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AI技術不斷進步，如何確保高速訊號在AI應用設備中傳輸時，仍能保持穩定，且不受干擾，是許多工程師面臨的挑戰。本文將說明如何透過高速訊號傳輸相關測試，確保產品順利通過規格驗證。
矽光子被視為HPC未來不可或缺的關鍵技術，也讓光子技術從利基應用走向主流。然而，要滿足龐大的市場需求並不容易，製造商不僅需要新的生產技術，也需要更有效率的產線量測方法。
生成式AI讓矽光子突然成為炙手可熱的話題，但光子技術不止能為高效能運算帶來革命。為了在6G太赫茲(THz)通訊上搶得先機，許多領導大廠及研究單位都已經開始在射頻光纖(RF over Fiber, RoF)上投入更多資源。
生成式AI的出現，是矽光子從利基走向主流的轉捩點。將晶片I/O光化，對半導體產業而言，是一次重大的典範轉移，不僅有技術方面的挑戰，也可能對產業格局帶來巨大影響。
真無線藍牙(TWS)耳機的興起，帶動了主動式降噪(ANC)耳機的再次發展。然而，傳統White/Pink Noise或聲學人偶中的麥克風無法真實反映ANC耳機的降噪效果。本文將介紹3QUEST語音品質評估系統，並分析實際測試數據，說明在具有背景噪音條件之下進行語音品質測試的重要性。
車輛與乘客安全茲事體大，各界都期盼資安業界正視V2X資安威脅議題，V2X技術成熟和應用普及的同時，資安風險也隨之攀升。落實軟體安全開發，才可創造出可被信任的智慧車聯網生態系。
慣性感測器(IMU)能提供動作數據，是協助機器人精準定位的關鍵元件，其內部整合了加速計、陀螺儀以及磁力計，藉由提供即時的反應，讓機器人能精準判斷其方向、位置以及動作，進而在持續變化的環境中導航前進。本文探討IMU在機器人定位上扮演的關鍵角色，並詳述其關鍵利益。
繼9月底成功取得Sequans的4G物聯網(IoT)技術，高通(Qualcomm)進一步於北美嵌入式電子與工業電腦應用展(Embedded World North America)推出全新工業級處理器IQ系列，並發表物聯網解決方案框架，運用IQ系列晶片組結合邊緣AI工具和參考應用組合，打造端到端解決方案，協助業者精簡開發和部署流程。
隨著超大規模資料中心迅速成長，其複雜性亦與日俱增。高密度光連接器逐漸成為優化整體資源效率的核心關鍵，有助於實現更快的部署、最佳化的營運，並且確保基礎設施足以應對未來挑戰。
電網和能源產業正經歷現代化革命，以因應整合再生能源的需求，並透過升級過時電網系統、加入智慧電網技術等方式，提高整體系統效率和可靠度。在此轉型過程中，通訊技術扮演即時傳遞資訊並確保系統穩定運行的重要角色。
繼生成式AI(Generative AI)，AI代理(Agentic AI)成為大型語言模型(LLM)備受關注的應用，讓AI在對話之餘能夠進一步具備自主思考能力，使互動體驗更進階。手機作為日常生活中的常用裝置，是將AI體驗帶進日常生活的重要媒介，近日聯發科技推出最新旗艦晶片天璣9400，預期將透過全新CPU及NPU性能，為手機帶來更進階的互動體驗。
在多元軟體應用和高性能硬體元件的驅動下，邊緣裝置的智慧化程度正持續提升。因應智慧邊緣的開發需求，Analog Devices, Inc.(ADI)日前發表以開發者為中心的套件，包含基於Microsoft Visual Studio Code的全新多功能嵌入式軟體開發環境CodeFusion Studio，協助客戶以更快的速度和更高的安全性實現智慧邊緣創新。
隨著全球企業面對越來越複雜的網路安全挑戰，零信任原則正迅速成為許多行業提升安全防護的核心策略。零信任強調嚴格的存取控制，確保只有經過授權的使用者和設備才能進入關鍵系統和資產，尤其在醫療保健和製造業等領域顯得尤為重要。這些行業使用的舊系統存在諸多安全隱患，面對網路攻擊的風險較高，零信任因此成為重要的解決方案。Zentera Systems日前舉辦零信任技術論壇，並邀請零信任博士Dr. Chase Cunningham現任美國政府資安顧問，前Forrester副總裁暨首席分析師，NIST SP800-207零信任架構顧問分享Zero Trust安全實現的經驗和見解。
行動通訊邁向Beyond 5G和6G時代，提出了一項新的概念：整合式感測與通訊(ISAC)。該技術可透過基地台發出的訊號進行雷達定位，也可以作為延伸感測器偵測其範圍內的使用者設備，預計除了優化整體網路通訊，也將開啟多種應用新可能。
IEEE剛發布了800GbE正式1.0版本規範，而IEEE P802.3dj、802.3df小組正致力於開發1.6TbE，預計將於2026年確定最新版本的1.6TbE規範。隨著標準的制定和技術的成熟，1.6TbE將在未來幾年內成為下一代高速網路的主流技術。本文說明1.6TbE的技術優勢，以及實現其性能所須關注的測試重點。
產業研究機構Yole Group近期報告指出，原先主要由行動裝置和電信基礎設施驅動的行動射頻前端(RF Front-end, RFFE)市場，在需求逐漸飽和的情況下，將轉由汽車應用擔任市場成長主力。
挑選工業自動化設備時，有需多細部考量需要額外注意。本文將著重說明在指定馬達、驅動器和通訊模組時應考慮的數個準則，並說明如何結合節能馬達和通訊元素，提高整體系統的能源及運作效率。
隨著AI持續顛覆各個產業，企業對於兼顧成本效益和可以快速開發並布署基礎設施的需求愈趨成長。因應需求攀升，英特爾推出搭載效能核心(P-core)的Xeon 6和Gaudi 3 AI加速器，強化致力於提供具備每瓦最佳效能且降低總持有成本(TCO)的AI系統。
調研機構Statista的資料顯示，2024年全球人工智慧(AI)機器人的市場規模相較2023年成長近30%，超過190億美元，並預計將於2030年成長至超過350億美元；同時，市場調查機構Grand View Research報告也指出，全球自駕車市場將在2023~2030年間以21.9%的年複合成長率(CAGR)持續發展。隨著工業和汽車領域的自動化程度不斷提升，精準且全面的3D感測成為其中關鍵。光達(LiDAR)是感測應用提高性能的重要技術，需要具備輕巧且可彈性配置的能力，才能滿足不同應用場域的特殊需求。
「糾纏」是實現量子遙傳的關鍵特性，本文將討論在布建大規模網路時，糾纏分配網路的實作方案，並著重解析循序方案的優勢。
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