ADI/安馳將AI導入食品及飲料產業提高生產力

美商亞德諾半導體(Analog Devices Inc., ADI)與代理商安馳科技(Macnica ANStek)聯手，2024年首度參加6/26~6/28的台北食品機械展(攤位：南港展館一館四樓N1203)，提供業者低成本且可快速導入的AI產能提升方案。...
2024 年 06 月 25 日

HOLTEK新推出HT45F8750/62鋰電池管理MCU

Holtek新推出鋰電池管理Flash MCU HT45F8750/HT45F8762系列，相較於第二代HT45F8640/HT45F8650/HT45F8662系列，鋰電池電壓偵測精準度提升至±15mV，新增差分OPA提升偵測充/放電電流精準度並且內建硬體短路電流保護，實現快速響應關閉MOS，適合應用於3~8串鋰電池產品，如BMS板、電動工具、無線吹風機、無線吸塵器等。...
2024 年 06 月 25 日

瑞薩R-Car開放存取平台加快軟體定義汽車開發

瑞薩電子(Renesas Electronics)近日推出R-Car Open Access(RoX)，其為軟體定義汽車(SDV)開發平台，整合開發人員所需的硬體、作業系統(OS)、軟體和工具，以便開發人員能快速開發具備安全性及持續軟體更新功能的新一代汽車。SDV平台針對瑞薩R-Car系列系統單晶片(SoC)和微控制器(MCU)設計，包含用於無縫部署AI應用的完整工具。...
2024 年 06 月 24 日

應對系統與應用需求　IoT開發8/32bit MCU各自精彩(1)

MCU應用於各種系統，從汽車馬達控制和植入式醫療設備到遠端控制，辦公設備、電器、電動工具、玩具和其他嵌入式系統。本文將說明MCU的應用知識和開發技巧，並介紹評估選用8位元和32位元MCU的關鍵考量。 微控制器(MCU)如何在物聯網設備中使用？開發人員又該如何為產品選擇最合適的MCU解決方案？本文將說明MCU的應用知識和開發技巧，並介紹評估選用8位元和32位元MCU的關鍵考量。健身追蹤器是如何記錄使用者走的每一步？洗衣機是如何感知水位？其實是藉由設備內部的MCU。它是一個積體電路上的小型電腦，包含一個或多個處理器核心(CPU)、記憶體和可編程設計輸入/輸出周邊裝置。這些微型晶片是一種經濟實惠且流行的資料收集、感測和控制物理世界的工具。...
2024 年 06 月 18 日

應對系統與應用需求　IoT開發8/32bit MCU各自精彩(2)

MCU應用於各種系統，從汽車馬達控制和植入式醫療設備到遠端控制，辦公設備、電器、電動工具、玩具和其他嵌入式系統。本文將說明MCU的應用知識和開發技巧，並介紹評估選用8位元和32位元MCU的關鍵考量。 32位元MCU與市場流行的架構...
2024 年 06 月 18 日

智慧清潔提升居家環境品質　實現多功能吸塵/氣體偵測(1)

智慧清潔助手的研發目的，是簡化家庭清潔的工作，以提高居家生活品質。本系統會先即時偵測路上垃圾，同時做到吸塵功能和即時檢測空氣中危險氣體並發出警報，偵測到垃圾時，把垃圾夾起丟掉。 由於現今人們對於生活品質的要求愈來愈高，並且隨著生活型態的改變，雙薪家庭的比率居高不下。因為傳統的家庭清潔工作需要大量的時間和體力，對於現代忙碌的雙薪家庭來說，這往往是一個挑戰，若是因為垃圾長時間的不當累積進而產生惡臭，甚至是有害氣體，想必後果將會不堪設想。...
2024 年 06 月 14 日

智慧清潔提升居家環境品質　實現多功能吸塵/氣體偵測(2)

智慧清潔助手的研發目的，是簡化家庭清潔的工作，以提高居家生活品質。本系統會先即時偵測路上垃圾，同時做到吸塵功能和即時檢測空氣中危險氣體並發出警報，偵測到垃圾時，把垃圾夾起丟掉。 產品結構 (承前文)圖8為本系統的架構，包含Intel...
2024 年 06 月 14 日

智慧清潔提升居家環境品質　實現多功能吸塵/氣體偵測(3)

智慧清潔助手的研發目的，是簡化家庭清潔的工作，以提高居家生活品質。本系統會先即時偵測路上垃圾，同時做到吸塵功能和即時檢測空氣中危險氣體並發出警報，偵測到垃圾時，把垃圾夾起丟掉。 測距 (承前文)事先準備好間距為10公分的方格紙素材，進行以下測試：...
2024 年 06 月 14 日

貿澤供貨Renesas搭載內部設計RISC-V CPU核心之低功耗MCU

貿澤電子(Mouser Electronics)即日起供貨Renesas Electronics的R9A02G021低功耗微控制器(MCU)。R9A02G021是Renesas首款通用型32位元MCU系列，搭載內部設計的創新RISC-V處理器核心，提供多用途平台讓工程師能運用開放原始碼指令集架構(ISA)打造節能、高成本效益的應用，適合的應用包括IoT感測器、消費性電子產品、醫療裝置、小型家電和工業系統等各種終端市場。Renesas...
2024 年 06 月 13 日

生成式AI落地邊緣幹大事　突破模型瘦身/精準度瓶頸

生成式人工智慧(AI)從雲端走向邊緣，需要克服模型縮小，以及推論精準度的挑戰。在終端設備資源有限的前提下，大型語言模型(LLM)需要透過量化(Quantization)等方式壓縮模型，並且確保推論維持一定的精準度。...
2024 年 06 月 06 日

AI機器學習潛力十足　智慧裝置邊緣運算MCU應用爆發

人工智慧(AI)受到機器學習在邊緣運算的發展帶動，在PC與手機等終端裝置的應用成長有目共睹。恩智浦半導體大中華區行銷總監黃健洲表示，隨著使用者更加重視資料安全與隱私，執行在邊緣端的機器學習功能越來越受市場重視。在物聯網(IoT)與工業領域中，包含健康照護、居家控制、工業自動化、電力控制等，都是機器學習在邊緣端的應用範圍。...
2024 年 06 月 03 日

MCU運算效能不卡關　終端AI模型朝低算力/高精度邁進

生成式人工智慧(AI)的發酵在新興運算架構，以及先進製程的支援下，可說是水到渠成。新唐科技微控制器行銷應用處副處長沈子嵐說明，當大型語言模型(LLM)應用逐漸從雲端走向邊緣，產業對於邊緣運算技術的重視度隨之提升。高算力需求的AI應用集中在雲端，但未來端點AI的應用規模可望大幅超越雲端。端點AI的優勢之一是通常會配置豐富的感測器連結介面，具備多感測器融合的能力。感測器的資料在終端融合，可以減少資料量，進而降低邊緣端的算力需求。...
2024 年 06 月 03 日
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