設(shè)計資源-AET-電子技術(shù)應(yīng)用

萊迪思sensAI 4.1工具和IP將低功耗FPGA變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)邊緣智能AIML計算引擎[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的爆發(fā)式增長推動著新應(yīng)用的開發(fā)，這些應(yīng)用可以將大量原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的、可操作的信息，便于實時決策。萊迪思sensAI 4.1解決方案集合提供即用的AI/ML工具、IP核、硬件平臺、參考設(shè)計和演示以及定制設(shè)計服務(wù)，將網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備和應(yīng)用快速推向市場。

發(fā)表于：11/26/2021

運算放大器功耗與性能的權(quán)衡[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

高性能，低功耗：越來越多的應(yīng)用需要滿足這一需求，尤其是由電池供電的移動設(shè)備。特別是在物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0和數(shù)字化時代，這些手持設(shè)備大大方便了人們的日常生活。從移動生命體征監(jiān)測到工業(yè)環(huán)境中的機器和系統(tǒng)監(jiān)測，很多應(yīng)用紛紛受益。智能手機和可穿戴設(shè)備等終端用戶產(chǎn)品也要求更高的性能和更長的電池壽命。

發(fā)表于：11/24/2021

你準(zhǔn)備好加速你的DDR5設(shè)計了嗎?[EDA與制造][物聯(lián)網(wǎng)]

DDR內(nèi)存無處不在！它不再只出現(xiàn)在筆記本電腦、工作站和服務(wù)器上，現(xiàn)在也大量嵌入到一系列場所和設(shè)備中，包括汽車和高速數(shù)據(jù)中心。DDR還將擴展到令人興奮的新技術(shù)領(lǐng)域，如人工智能、云計算、增強現(xiàn)實和物聯(lián)網(wǎng)。因此，更快的網(wǎng)絡(luò)速度和下一代高速計算接口將需要更快的內(nèi)存。您的雙數(shù)據(jù)速率（DDR）內(nèi)存將從DDR4加速到DDR5，有效地加倍數(shù)據(jù)速率。

發(fā)表于：11/24/2021

從抗輻射到耐輻射：如何打造強韌耐輻射系統(tǒng)[EDA與制造][工業(yè)自動化]

為了在宇宙空間中運行，電子系統(tǒng)需要具有防范輻射風(fēng)險的能力。某些 IC 制造商采用標(biāo)準(zhǔn)半導(dǎo)體晶圓中加入防護(hù)襯底的方式提供“ 加固 ( hardened ) ”組件。雖然抗輻射加固 IC 具有更強的耐輻射能力，但卻不能徹底免疫。與此同時，因為抗輻射芯片設(shè)計要求更復(fù)雜且產(chǎn)量更低，因而價格也明顯更加昂貴。此外，即便所需要的組件可以被設(shè)計成抗輻射加固IC，因為其投產(chǎn)速度的滯后性，也阻礙了航天器設(shè)計人員對抗輻射加固 IC 選用。

發(fā)表于：11/24/2021

低于一幀！—超低時延坐席管理系統(tǒng)的實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

美樂威（ Magewell ）基于賽靈思Zynq® UltraScale+? EV平臺，打造了全新KVM坐席管理系統(tǒng)方案，能夠提供前所未有的超低時延、高品質(zhì)端到端音視頻傳輸，成為千兆網(wǎng)環(huán)境部署的理想選擇。

發(fā)表于：11/24/2021

自適應(yīng)計算：走進(jìn)不斷擴張的Versal世界[人工智能][工業(yè)自動化]

2021 年 4 月，業(yè)界領(lǐng)先的 Versal? AI Core 和 Versal Prime 系列器件開始全面量產(chǎn)發(fā)貨，這也意味著賽靈思繼FPGA 之后而打造的ACAP 自適應(yīng)計算加速平臺謝列，取得了令人激動的階段性成果，

發(fā)表于：11/24/2021

連獲“雙獎”，Xilinx AI 團(tuán)隊實力綻放國際視覺頂會[人工智能][汽車電子]

CVPR 和ICCV 是全球排名前三的計算機視覺學(xué)術(shù)頂級會議中的兩個（第三個是ECCV，即歐洲計算機視覺會議），兩大頂會相繼授予的雙重榮譽，無疑是對賽靈思 AI 產(chǎn)品團(tuán)隊在全球競爭領(lǐng)域技術(shù)實力和創(chuàng)新能力的高度認(rèn)可和有力證明。

發(fā)表于：11/24/2021

【技術(shù)大咖測試筆記系列】之九：新型SMU克服低電流容性設(shè)置的棘手測試挑戰(zhàn)[測試測量][工業(yè)自動化]

在測試設(shè)置中使用長電纜或容性卡盤時，測試儀器輸出的電容會提高，導(dǎo)致測量不準(zhǔn)確或不穩(wěn)定，尤其是非常靈敏的弱電測量，因為它同時還要提供或掃描DC電壓。為解決這些挑戰(zhàn)，泰克科技旗下公司吉時利為Keithley 4200A-SCS推出了兩種新的源測量單元(SMU)模塊，即使在高測試連接電容的應(yīng)用中，仍能進(jìn)行穩(wěn)定的弱電測量。

發(fā)表于：11/24/2021

從物聯(lián)網(wǎng)工廠到手術(shù)室：如何設(shè)計更好的通信系統(tǒng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

工業(yè)4.0的基礎(chǔ)是可靠的通信基礎(chǔ)設(shè)施。決策者通過基礎(chǔ)設(shè)施從機器、現(xiàn)場設(shè)備和工廠提取數(shù)據(jù)。要保證機器人和人機接口的可靠性，先要深入了解底層技術(shù)選項。

發(fā)表于：11/24/2021

汽車?yán)走_(dá)帶來360度環(huán)繞安全屏障[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

如今，雷達(dá)是一項核心汽車技術(shù)，半導(dǎo)體供應(yīng)商現(xiàn)在提供高度優(yōu)化的芯片組，以解決行業(yè)向77GHz頻段轉(zhuǎn)移的問題，該頻段可提供4GHz掃描帶寬。

發(fā)表于：11/24/2021

人工智能新力量意法半導(dǎo)體Deep Edge AI 應(yīng)運而生[人工智能][消費電子]

AI（人工智能）起源于達(dá)特茅斯學(xué)院于1956年舉辦的夏季研討會。在該會議上，“人工智能”一詞首次被正式提出。計算能力的技術(shù)突破推動了人工智能一輪又一輪的發(fā)展。近年來，隨著大數(shù)據(jù)的可用性提高，第三輪人工智能發(fā)展浪潮已經(jīng)來臨。2015年，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法在ImageNet競賽的圖像識別精度方面首次超過人類，人工智能在發(fā)展道路上高歌猛進(jìn)。隨著計算機視覺技術(shù)研究取得突破，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在語音識別、自然語言處理等不同研究領(lǐng)域都獲得了巨大的成功。現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)在生活中的方方面面顯示出巨大潛力。

發(fā)表于：11/18/2021

瑞薩電子推出基于新型R-Car S4 SoC和PMIC的汽車網(wǎng)關(guān)解決方案用于下一代汽車計算機[其他][汽車電子]

　　全球半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子集團(tuán)（TSE：6723）今日宣布，推出新型汽車網(wǎng)關(guān)解決方案，該方案基于R-Car S4片上系統(tǒng)（SoC）和電源管理IC（PMIC），面向下一代汽車計算機、通信網(wǎng)關(guān)、域服務(wù)器和應(yīng)用服務(wù)器。伴隨E/E架構(gòu)向域和區(qū)的發(fā)展，瑞薩全新解決方案滿足汽車行業(yè)對高性能、高速網(wǎng)絡(luò)、高網(wǎng)絡(luò)安全和高功能安全等要求。這一解決方案通過軟件的復(fù)用性，以及與R-Car S4無縫配合的新款卓越PMIC，顯著提升開發(fā)效率。

發(fā)表于：11/18/2021

四大能量收集技術(shù)助力突破物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備供電困境[電源技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

長期以來，物聯(lián)網(wǎng)所形成的巨大市場和數(shù)以十億計的龐大設(shè)備數(shù)量已經(jīng)逐漸為人們所熟知。同時，可移動的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在變得越來越多，有線電源也并非長久之計。隨著物聯(lián)網(wǎng)市場的持續(xù)蓬勃增長，設(shè)備的供能方式、電池問題正在成為新的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：11/18/2021

指定支持Wi-Fi®的MCU時的注意事項[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢是在一個SoC而非多個離散器件中執(zhí)行更多功能，以精簡物料清單、降低設(shè)計風(fēng)險、減少占用空間。Wi-Fi® MCU即是一個典型，它將Wi-Fi連接與處理器及所需GPIO集成在一起，以滿足多種應(yīng)用的需求。在指定其中一個器件時，需要考慮多個因素，并需審慎進(jìn)行選擇，因此務(wù)必對這些器件有所了解。

發(fā)表于：11/18/2021

基于數(shù)字圖像處理的物流分揀方法及系統(tǒng)[其他][其他]

目前部分快遞公司中小型分揀中心仍存在需要手動錄入快遞地址信息，標(biāo)準(zhǔn)化、自動化程度低等問題，不利于全面自動化的實現(xiàn)。提出了一種基于數(shù)字圖像處理的物流分揀方法，分為快遞面單分割、地址區(qū)域定位和信息識別三個部分。并設(shè)計了硬件和軟件工程化實現(xiàn)系統(tǒng)，通過固定機位拍攝包裹面單圖像，傳輸?shù)接嬎銠C上進(jìn)行識別。將識別到的地址信息傳輸?shù)椒謷C器，從而提高分揀效率。實驗結(jié)果表明，該識別方法和系統(tǒng)具有較好的識別精度和識別速度，能夠滿足工程化實踐要求。

發(fā)表于：11/17/2021