CTIMES - 意法半導體

Crank Storyboard：跨越微控制器與微處理器的橋樑 (2024.09.24)
本文敘述運用跨平台嵌入式GUI開發框架，如何將類似的使用者介面應用於各種元件，並協助工程師在微控制器和微處理器之間進行移轉。

嵌入式系統的創新：RTOS與MCU的協同運作 (2024.06.26)
本文深入探討Green Hills可靠的RTOS與意法半導體尖端MCU之間運用資源和協同運作，為何是開發者的最佳選擇。

221e：從AI驅動感測器模組Muse獲得的啟發 (2024.04.25)
本文敘述義大利公司221e如何使用STM32 微控制器和 ST 感測器打造出三個平台，包括用於嚴峻環境的NeuraTrack，以及用於研究的Mitch和 Muse。

2024年嵌入式系統的三大重要趨勢 (2024.04.15)
嵌入式系統曾一度被侷限於一些小眾應用，但現在已無處不在。每當我們變得更加互聯或永續時，嵌入式系統通常都是創新的核心。本文探究2024年嵌入式系統發展的重要趨勢

模擬工具可預防各種車用情境中的嚴重問題 (2024.02.07)
在設計和部署因應嚴峻車用環境的先進解決方案時，設計人員需要使用者友善、快速而且對硬體要求較低的互動式模擬工具。採用分散式智慧能夠釋放系統性能，然而會產生系統韌性和即時回饋能力的需求

車商和一級供應商為連網汽車保護資料安全 (2023.12.22)
連網汽車為車商和一級供應商導入新功能和服務創造了新機會，但是網路安全專家持有不同的看法，並對車聯網的資料安全表示擔憂。

利用邊緣運算節約能源和提升永續性 (2023.11.16)
邊緣運算—可以在產生數據的地方即時處理數據，而不須在遠端的數據中心處理，這提供了一個更環保、更智慧的解決方案。

用半導體重新定義電網 (2023.09.25)
電力線通訊解決方案可優化電力輸送，並促進跨電網的雙向通訊，從而實現最終用戶能源管理、最大限度地減少電力中斷，並僅僅傳輸所需的電力。

以半導體重新定義電網 (2023.08.24)
在邁向智慧電網發展的過程中，半導體技術能夠讓電網的反應更加敏銳，進而有效地管理電力供應和需求。

智慧科技提升辦公室、家庭和住宅的能源效率 (2023.05.23)
數位化是減少建築碳排放、節省能源並提升效率，達成2050年淨零排放目標的關鍵因素。而物聯網的連線能力，則有助於加速建築物中自動化系統和嵌入式技術的應用。

半導體產業如何推動「綠色低碳」之目標？ (2023.03.30)
碳達峰、碳中和已經成為全球關注的話題。半導體技術的發展是打造綠色低碳社會的重要動力。同時，半導體產業亦積極邁向綠化與低碳化，是碳中和策略目標的積極實踐者

哪種感測器適合人工智慧應用？ (2023.03.16)
本文敘述部分意法半導體MEMS感測器中具有可程式化的嵌入式功能，尤其是有限狀態機（FSM）、機器學習核心（MLC）和智慧感測器處理單元（ISPU）。

感測器整合AI有助於在Edge中決策 (2023.02.10)
Edge AI 世界中的感測器所面臨的新挑戰，是將智慧處理單元整合至一塊極小矽晶片中的能力，並在不同特性之間取得平衡。

車用MEMS 感測器越來越智慧徹底翻轉車輛監控功能 (2023.01.07)
全新ST汽車動作感測器ASM330LHHX所提供。此感測器可偵測在嵌入式機器學習核心（MLC）中執行的特定事件，其歸功於可發出警報或觸發其他裝置的AI演算法。

多感測器AI資料監控架構 (2022.11.30)
FP-AI-MONITOR1為無線工業節點上之多感測器AI資料監控架構，本模組有助於實作和開發以STM32Cube的X-CUBE-AI擴充套件或NanoEdge AI Studio 設計的感測器監控型應用。

利用NFC Forum導向標識系統圖標指引NFC走遍世界 (2022.11.21)
意法半導體在《NFC提升使用者體驗設計需考量之因素》白皮書中新增NFC Forum最新的導向標識系統和指引。本文敘述新導向標識系統推出的原因，以及如何從中獲得最大利益

Sklearn2ONNX AI範例分享：風扇堵塞偵測 (2022.10.27)
本文分享沒有AI背景的工程師，在使用NanoEdge AI Studio快速訓練風扇異常偵測的模型的方法。

STM32 影像處理函式庫介紹 (2022.09.20)
STM32 影像處理函式庫STM32IPL是由 C 語言所編寫的開放原始碼軟體函式庫，提供圖像處理和電腦視覺功能，能加快在意法半導體的STM32 微控制器上開發視覺分析的應用。

以STM32生態系統擴充套件加速AI模型部署 (2022.08.30)
X-CUBE-AI是意法半導體STM32生態系統中的AI擴充套件，可自動轉換預先訓練好的AI模型，並在使用者的專案中產生STM32優化函式庫。

NanoEdge AI實際範例：風扇堵塞偵測 (2022.08.02)
本文介紹如何使用NanoEdge AI Studio快速部署AI應用。本應用的目的是透過馬達控制板的不同電流訊號，藉由機器學習演算法來偵測風扇濾網的堵塞百分比。