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Microchip MCU在機(jī)器學(xué)習(xí)上的解決方案

將機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning（ML）加入現(xiàn)有的MCU設(shè)計(jì)OK嗎？龐大的ML軟件框架令您卻步？想沿用現(xiàn)有的設(shè)計(jì)與工具，可行嗎？現(xiàn)今常見有兩種方法，第一種是透過網(wǎng)絡(luò)將其感測(cè)的信息傳輸?shù)皆贫?，借著云端?qiáng)大的運(yùn)算能力，再將判斷結(jié)果傳回。Microchip有相當(dāng)多這類成熟的解決方案，可讓您輕松連到云端。另一種方法則可直接在MCU上做運(yùn)算判斷，雖然運(yùn)算能力比不上云端，但對(duì)某些小型傳感器或數(shù)據(jù)應(yīng)用，先在MCU做一些門坎值判斷算法，反而毋須考慮網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠、能耗太高、傳輸延遲等問題，更不用擔(dān)心傳
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簡(jiǎn)化嵌入式邊緣 AI 應(yīng)用開發(fā)的步驟

如果嵌入式處理器供貨商沒有合適的工具和軟件，設(shè)計(jì)節(jié)能的邊緣人工智能 (AI) 系統(tǒng)，同時(shí)加快上市時(shí)間可能會(huì)變得窒礙難行。挑戰(zhàn)包括選擇正確的深度學(xué)習(xí)模型、訓(xùn)練和優(yōu)化模型以實(shí)現(xiàn)性能和準(zhǔn)確度目標(biāo)，以及學(xué)習(xí)用于在嵌入式邊緣處理器上部署模型的專有工具。從模型選擇到處理器部署，TI 提供免費(fèi)工具、軟件和服務(wù)，協(xié)助完成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 開發(fā)工作流程的每一個(gè)步驟。逐步選擇模型、隨處訓(xùn)練模型，并無縫部署到 TI 處理器上，完全不需要任何手工制作或手動(dòng)程序設(shè)計(jì)，藉以進(jìn)行軟件加速推論。步驟 1：選擇模型邊緣 AI 系統(tǒng)
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TinyML前進(jìn)物聯(lián) MCU深度學(xué)習(xí)成為可能

物聯(lián)網(wǎng)正加速帶動(dòng)人工智能走向終端裝置，我們可以看到市場(chǎng)繼續(xù)保持積極的成長(zhǎng)趨勢(shì)。市場(chǎng)也期待有更多的人工智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在市場(chǎng)上普及，并深入包括消費(fèi)性物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、工業(yè)應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)、還有與視覺、語音和聲音影像相關(guān)的邊緣應(yīng)用。AI的應(yīng)用案例正在推動(dòng)著龐大的物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)算需求，而這背后都需要透過MCU來釋放這些運(yùn)算能量。我們也可以看出市場(chǎng)上的MCU解決方案基本上有兩大發(fā)展趨勢(shì)，用以支持新一代的機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning；ML）運(yùn)算能力。一是提高M(jìn)CU本身的運(yùn)算性能及能力，例如從Arm Cortex M0+提
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算力三巨頭的虎年正月：關(guān)于并購引發(fā)的新格局

算力的三巨頭NVIDIA，AMD和Intel在虎年春節(jié)期間，圍繞著收購產(chǎn)生的話題，似乎會(huì)成為影響未來一年競(jìng)爭(zhēng)格局的基調(diào)，更將是未來算力競(jìng)爭(zhēng)中產(chǎn)生不小變化的起因
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英特爾創(chuàng)新技術(shù) “閃耀”冬奧會(huì)開幕式

北京2022年冬奧會(huì)拉開帷幕。開幕式上，人文與科技在國(guó)家體育場(chǎng)上交相輝映，為全世界獻(xiàn)上一場(chǎng)空靈浪漫的藝術(shù)盛宴。作為奧運(yùn)會(huì)全球TOP合作伙伴，英特爾正用創(chuàng)新技術(shù)幫助實(shí)現(xiàn)開幕式節(jié)目關(guān)鍵創(chuàng)意。英特爾以基于英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器的3DAT技術(shù)，聯(lián)合第三方專業(yè)團(tuán)隊(duì)定制開發(fā)了“基于人工智能技術(shù)的演出實(shí)時(shí)特效系統(tǒng)”，應(yīng)用在《致敬人民》和《雪花》兩個(gè)節(jié)目中。憑借先進(jìn)的AI算法，僅通過4臺(tái)攝像機(jī)就覆蓋了全場(chǎng)，并讓演員與現(xiàn)場(chǎng)鋪設(shè)的大屏實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)互動(dòng)，達(dá)到了僅靠排練無法達(dá)成的流暢效果，將唯美藝術(shù)和奧林匹克精神傳遞給世界。英特
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學(xué)貫中西(3):欣賞AI的推論技能

0? ?引言上一期[1] 說明了在人們學(xué)習(xí)知識(shí)的過程中，除了會(huì)記憶（背）之外，還會(huì)進(jìn)行歸納、抽象，然后對(duì)眼前或腦海里想象的新事物進(jìn)行推論（如鑒往知來），甚至能舉一反三。本期將以唐詩的4 種平仄韻律為例，與您一起來欣賞AI 的初步推論技能：見微知著。也就是，從部分信息推測(cè)（Predict）出全貌。1? ?復(fù)習(xí)：分類型特征編碼回憶一下，在前2 期[1-2] 里曾經(jīng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的特征（feature）含義；也說明了2 種主要特征：數(shù)值型（numerical）與分類型（c
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未來的數(shù)字化系統(tǒng)是“系統(tǒng)+算法+軟件+芯片”深度融合集成的

1? ?回顧與展望回顧2021 年，反復(fù)的疫情抑制了供應(yīng)鏈的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，并造成了全球消費(fèi)需求的意外波動(dòng)。與之形成反差的是，中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)受益于國(guó)內(nèi)出色的疫情管控，以及成熟的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，迎來了又一輪質(zhì)的飛躍。從市場(chǎng)端來看，汽車、工業(yè)、消費(fèi)電子呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，推動(dòng)了MCU（microcontroller unit，微控制器）、存儲(chǔ)器、傳感器等一系列產(chǎn)品的需求量，并且跟隨智能化、網(wǎng)聯(lián)化的趨勢(shì)，這些器件正在開辟更強(qiáng)性能、更低功耗、更加智能、更加安全的產(chǎn)品設(shè)計(jì)路線。從技術(shù)趨勢(shì)來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐
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美的宣布2021年量產(chǎn)1000萬顆MCU控制芯片

家電品牌中格力就高調(diào)宣布造芯，美的也從2018年開始進(jìn)軍芯片行業(yè)，現(xiàn)在他們確認(rèn)研發(fā)的MCU控制芯片已經(jīng)量產(chǎn)1000多萬顆了。針對(duì)投資者提問，美的集團(tuán)在互動(dòng)平臺(tái)表示，2018年下半年美的進(jìn)入芯片領(lǐng)域，于2021年開始量產(chǎn)，主要投產(chǎn)的芯片類型為MCU控制芯片，全年產(chǎn)量約一千萬顆。除了MCU芯片之外，美的還表示未來將繼續(xù)提高芯片產(chǎn)量，并進(jìn)入功率、電源等其他家電相關(guān)芯片產(chǎn)品。據(jù)中國(guó)科學(xué)院微電子研究所數(shù)據(jù)，中國(guó)三大白色家電年產(chǎn)能超3億臺(tái)，產(chǎn)能在全球占比約70%。美的是中國(guó)知名家電品牌，各種家電產(chǎn)品中也需要大量芯片，
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技術(shù)預(yù)測(cè)：2022年及更遠(yuǎn)的未來

本文為Imagination Technologies營(yíng)銷長(zhǎng)David Harold針對(duì)即將來臨的2022年，甚至更遠(yuǎn)的未來的技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，包括擴(kuò)增實(shí)境（AR）、數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛、人工智能（AI）及互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)展。 2022年，擴(kuò)增實(shí)境（AR）終于迎來了自己的時(shí)代？雖然AR在2021 年展現(xiàn)了正向的發(fā)展趨勢(shì)，但是廣泛采用沉浸式技術(shù)仍然存在著一個(gè)最大的阻礙，亦即缺乏良好的用戶體驗(yàn)。傳言稱，一家領(lǐng)先的智能型手機(jī)制造商將在2022年推出AR產(chǎn)品，同時(shí)許多廠商也會(huì)將其相關(guān)產(chǎn)品推向市場(chǎng)。我們已經(jīng)看到了
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2021最失望與2022最期待的五大科技

揮別2021年，2022年已經(jīng)到來。揮別新冠疫情的陰霾，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)依然繼續(xù)穩(wěn)步向前邁進(jìn)。從2021年到2022年，有哪些令人失望與值得期待的科技趨勢(shì)呢？CTIMES編輯團(tuán)隊(duì)也特別挑選整理了五大最失望與最期待的科技趨勢(shì)，且聽本刊編輯部為各位讀者細(xì)說道來。2021年五大失望比特幣圖一 : 比特幣盡管比特幣是個(gè)非常知名的數(shù)字貨幣，然而由于其給人的印象多半都是網(wǎng)絡(luò)勒索的支付方式，或者淪為炒作的目標(biāo)物，因此也成為今年度最令人失望的五大科技之首。事實(shí)上加密貨幣推動(dòng)勒索軟件的經(jīng)濟(jì)已不是什么秘密，它的持續(xù)升值
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完善國(guó)產(chǎn)MCU版圖復(fù)旦微電子推出車用MCU

　　2021年12月8日，復(fù)旦微電子召開新品發(fā)布會(huì)，發(fā)布首款通過AEC-Q考核的MCU芯片——FM33LG0xxA。參會(huì)嘉賓有復(fù)旦微電子高級(jí)工程師、電力電子事業(yè)部總經(jīng)理助力翟金剛先生，復(fù)旦微電子電力電子事業(yè)部技術(shù)市場(chǎng)經(jīng)理王超先生?！　?998年至今，復(fù)旦微電子從最初中國(guó)集成電路設(shè)計(jì)行業(yè)第一家發(fā)起式的股份公司，2000年8月4日成為中國(guó)第一家上市的集成電路設(shè)計(jì)公司，到2021年8月4日同步在上交所科創(chuàng)板A股上市。20多年的風(fēng)雨歷程中，復(fù)旦微電子背靠扎實(shí)的技術(shù)背景，穩(wěn)扎穩(wěn)打走好每一步?！　?fù)旦微集團(tuán)的產(chǎn)品線
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使用 C2000? 實(shí)時(shí) MCU 實(shí)現(xiàn)功能安全和網(wǎng)絡(luò)安全的電動(dòng)汽車動(dòng)力總成

　　從內(nèi)燃機(jī) (ICE) 過渡到電動(dòng)汽車 (EV)，需要至少新增五個(gè)電氣/電子/可編程電子 (E/E/PE) 系統(tǒng)。圖 1 描繪了電動(dòng)汽車中的這些系統(tǒng)。圖 1：典型電動(dòng)汽車動(dòng)力總成方框圖　　為了實(shí)現(xiàn)零尾氣排放并減少對(duì)化石燃料的持續(xù)依賴，電動(dòng)汽車開始在充電站“補(bǔ)充能量”。這些電動(dòng)汽車充電站可使用太陽能和風(fēng)能等可再生能源轉(zhuǎn)化成電能，從而增加電動(dòng)汽車對(duì)環(huán)境的積極影響。車載充電器與高壓電池形成一個(gè)功能單元，確?？焖?、高　　效充電，同時(shí)保護(hù)電池免于過度充電。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織 (ISO) 6469 第 1、2 和 3
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使用實(shí)時(shí) MCU 順應(yīng)服務(wù)器電源的設(shè)計(jì)趨勢(shì)

　　隨著服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用日益廣泛，對(duì)穩(wěn)定高效電源的需求越來越強(qiáng)烈，以應(yīng)對(duì)不斷增加的功耗。用電量一直快速增長(zhǎng)，因此需要更多的集成中央處理單元、圖形處理單元和加速器來提高服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心的計(jì)算速度。應(yīng)用效益的提高催生了電源裝置(PSU)的發(fā)展，以提供高能效、快速瞬態(tài)響應(yīng)、高功率密度和更大的電源容量。高能效　　具有高能效的服務(wù)器PSU可通過減少功耗和更大程度提高電源到負(fù)載間的功率傳輸效率，降低運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心的成本及其對(duì)環(huán)境的影響。這種能力使數(shù)據(jù)中心能夠滿足日益嚴(yán)格的能效標(biāo)準(zhǔn)（例如80 Plus）
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破解MCU超低功耗難題，ST新一代U5靠什么制勝？

隨著可穿戴、個(gè)人醫(yī)療、家庭自動(dòng)化和工業(yè)傳感器等智能設(shè)備的增長(zhǎng)，對(duì)低功耗、高性能、高安全性的MCU（微控制器）的需求日益提升。2021 年3 月，意法半導(dǎo)體（ST）在其經(jīng)典的超低功耗L 系列基礎(chǔ)上，推出了新一代產(chǎn)品線——STM32U5。U5 采用了多種超低功耗技術(shù)。不久前，ST 中國(guó)區(qū)微控制器事業(yè)部市場(chǎng)及應(yīng)用總監(jiān)曹錦東、ST 中國(guó)區(qū)微控制器產(chǎn)品市場(chǎng)經(jīng)理彭祖年向電子產(chǎn)品世界等媒體揭開了其廬山真面目。1? ?U5的3個(gè)特點(diǎn)STM32U5 的定義是一個(gè)低功耗旗艦級(jí)產(chǎn)品線，最大的3 個(gè)特點(diǎn)：①超
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以人為本&跨域創(chuàng)新工研院為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用新價(jià)值指路

根據(jù)麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）預(yù)估，2030年AI人工智能產(chǎn)值將高達(dá)13兆美元，預(yù)計(jì)每年能為全球GDP成長(zhǎng)率貢獻(xiàn)1.2%，其中AI結(jié)合大數(shù)據(jù)、邊緣運(yùn)算芯片、智能醫(yī)療和無人載具等領(lǐng)域更是明星領(lǐng)域。隨著全球化帶來的跨域創(chuàng)新，AI人工智能已成為國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)，以及年輕人職涯首選。工研院今（29）日舉辦「以人為本 x 跨域創(chuàng)新」 AI人工智能產(chǎn)業(yè)論壇，邀請(qǐng)工研院總營(yíng)運(yùn)長(zhǎng)余孝先、Appier及iKala科技董事簡(jiǎn)立峰、臺(tái)灣人工智能實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)辦人杜奕瑾、工研院人工智能應(yīng)用策略
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