. |
AI架構與邊緣晶片推動更強大的工業用電腦 (2021.12.28) |
|
在AIoT時代,工業電腦不僅僅是被應用於一般數據處理的計算機。隨著對人工智慧運算的需求,以減少雲端運算的工作量和成本。為了加強邊緣的AI性能,高階嵌入式解決方案是必須的... |
. |
泵浦利用智慧傳感延伸價值 (2021.12.28) |
|
因應當前國際淨零碳排趨勢,除了在工業上帶來龐大節能省水壓力,未來還有商業上智慧城市及建築等應用領域,亟待流體機械設備廠商支援。... |
. |
積極佈局AIoT 嵌入式電腦模組越來越智慧 (2021.12.28) |
|
嵌入式電腦模組(COM)兼顧設計時程與成本,目前主流趨勢為COM Express規範,可分基本型、緊湊型與迷你型,符合少量多樣客製化需求。本文特別專訪研華科技,從其市場布局與轉型一窺嵌入式模組電腦的未來發展... |
. |
數位轉型方興未艾 新型態經濟模式成形 (2021.12.28) |
|
企業的數位轉型,加速了數位化優先的全新經濟型態。並持續擴大數位技術對產品服務生產和消費的影響。新型態的數位轉型將使全球經濟樣貌出現大幅改變。... |
. |
展望2022科技產業發展趨勢 (2021.12.28) |
|
編輯部匯集全球產業及市場趨勢研究機構?資策會MIC及TrendForce預測2022年科技產業發展與衍生趨勢,從產業專家觀點分析洞悉未來產業的走向,以期打造整體競爭力超前佈局... |
. |
傳產水泵強化數位轉型升級 (2021.12.28) |
|
回顧2021年台灣流體機械相關產業除了因為以出口導向為主者,表現持續亮麗之外,卻也同時面臨缺料、缺櫃等衝擊,所幸也有泵浦製造廠商已提早導入智慧產銷平台,強化數位轉型升級,可望順利因應此變局... |
. |
進擊的資料中心 (2021.12.28) |
|
資料中心是雲端服務最核心的環節,2020年後,隨著5G、AI、物聯網應用與雲端服務結合,雲端服務也逐步擴大應用範疇,不僅個人使用者在生活上與雲端服務密不可分,企業運作也高度仰賴雲端服務... |
. |
工業電腦整合OT+IT資安解決方案 (2021.12.27) |
|
由於皆採用PC + Windows OS架構,讓駭客只須採用與資訊科技(IT)同一套「解決方案」,就能入侵OT產線設備,也促使資安軟體業者開始與IPC硬體業者積極整合以協同解決。... |
. |
在癌症檢測、診斷和治療中的AI應用 (2021.12.27) |
|
在生物醫學研究和醫療保健領域,人工智慧(AI)越來越受到重視,特別是在癌症研究和腫瘤學領域,包括癌症檢測和診斷、分類、治療優化等藉由AI技術來增進檢測和診斷的效益... |
. |
車用乙太網(Automotive Ethernet)10/100/1000 T1 PHY簡介 (2021.12.27) |
|
早在2014年,OPEN(One Pair Ether-net)聯盟,這個由車廠及電子供應商成立的非營利性組織,已經意識到下一世代的車輛勢必會走向全IP化的設計,取代多年來以CAN/LIN連結的ECU/Gateway架構,並透過乙太網連結各種不同的系統(ADAS、Infotainment、Debug、ECU…),如下圖︰
大家對乙太網路線並不陌生,它早已充斥在我們日常生活中... |
. |
5G訊號當道 OTA測試關鍵任務 (2021.12.24) |
|
在5G NR中的毫米波頻率範圍(FR2)等更高頻率下,傳統透過纜線來進行DUT測量的方式不再可行,因此OTA空口測試是必須採用的方法。... |
. |
日本真能透過台積設廠振興半導體產業嗎? (2021.12.23) |
|
當日本政府和經濟產業省爭取台積到日本投資時,曾公開強調「從經濟安全的角度來看,確保半導體供應鏈的安全是很重要的」。因此「半導體供應鏈」一詞似乎已經成為高科技產業的熱門用詞... |
. |
汽車整合太陽能電池技術商轉 鎖定四大目標 (2021.12.23) |
|
針對電動車用的太陽能電池市場,愛美科從實務層面分析相關技術商轉的潛能與挑戰,其研究團隊鎖定四大目標,可望於2022年底揭曉研發成果。... |
. |
雲原生:邊緣雲端儲存彈性化 (2021.12.23) |
|
現今包羅萬象的感測器及物聯網裝置可以收集雲端邊緣的大量資料,現有資料轉變成資訊與知識的方式及應用程式推陳出新,進而推動能保持彈性化、可擴充性及可靠性的雲原生運算方案... |
. |
嵌入式開發中適用的記憶體選擇 (2021.12.22) |
|
本文介紹各種記憶體技術,並以各家供應商推出的產品為例,幫助開發人員瞭解各種記憶體類型的特性。此外,本文還探討了各種類型記憶體的最佳應用,以便開發人員有效使用... |
. |
利用類神經網路進行ADC錯誤的後校正 (2021.12.21) |
|
在NXP的Eindhoven總部,採用以MATLAB和深度學習工具箱(Deep Learning Toolbox)設計、訓練的類神經網路來對ADC錯誤進行後校正,進而瞭解ASIC在正常操作條件下消耗的功率狀況。... |
|
|
|
|
|