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Bench Talk for Design Engineers

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Bench Talk for Design Engineers | The Official Blog of Mouser Electronics


AI系统是否可以媲美人类的情境意识? Constantin Thiopoulos
情境意识是人类智慧的特征之一,指意识到周围环境并对其做出反应的能力。人工智能系统能否达到人类水平的情境意识? 神经网络的进展揭示了其中的潜力和局限。

工业化+数据化:机器学习加持下的工业4.0 Wang Dongang
本文介绍了工业4.0的特点,并用实际案例展现了生产生活不同阶段工业4.0的典型场景。机器学习与数据作为工业4.0中各项技术的核心,对工业4.0的发展起到关键作用。在未来工业化和数据化相结合的工业4.0中,大型企业与中小型企业都将面临不同的机遇与挑战。

网关如何确保IoT架构安全 Sravani Bhattacharjee
根据Gartner的预测,2020年市场上投入使用的物联网(IoT)设备将达260亿台。在如此巨大的市场中,保护这些设备产生的大量数据是一个至关重要的问题。将数据传输到云上和从云上获取数据的过程中都会涉及许多中间跳转,导致延迟增加,因而云并不能全面地确保端到端物联网架构的安全。综合多方因素来看,设计更靠近物联网设备的安全智能,显然是更有意义的解决方案。

设计时遇到安全性问题,工程师们应如何应对? Clive  Maxfield
在20世纪60年代末和70年代初,当我们现在所知的互联网最初以阿帕网(ARPANET)的形式出现时,几乎没有考虑到安全问题。最初的假设是,所有节点和接入终端都将位于军事基地,因此不存在安全问题。似乎没有人考虑过基地存在间谍的可能性,也没有人考虑过恶意玩家通过远程终端潜入系统的可能性。

家庭网络安全设备的风险评估 Jeff Fellinge
接入物联网 (IoT) 的联网家庭已经司空见惯。门铃、恒温器、锁和智能电器已经将视频和音频流连接到了我们家中的监控器和扬声器。这些有线和无线设备安装在您的家中,但经常要持续连接到远程云服务。这些新设备已经成为了攻击者侵入家庭或企业的可能入口,而端点保护技术(如定期应用安全更新和启用操作系统安全功能)却不一定总是适用于这些新设备。重要的是要知道敏感资产和数据的存储位置,然后确保有适当的安全控制措施来保护它们。

语言进步推动人工智能发展 M. Tim Jones
编程语言诞生于人工智能(AI),并不断发展以满足AI应用程序持续增长的需求。随着AI算法的进步,支持新统计方法的语言和扩展这些语言的机器学习能力的工具包也在进步。

无线充电技术的现状及其开发系统介绍 Tony Ping
随着基础设施、可穿戴设备等领域的快速发展,无线充电技术在这些领域得到了一定的应用。经预测,到 2024 年无线充电市场将增至近每年 150 亿美元的规模。无线充电技术对手机用户和公共基础设施都有很大好处。手机制造商、充电板制造商和无线电力联盟希望每个人在家里、办公室、家具里以及各种公共交通工具上都有一个Qi无线充电装置。PAD和笔记本电脑也可以具备无线充电功能,只要稍微创新一下设计。当然,无线充电一旦技术壁垒得到突破,将在电动汽车上拥有非常广泛的应用前景。本文主要从无线充电技术的历史、相应技术、产品的应用以及技术发展趋势等几方面进行介绍。希望对大家在今后的项目设计中能有所帮助。

何为FPGA? Adam Taylor
我们生活在一个由模拟构成的世界中。不过,数字处理的出现,为我们体验这个世界并与之互动带来了全新的方式,包括卫星导航、自动驾驶汽车、增强现实,当然还有那永远都离不了身的手机。 要想实时或者准实时地处理那么多信息,就必须要有强大的处理能力,这样的处理能力显然是受益于摩尔定律的。对于设计工程师而言,他们也可以从多种处理技术中来进行选择,以便将最合适的技术运用到手边的应用中。这些处理技术涵盖了传统处理器、图形处理单元 (GPU) 和可编程逻辑 (PL)。 在上述处理技术中,可编程逻辑恐怕是最鲜为人知的一种,人们也往往认为它是用起来最具挑战性的处理技术之一。

TensorFlow Lite for MCUs - 网络边缘的人工智能 Michael Parks
在技术发展的历史上,技术先独立发展再相互融合以改变世界的例子比比皆是。原子能和喷气式发动机的融合催生了核航空母舰,改变了20世纪大部分战争的形态。计算机和射频通信的融合产生了智能手机,同时也重新定义了我们与技术以及彼此之间的互动方式。今天,嵌入式电子和人工智能 (AI) 的融合正日益成为下一个具有颠覆性的技术组合。接下来我们就看一下这种融合的发展演变。

边缘影响 Mark Patrick
机器学习和处理器技术的进步正在让AI走出大型数据中心成为可能,使其更大幅度地接近应用点(即网络边缘)。在这篇文章中,我们将探索通过这种方法所实现的AI新用例

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