuration/dependency space, another challenge of this implementation is the verification/validation of these standardized drivers.</div> <div class="htmlview paragraph">This paper describes the implementation and verification concepts of the AUTOSAR MCAL drivers based on Infineon's 32 bit μC from the AUDO NG family - the architecture chosen for the AUTOSAR validation platform.</div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle