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過去幾年中，有無數關於人工智慧(AI)和機器學習(ML)將如何改變我們生活之預測。所有這一切都涉及一定的投資，預計到2024年，全球AI市場將成長到龐大的5,540億美元規模。
製造業希望針對枯燥(Dull)、骯髒(Dirty)、危險(Dangerous)的所謂「3D」任務，藉由「3D自動化」便得以自動完成，把人類員工從繁瑣重複的任務中解放出來，進而有時間去做更有技巧性、更具認知價值的工作。
得益於穿戴式監測裝置攜帶的便利性，其應用正逐漸普及於市場，數位健康革命正式啟動。這些裝置能夠幫助長期和慢性疾病患者在日常生活中進行健康監測，進而比以往任何時候都可以更加方便地提供高水準護理。然而，為這些裝置提供長時間供電，但又不能使用大體積電池，這給設計師帶來極大挑戰。
越來越多消費性、工業和汽車追蹤應用採用衛星定位技術(GNSS)，對於效能、尺寸、成本和功耗都有更高的期望。須整體評估各種方案與設計策略，才能作出最佳權衡的決策。
幾乎所有的電子設計師和嵌入式系統開發人員都聽過現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA)。對於實際的FPGA元件，設計人員和開發人員都知道它擁有可程式化設計架構，能夠對其進行設定來執行想要的功能，但他們的瞭解可能僅限於此。
毫無疑問地，資訊時代的特徵，是收集、處理和分發越來越大的資料模組需求呈現爆炸式的成長。在通訊網路領域中，這表示網路上連接的基礎設施和元件需要更多頻寬。
追求高資料傳輸效率及低成本，是各界一大關注焦點。結合TinyML技術，新一代LPWAN技術ZETA「端智慧」有望串聯傳輸、應用與升級等層面，進一步實現更低成本/功耗和更智慧的網路，同時也將其運用在更多智慧應用範疇。
本文為矽光子計畫案執行內容之環節，透過將矽光子技術導入醫學檢測領域，以同調斷層掃描雷射的開發、3D微流道蝕刻與鍵合，以及拉曼頻譜檢測的開發等方式，逐步最佳化醫學影像分析。
現今的類比數位轉換器(ADC)與數位類比轉換器(DAC)一般皆屬於差動電路設計。差動電路具有許多勝過單端(Single-ended)設計的優點，包括熱雜訊的共模拒斥、次諧波、以及電源雜訊與突波。此外，相對於單端輸出設計，差動電路允許每個輸出端配置一半的電壓。
受物聯網碎片化的影響，許多應用包含智慧城市、農業、水資源都在平台互動性與缺乏整合性的狀況下，增添複雜度。低功耗廣域(LPWA)物聯網發展需跳脫過去傳統電信營運模式，以增加新的營收獲利來源。
2020幾乎是5G元年，無論新型的5G殺手級應用是否問世，5G基礎建設已成為電信業者兵家必爭的戰場。
在一個晶片內部整合多個數位訊號處理(DSP)模組、寬頻數位類比轉換器(DAC)、以及寬頻類比數位轉換器(ADC)，如今不僅能分擔許多高耗電FPGA資源的處理負載，造就出更小占用空間、更省電、以及增加通道數量的平台，而且取樣速度還能更超越以往。
射頻與微波頻率合成器經常採用多個相連的鎖相迴路(Phase-Locked Loop, PLL)，這些架構提高了複雜性以換取改善相位噪聲、更小的頻率步長和更快的切換[1]。在時脈應用中，或許還可以採用多重的PLL以組合時脈功能和/或形塑相位噪聲。
本文介紹的解決方案採用數位零電壓切換(ZVS)控制器－XDPS21081平台，可達到21W/in3功率密度(不含外殼)。本65W參考設計採用通用AC輸入，並將其轉換為USB-PD 3.0通訊協定所支援的一般5至20V DC輸出，此通訊協定已廣泛用於現代大多數的筆記型電腦和智慧型手機中。使用諧振切換轉移幾乎可消除所需頻段中的主MOSFET切換損耗。
學術界多名教授組建矽光子研究團隊，透過本文加以說明如何建構矽光子元件平台及其應用；同時也利用深度學習建模方法，精進臨床影像辨識，進而實現快速多模組醫學檢測。
若要找出位元錯誤的根本原因，抖動分析將會是最好的起點，而在某些情況下，電源軌分析亦有助於找出真正的根本原因。
2016年底，Google TPU團隊中有幾位核心的開發者低調出走並創辦了一家名為Groq的機器學習系統公司。Groq的聯合創始人同時也是現任執行長Jonathan Ross，先前便任職於Google的張量處理器(TPU)開發團隊。
隨著5G時代的到來，具備「高速率、低延遲、廣連結」能改變產業特性的新工業時代已正式來臨。在2019年全世界面對COVID-19的嚴峻疫情下，消費者使用模式的大幅轉變，讓各行各業更快體認到現有生產營運模式的不足，加速了5G、人工智慧(AI)、高度自動化迫切需求性，以及遠端應用技術的無限延伸。
高速傳輸介面在這幾年更新速度日新月異，帶動電子產業界的技術整體向上提升，因應時下最熱門的5G/6G、IoT、AI的主流趨勢發展，雖然是以無線傳輸方式為主，但有線高速傳輸的I/O介面，也跟上高速傳輸時代的潮流，有資料與影音儲存的SD8.0、也有網路通訊的Ethernet CAT8、還有充電/資料/影音傳輸的USB4與Thunderbolt4、及有影音傳輸的HDMI 2.0與Displayport 2.1。
近年來深度神經網路(DNN)、大資料量及硬體運算性能的提升，刺激跨產業的人工智慧(AI)應用蓬勃發展。AI應用正向邊緣設備(Edge Devices)邁進，適用範圍從監視攝影機的監控安全到生產線中的工業電腦。
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