提升電源系統效能　修正功率因數刻不容緩

由於消費者越來越關注其電費支出，企業業主也希望遏制其螺旋式上升的營運費用，因此能源的使用和效率正受到比以往更嚴格的審查。這一切都因日益重要的環境因素而進一步惡化，人們普遍認識到低效能設備產生的廢熱將會對生態產生不利影響。
2019 年 05 月 05 日

固態驅動器取代繼電器　車用直流馬達高效節能

車內系統的電子產品含量持續成長，原因是市場對自動化、安全性、能耗優化和高品質體驗的要求越來越高。在此背景之下，使用直流馬達的應用數量也不斷上揚。
2019 年 05 月 04 日

克服汽車照明電子設計挑戰　LED驅動器重要性與日俱增

90年代早期，夜間行車是非常危險的。當時以煤油燈為照明，駕駛以手示訊號和大聲喊叫來代表行車控制，並以猜測的方式預測路上其他車輛動作。
2019 年 05 月 02 日

有賴高精度色彩感測器　螢幕顯色更真實/準確

人眼可以分辨光的顏色，這是歷史上歷朝歷代畫家作品的主軸。藝術家本能地理解可見光是一種複雜的光譜現象，在陽光下，白光中的紅色、靛藍色、紫色、綠色和其他顏色的組成比例會有所變化。再者，太陽光的顏色會因地、因時而有所不同。類似地，在不同類型的人造光源之間，顏色差異也有很大的不同，在電子產品上，這些變異甚至更加明顯，且對電子產品造成極大的影響。
2019 年 04 月 29 日

備妥應變措施　智慧工廠聯網安全免煩惱

研究發現，超過80%的電子公司在工廠和裝配線上實施工業物聯網(IIoT)技術，卻沒有做好風險的全面評估，也沒有準備好有效的應變措施。電子公司須要具備情境認知調適性網路安全功能，才能持續洞察、減輕並預防風險。
2019 年 04 月 28 日

高整合PMIC新功能發威　高密度運算應用小巧省電

由於虛擬實境、嵌入式視覺、物件動作、行人檢測和手勢識別等新技術應用都需要深度學習演算法，須採用具有高度靈活性和自我調整能力的電源管理晶片(Power Management IC, PMIC)為應用處理器(AP)供電。為了實施最新、最有效的演算法並增加必要的新功能，AP必須具有高度靈活性和可配置性。絕大多數此類應用為可攜式產品，系統方案必須具備低功耗特性。相對地，PMIC必須支援動態負載調節和低功耗模式轉換，同時滿足小尺寸、高效率要求，盡可能地降低能源浪費，並支援不同的操作模式。本文討論此類應用中AP供電所面臨的挑戰，以一款PMIC電路為例，提供最佳的尺寸、效率特性。
2019 年 04 月 25 日

通過嚴謹熱工測試　QSFP-DD模組效能掛保證

QSFP-DD是業界尺寸最小而且又可以提供最高埠頻寬密度的400GbE模組。QSFP-DD是與四分之一小形狀係數可插拔雙密度(QSFP-DD)多源協定(MSA)集團協作開發的成果，滿足了市場對下一代高密度、高速可插拔模組的需求。
2019 年 04 月 22 日

借力區塊鏈技術　物聯網應用安全有感升級

仰仗分散式處理之強大功能，大約從10年前比特幣出現以來，已經從一個全新資料安全概念進化成為一個重要的全球金融力量。加密貨幣成功演繹了如何將交易塊組裝成一個相互連結的鏈，進而使包含在其中的資料能夠充當一種貨幣。基於此情況，其他應用也開始出現，這些應用都仰仗BaskLink作為基礎。
2019 年 04 月 20 日

節能減碳無可妥協　電動車系統效能大躍進

車輛電氣化迫在眉睫，未來幾年燃油車ICE的比重將逐年減少，根據產業研究機構調查，在2032年，50%的車輛將有電動馬達協助傳動系統。不過，燃油車輛要到2045年市占率才會低於50%。提升電動傳動系統效率，有助於降低二氧化碳排放量。
2019 年 04 月 18 日

5G傳輸/應用複雜度大增　AI引擎克服密集運算挑戰

本白皮書探討了將賽靈思新AI引擎用於運算密集型應用(如5G基地台和機器學習DNN/CNN)的架構、應用和優勢。與前幾代相比，5G的運算密度要高5到10倍；AI引擎已針對DSP進行了最佳化，可滿足傳輸率和運算要求，進而提供無線連接所需的高頻寬和加速速度。
2019 年 04 月 16 日

憑藉高切換/低損耗特性　SiC有效降低EV供電成本

插電式油電混合車和全電動車的需求正大幅成長，更嚴格的排放法規是推動需求成長的原因之一。這類車輛配備各式各樣的電力電子裝置，目前其中大部分都是以矽為基礎。不過目前和未來都需要進一步提升效率和功率密度。由於矽在效能方面停滯不前，碳化矽因而成為一種高效的替代選擇。
2019 年 04 月 15 日

AI應用水漲船高　FPGA邊緣運算完美達陣

人工智慧(AI)如今無所不在。這項革命性科技正逐漸滲透到更多領域，影響範圍之廣將遠超出想像。不管從事什麼業務，每家公司似乎都或多或少與AI產生聯繫。尤其是如今人們想方設法將AI運用到自動駕駛汽車、物聯網(IoT)、網路安全、醫療等諸多領域。企業領導者應當深刻瞭解如何將AI運用到他們的產品之中，如果率先採用AI獲得成功，遲遲未行動的後進者將會陷入困境。
2019 年 04 月 14 日
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