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Polyspace靜態程式碼分析 高效遵循多重規範 (2023.09.23)
車用軟體系統透過標準會自動進行評估,軟體變更時執行,就成為軟體開發流程中完整的一部分。如何降低程式碼品質評估的主觀性,並改善軟體開發周期的整體開發效率
工業4.0:將IoT和PC控制運用於生產和機台資料 (2023.06.29)
本文敘述一個用在自動化環境進行資料交換和處理的模型,能夠作為智慧工業和物聯網的安全的資料交換平台,將大量資料轉換成有價值的資訊,並加以控制、監測與優化應用
資料科學與機器學習協助改善頸部損傷評估 (2023.05.22)
許多臨床醫師目前使用來評估頸部損傷的技術仍然有重大缺陷,本文的研究團隊透過軟硬體整合技術的客觀指標,協助將頸部損傷的評估簡化及自動化。 接近三分之二的普遍人口在一生當中至少會遭遇一次頸部疼痛的影響,這提高了醫療保健方面的隱憂
是德收購Cliosoft 全力拓展EDA軟體產品陣容 (2023.03.07)
是德科技(Keysight Technologies Inc.)日前宣布已完成對Cliosoft的收購,並將Cliosoft的硬體設計資料與智慧財產權(IP)管理軟體工具,添加到是德科技電子設計自動化(EDA)解決方案組合中
MATLAB與Simulink整合自動化機器學習與DevOps (2023.02.17)
本文說明以MATLAB和Simulink進行基於模型的設計訓練與模型評估,如何使用在自動化ML Ops流程,實現一個虛構的都會運輸系統預測性維護應用。
以深度學習和Spine Tool評估阿茲海默症治療標的 (2022.12.21)
阿茲海默症(Alzheimer's disease)被視為造成失智最常見的原因,以深度學習和基於MATLAB影像處理應用的Spine Tool,可以協助將計算流程自動化,進而評估阿茲海默症治療標的
建立5G毫米波波束成形器IC模型 (2022.11.29)
在設計相位陣列系統時需要驗證設計的訊號完整性,利用測試平台將成為天線陣列測試平台的延伸,可以幫助建立帶有波束成形功能的完整無線電連接的模型。
透過App機器學習加速藥物製造分析 (2022.10.24)
製藥公司藉由執行嚴格的測試來衡量所生產藥物的關鍵性品質屬性。當特定批次的產品出現問題時,製造團隊必須盡快找出根本原因,以避免造成交貨延遲和關鍵藥物的短缺
以3D模擬協助自動駕駛開發 (2022.08.24)
未來的車輛除了肩負著實現二氧化碳中和移動的目標之外,還須具備自主、電動、互連等特性—而且車輛將透過軟體定義。本文探討3D模擬對於自動駕駛的重要性。
無線通訊的未來--為無所不在的連接做好準備 (2022.07.24)
車輛通訊(V2X)平台協助車子進行交通順序的協調,或者以物聯網(IoT)裝置來監控的智慧工廠,現今的無線系統正在致力實現這些夢想。
工程師工具箱內的秘密武器:AI與模擬的交集 (2022.06.26)
隨著科技複雜度逐漸增加,工程師開始尋求新方法來開發更有效的AI模型,本文將探索AI與模擬的結合如何幫助工程師解決時間、模型可靠度、資料品質等諸多挑戰。 隨著現今科技複雜度的增加,人工智慧(artificial intelligence;AI)的能力和涉及範圍也不斷在擴大
使用深度學習進行地下電纜系統預測性維護 (2022.05.25)
本文敘述如何使用深度學習來進行地下電纜系統的預測性維護。利用深度學習模型能夠接近即時地執行分類,讓現場的技術人員可以在擷取到資料後立即看到結果,並且在必要時重新執行測試
實用型數位轉型的最佳實踐 (2022.02.22)
實用型數位轉型會系統化地將資料與模型,以及工程團隊在開發解析、模型、和模擬的相關技能,應用於產品或服務整個生命週期的工作流程之中。
企業部署演算法的集中管理、保護與擴充 (2021.11.25)
為了提升生產力,企業級規模的應用架構工程部署專案通常會採用主-從式軟體開發模型,確認在足夠數量的機台上所安裝的函式能滿足使用量。本文以一個估測電動馬達健康的預測性維護應用來說明上述所需的功能
7種常見的電動車模擬案例 (2021.10.22)
為電動車的設計選擇適合架構時,工程師需要考慮許多選項以及對應的權衡而具有一定的挑戰性,亦顯示出針對開發架構及流程進行系統模擬的重要性。本文展示MATLAB、Simulink和Simscape如何支援七種常見的電動車模擬案例
優化工廠製造系統能源效率的生態系 (2021.10.20)
馬達在工廠最常見的使用情境包括泵浦、風扇、壓縮機、以及輸送設備,這些馬達大多數都有標準化型錄產品。
4種經過實證的AI演算法應用 (2021.10.07)
AI模型在各項應用扮演的角色愈來愈重要,為了開發以AI驅動的產品,工程師需要將AI整合至整個系統設計的工作流程。不論是哪一種應用,大部分的工程專案均是以類似的工作流程進行,最後則產生不同的結果
使用深度學習網路估算氮氧化物排放 (2021.08.26)
藉由使用MATLAB和深度學習工具箱建立LSTM,並訓練出預測氮氧化物排放的模型網路,讓新一代零排放車輛的開發技術能達到高度準確率。
收集模型測試覆蓋程度度量資料的理由 (2021.07.22)
本文以範例闡述三重選擇演算法的設計測試,因為要求的遺漏而被認定為不完整的重要環節。
開發駕駛者監控系統AUTOSAR自適應軟體 (2021.05.19)
本文敘述選擇一個駕駛者監控系統的原型來進行研究及證明,經由以模型為基礎的設計,如何可以加速端到端的AUTOSAR自適應軟體系統開發。


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