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近年因應金融資訊科技急速進步,政治大學也開始投注資源研究區塊鏈與fintech,因此資料分析與資訊系統需求益加重要。然而政治大學電算中心原有的機房設備已經運行十年以上,已無法支持政大雲與其他運作的需求。而施耐德電機(Schneider Electric)也利用其豐富的機房建置經驗,成功地在不停機的情況之下,協助政大完成電算中心機房升級工程。
Littelfuse日前宣布推出40mA PICO 242系列危險區域屏障網保險絲,支援為本質安全產品設計屏障網電路,防止在危險環境中出現火災和爆炸。該保險絲通過最大限度地降低過流/短路風險,防止用於危險環境的電子設備過熱,或產生引起火災或爆炸的火花。
Maxim宣布推出MAX20092 12通道開關陣列管理器,使得高效能LED陣列車燈和自我調整光束調節設計能夠滿足更高電流的設備需求,同時降低方案尺寸、提高靈活性。通過最低導通電阻(RDS_ON)的內部開關,該IC可最大程度減少LED陣列照明的發熱,相比最接近的競爭方案降低65%。
是德科技(Keysight)日前宣布進一步擴展與Bluetest的合作關係,以便將是德科技業界首見的5G NR網路模擬解決方案整合入Bluetest的迴響室,讓工程師能對在低於6GHz(FR1)頻段運作的5G NR裝置進行空中傳輸(OTA)測試。
意法半導體(ST)宣布中國第一家STM32 *官方線上商店入駐阿里巴巴天貓商城。STM32天貓旗艦店的開幕代表意法半導體和阿里巴巴正擴大合作範圍,為華人地區提供完整的物聯網垂直解決方案。
萊迪思(Lattice)日前揭示Lattice sensAI的擴展功能,這一備受市場歡迎的技術堆疊旨在幫助機器學習推理的開發人員更加靈活且快速地推動消費性和工業IoT應用的上市時間。萊迪思在sensAI超低功耗(1mW - 1W)特性的基礎上發佈全新IP核心、參考設計、產品展示和硬體開發套件,為即時線上的終端AI應用提供更靈活的性能和功耗優化。
新北市教育局首創299所高中職及國中小學導入「校園智慧能源雲」,除讓各校的用電量、用電效率透明化外,更特別編製適合不同年齡的能源教育教材,讓能源的知識及節能的習慣從小札根。
意法半導體(ST)公布其整合NFC (近場通訊)控制器、安全元件和eSIM的高整合行動安全解決方案ST54J系統晶片(SoC)之技術細節。其整合這三個重要功能有助於提升在行動和連網產品設備之非接觸通訊性能,再加上意法半導體軟體合作夥伴生態系統的軟體支援,可帶來更順暢的行動支付和電子票務交易體驗。
延續8月上市的AMD第2代Ryzen Threadripper 2990WX與2950X掀起的熱潮,AMD宣布第2代Ryzen Threadripper 2970WX與2920X處理器將於2018年10月29日透過全球電子零售商上市銷售。
意法半導體(ST)宣布,意法半導體FingerTip觸控螢幕控制器(Touch Screen Controller)已用於小米最新一代小米8系列智慧型手機,包括小米8標準版、小米8 SE版和小米8透明探索版等三款機型。
Molex 推出全新天線解決方案網站,其目的是向客戶及潛在使用者提供有關全系列Molex天線技術解決方案的資訊,產品範圍從現成的射頻天線一直到自訂設計的解決方案。
現階段使用Microchip的PIC微控制器(MCU)並利用MPLAB生態系統進行開發工作的設計人員現在可以輕鬆評估AVR MCU並將其融入到應用中。隨著Microchip Technology Inc推出MPLAB X整合式開發環境(IDE)5.05版,目前大部分AVR MCU都已經過支援測試。
意法半導體(ST)近期推出兩款STM8* Nucleo開發板,讓8位元開發社群能體驗到如同STM32* Nucleo系列開發板的易用性與擴充性的功能。
瑞薩電子日前宣布,目前正透過端點(Endpoint)的智慧化,積極擴展其嵌入式人工智慧型(e-AI)解決方案的範圍,推動AI導入嵌入式系統。
盛群半導體(Holtek)日前推出集成感煙探測器AFE、雙通道IR發射驅動電路的感煙探測器專用MCU ─ BA45F5240及BA45F5240-2,適合應用在感煙及感煙/感溫複合型產品,如:感煙探測/報警器、感煙感溫探測/報警器等等。
物聯網(IoT)帶動產業的全面發展,未來將以各式無線網路為基礎骨幹,從數十公分的近場技術、個人區域網路,一直到上百公里的廣域網路,部分新興技術如NB-IoT將直接帶動技術與產品的測試、驗證需求;另外,在不同應用情境之下,也衍生許多客製化服務需求,宜特因應物聯網發展趨勢,打造完整的無線驗證解決方案,希望提供產業更優質的服務。
嵌入式系統近幾年來搭上人工智慧(AI)、物聯網(IoT)科技風潮,被廣泛應用在交通、醫療儀器、製造設備,甚至是消費性電子用品等。然AI的模型、算法的開發有一定門檻,加上嵌入式硬體的運算資源通常有限,工程師必須依賴更強大的開發工具,如MATLAB與Simulink,才能快速將AI功能整合到硬體產品中。
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