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最初的工業革命標誌著從利用人力和畜力、製造及利用水和蒸汽的機器來製造的轉變。在大規模商品生產中，使用電力的能力導致了第二次工業革命的出現；第三次工業革命是使用電腦實現自動化生產過程的產物。
以下將要陳述的一些事實，一定會讓DC/DC IC及電路設計師覺得不快，不過，真實情況是，這些問題今日比幾年前更加顯著。儘管這些設計者腦力強大，通曉設計藝術和設計學，擁有豐富經驗，可以熟練擺弄波德圖(Bode Plot)、麥克斯韋方程(Maxwell's Equations)和零極點，並且能夠設計出精緻的DC/DC轉換器電路，但是IC設計者常常對付最後一個可怕的物理難題，那就是：熱量。這原本是封裝工程師的事。如今，封裝工程師對DC/DC負載點(POL)穩壓器熱性能的影響要比以往大得多，尤其是那些大功率、小封裝穩壓器。
物聯網裝置若輕忽安全防護設計，很輕易地就被入侵，淪為駭客發動DDoS攻擊的幫兇，過去一年全球網際網路災情不斷哀鴻遍野，許多大企業都淪為受害者。設法增強聯網裝置的安全防護能力，就成了當務之急。讓網路安全軟體在專屬子系統內運行，從而成為獨立的執行環境，或許就是一個不錯的解決方案。
行動市場在這幾年來的成長十分迅速，使得消費者對儲存媒體的需求也急速增加。由於NAND型快閃記憶體(Flash)具有資料非揮發性、省電、體積小，以及無機械結構等特性，所以非常適合內建於包括手機等各種可攜裝置中。
物聯網及行動通訊需要可靠的M2M通訊解決方案，尤其是與偏遠地區機器的通訊，以及聯網汽車等行動應用，品質、安全與可靠性都必須兼顧，符合以上條件的eSIM解決方案，成了產品開發廠商之希望所繫。
醫療保健行業正清晰地處於一條走向預防性和個性化醫療路徑上。在為患者和醫療保健專業人員提供關於最合適的預防性或治療措施的過程中，對健康狀態的測量是必不可少的。不過，測量健康狀態的能力受制於收集此類數據所需儀器的複雜性、成本和尺寸，以及將數據變成可操作資訊所需的分析工作的複雜性。
觸控螢幕在靠近臉部時會被關掉，這個看似簡單的動作，是紅外線(IR)發射器、光學感測器及一些光學元件以驚人的精確度組裝而成才得以實現。在智慧型手機此類空間極其有限的產品中，對於失準或是發射及反射特性變異的容忍度是非常低的。
MCU的安全保護不僅限於CPU本身，更擴大到了系統匯流排、周邊連接介面、記憶體控制等；在步入物聯網時代後，包括終端裝置、閘道器、雲端伺服器資訊等的安全必須進行通盤而完善的考量與設計。
在萬物聯網的世界中，數以十億計的感測器無縫連結到各種雲端服務，進而將效率提升到另外一個境界，並促成新的事業與新商機。在這個願景中，物聯網(IoT)將顛覆人們生活、工作，以及與週遭世界互動的方式。
想要開發一支高效能的光槍，除了CMOS Sensor輸出高解析度及每秒輸出影像張數(FPS)外，更重要的是：CMOS Sensor輸出的影像必須是清楚且黑白分明的。假如影像黑白對比不分明或是充滿雜點，則光槍很有可能無法判斷出正確的Pattern，進而無法計算出正確的瞄準點座標，使得光槍效能出現問題。當CMOS Sensor被焊接到產品PCB板上後，我們便很難去觀察CMOS Sensor輸出影像品質如何，繼而造成工程師需要花費額外時間及精力去確認CMOS Sensor輸出影像品質。在本篇應用文件中，我們將藉由在客戶端開發光槍時發生光標消失問題來告訴大家：如何使用LAP-F1邏輯分析儀(Logic Analyzer)的CMOS Image Decoder來確認CMOS Sensor輸出影像品質。
監測一個人的心臟運作可以揭露許多極具價值的信息，包括其健康、生活方式，甚至是情緒狀態及心臟疾病的早期發病等。在醫療環境中，使用專門用於此任務的設備，可以很容易地執行該監測：例如，醫院中的心臟病患者總是綁著心電圖(ECG)胸帶，該裝置能準確地記錄心肌隨著每次心跳收縮所發出的電脈衝。
傳統的無線電架構中，將四個天線連接到音響系統需要長達20公尺(60英尺)的銅纜。新型架構將調諧器從音響系統分離出來，安裝在靠近天線的位置，並且將輸出序列化。
感測器、運算裝置與通訊技術的進步，帶動了物聯網(IoT)的崛起。物聯網起初將焦點放在消費性、行動與穿戴式應用上，但工業與汽車未來將變成聯網裝置成長幅度最大的部門。隨著物聯網概念開始應用於汽車工業，車聯網(Internet of Vehicles; IoV)這種以汽車為對象的整合式大型通訊系統及網路也將崛起，提供全新的資訊服務同時提升運輸效率及安全性。
穿戴式裝置平台完美融合了技術創新、生活方式變化和人們對全時聯網的強烈需求。穿戴式裝置不久將會發展成為人類社會的主流應用，並在工作生活中發揮更重要的作用。
當我們在使用車內的衛星導航設備時，都曾遇到過問題。不論是原廠配備還是售後市場的裝置，在使用時都有其限制。舉例來說，最明顯的是當汽車行經高樓林立的都會區時，導航裝置的準確度就會大幅下降。在這些所謂「都市叢林」的環境中，使用者通常會經歷到全球導航衛星系統(GNSS)衛星訊號不良以及受到干擾的狀況，但這時卻偏偏是最迫切需要準確、可靠導航服務的時候！高聳的建築物也會反射GNSS訊號，導致準確度下降。另一種常見的情況是，當車子通過隧道時會失去導航資料，在駛出隧道後，還需要一段時間才能重新取得正確的定位。
先進駕駛輔助系統(ADAS)是指利用安裝於車上各種不同的感測器(包括超聲波雷達、毫米波雷達、攝影鏡頭等)在第一時間收集數據，進行車內外環境、物體辨識和檢測，讓駕駛盡快察覺潛在危險以採取相應的行動，從而提高行車安全。在汽車行業由被動安全轉向主動安全，並最終實現自動駕駛的發展進程中，先進駕駛輔助系統不可或缺。
近年來，用於監控設施裝備、觀測環境或空間的感測器網路備受關注。感測器網路包含許多感測器節點，每個節點整合了電源供應器、感測器及通訊功能；節點按某一距離安裝互相收集訊息。節點的訊息收集可經由有線或無線傳輸；當訊息經由無線傳送，則不須經由纜線，而且裝配的自由度可以遠高於經由有線傳輸的方式。
隨著定義物聯網(IoT)之通訊協定之間的競爭拉開帷幕，第三代合作夥伴計畫(3GPP)的蜂巢式物聯網(C-IoT)成為絕對的強勁競爭者。3GPP Release 13包括以C-IoT使用案例為目標的巨大提升。彼等之特點通常係對延遲尤其不敏感的少量資料傳輸，例如智慧型柵極感應器或資產追蹤器。另一方面，功耗對這些使用案例舉足輕重。
在自駕車浪潮的帶動下，如何於車輛行駛過程中具有安全防護，主動判斷決策避免衝撞載人的巴士或是汽機車，以維護道路安全，將是自駕車技術發展過程中的重要議題。美國聯邦政府已針對無人駕駛車輛制定安全標準，有些法規也納入諸如Tesla汽車的先進駕駛輔助系統，即使自動化等級很高也會要求駕駛座有人監督。
協同式自適應巡航控制系統(Cooperative- Adaptive Cruise Control, CACC)是自適應巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)的進階版，透過車與車(V2V)短距離的無線通訊技術，類似於魚群在水中游泳方式，可以透過車上感知系統瞭解與前、側方車輛的距離與車速，如車道偏移警示(LDWS)、前方車距警示、盲點偵測系統(BLDS)與全週影像系統(Around View)，透過即時使用車與車通訊聯網技術，以本身車輛為核心，把自身感測及周邊資訊傳給鄰近車輛。
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