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The Smart Choice for Automotive Stamping

Engineers trust Body Manufacturing-Stamp (BM-Stamp) to deliver reliable, high precision results.

Key Features

Real Use Cases
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Resources to Get You Started

Introductory Heading

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Human Workflow (IC.IDO) with Elastics2D: Realistic Flexibility for Next-Generation Digital Assembly

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人類工作流程 (IC.IDO) 搭配 Elastics2D：為下一代數位組裝提供逼真的彈性

探索 Human Workflow (IC.IDO) 結合 Elastics2D 如何讓工程師在虛擬組裝環境中，模擬彈性零件的真實彎曲和變形，協助團隊在實體原型建置之前，及早發現並解決製造和服務問題。
Agent Card Poisoning: A Metadata Injection Vulnerability in the Systems using Google A2A Protocol

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代理卡中毒：使用 Google A2A 協定之系統中的中繼資料注入漏洞

本部落格將說明在使用 Google Agent 2 代理協定的系統中，何謂代理卡中毒攻擊。
Overcoming Electronic Load Low Voltage Limitations

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克服電子負載的低電壓限制

這篇部落格文章說明如何利用升壓電源，克服電子負載的吸流限制，並將全電流吸至零伏特。
A Better Way to Manage Constants in PTEM Test Steps

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更好的方式管理 PTEM 測試步驟中的常數

了解 PTEM 中的 Mix-In 參數如何減少硬式編碼常數、簡化表達式，並集中配置，以實現更清晰、更易於維護的測試計畫。
From Copper to Optical Fiber: The Evolution of Automotive Ethernet Physical Layers

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從銅纜到光纖：汽車乙太網路實體層的演進

隨著車輛資料速率飆升，銅線已達到其極限。了解同軸電纜和光纖如何塑造車載網路的未來。
Security Highlight: ATM Jackpotting as a Case for Hardware-Rooted Trust

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安全性重點：以 ATM 吐鈔攻擊為例說明硬體信任根

FBI 關於 ATM 提款機盜領的警報揭示了更深層次的設備信任失敗，為任何部署高價值硬體的產業提供了經驗教訓。
Keysight Device Security Workshop 2026: Day 1 Skills Lab

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Keysight 2026 年裝置安全研討會：第一天技能實驗室

參加 Keysight 2026 年裝置安全研討會第一天，進行側通道分析和故障注入的實作訓練。
Increasing Process Efficiency: What’s New in LucidShape 2026

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提升流程效率：LucidShape 2026 的新功能

透過 LucidShape 2026 的最新功能，加快迭代速度、依據不斷演變的法規進行驗證，並在設計週期的早期階段即呈現符合法規的視覺效果。
Eggplant Monitoring Support for Core Web Visits

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Eggplant 監控支援核心網站造訪

Keysight Eggplant Monitoring 現已全面支援所有三個 Core Web Vitals 指標，並在近期新增了互動到下一次繪製 (INP)。閱讀部落格以了解更多資訊。
Get Ready for the Inference Era: Introducing Keysight AI Inference Builder

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為推論時代做好準備：隆重推出 Keysight AI 推論建構器

是德科技 AI (KAI) Inference Builder 是一款具備推論感知能力的仿真與分析平台，旨在於真實工作負載條件下對推論堆疊進行驗證、基準測試與優化。

Testimonials

"BM-Stamp has significantly enhanced our sheet metal forming simulation accuracy, particularly for challenging materials like aluminum," said Ghislaine Couturier, Stellantis. " For a large aluminum hood inner with up to 10mm of spring back, it accurately predicted 95% of the geometry within 0.5mm of the scanned part. This impressive predictivity, coupled with great usability that allowed us to easily deploy to more than 25 users, enabled us to significantly improve simulation accuracy throughout the process, including during early feasibility. As a result, the % of geometrical and cosmetic conformity of first parts, a key KPI for the stamping department, is expected to improve drastically, delivering a direct reduction in tool investment costs-late modification rate, and project lead times."

Stellantis

Ghislaine Couturier

Stamping Innovation Manager

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