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量化(Quantization)有助降低類神經網路模型的記憶體體積與延遲，面對將生成式及大型語言模型導入行動裝置的趨勢，量化技術的重要性持續提升。
感測器可將數據轉化為某種行動來簡化生活的能力，構成物聯網(IoT)的支柱。隨著聯網設備的激增，聯網感測器引發了一場技術革命，使其在生活的地位中從方便提升為必需。
根據科技產業研究機構Gartner資料顯示，物聯網中每天增加的「聯網物件」多達550萬件。面對不同智慧化場域對於通訊的性能要求，工業物聯網(IIoT)需要克服複雜的環境干擾，以低成本提供高可靠的無線通訊。
即將問世的Wi-Fi 7將帶來技術大躍進，提升資料傳輸速率並降低延遲，可望帶來全新電競遊戲體驗。
無線音訊能夠徹底擺脫線纜束縛，包括藍牙、TWS耳機在內，無線音訊裝置近年來廣受歡迎。然而，無線傳輸也將同時帶來射頻(RF)訊號的雜訊挑戰，設計產品時須將因應方案列入考量。
定向轉發(Directed Forwarding)在藍牙Mesh協定規格1.1版本中導入。要充分了解定向轉發的功能和優勢，就必須了解藍牙Mesh 1.0版本的特定層面。本文分為兩篇討論定向轉發細節。
物聯網網路的安全威脅與日俱增，為開發人員產品設計帶來挑戰。除了關注相關法規進展並落實安全最佳實踐，採用符合安全需求的元件也有助於開發人員達成所需的安全性。
Zigbee由連接標準聯盟(CSA，前身為Zigbee Alliance)制定，為節能的無線通訊平台，並且具備可擴展性，能夠靈活連接物聯網裝置，因此適用於智慧家庭等應用。
隨著各行各業的自動化程度提高，運動控制的重要性與日俱增。為了有效地驅動電機，描述速度和位置的控制輸入必不可少。然而，實現這種感測的技術多種多樣，每種技術都有不同的特點和應用場景。
在邊緣裝置執行經過訓練的機器學習模型，可以減少對雲端的需求並降低延遲。操作張量(Tensor)中存取的資料是機器學習的基礎，在嵌入式系統的限制下進行有效的張量操作，為邊緣裝置的挑戰所在。
無線耳塞式耳機和頭戴式耳機等免持裝置逐漸普及，使用者對於高品質音訊的需求也日益增加，聲音處理方法已成為日常生活中的重要面向。語音辨識技術的進步，則讓我們對於聲音處理技術的要求更高。
自從德國政府提出工業4.0倡議，工業流程數位化一直是業界關注議題。為了實現移動虛擬/實體系統的互操作性，首先需要釐清不同應用對於網路的需求，才能對症下藥，選擇性能足以滿足要求的無線通訊技術。
核心體溫(CBT)感測器裝置，可應用於多種溫度感測，需要高精度設計。CBT設備在組件中使用了四個溫度感測器元件，測量用於準確估計受試者的熱通量。
超穎透鏡(Metalens)是縮減體積、減輕重量的潛力解方，有望解決頭戴式裝置等應用面臨的難題。然而，目前超穎透鏡仍難以實現大規模生產，在技術持續發展的過程中，多尺度、多物理場的模擬將助其一臂之力。
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