頭條 Microchip宣布對FPGA產品降價30% 5月20日消息，據EEnews europe報道，芯片大廠Microchip已將其 Polarfire FPGA 和片上系統 （SoC） 的價格降大幅低了30%。 最新資訊 走進這個完成“不可思議”任務的研發團隊，一文解讀集成電路設計的創新密碼 高質量科技論文數量通常被認為與一個機構的科研實力正相關。作為世界學術界和企業界公認的集成電路設計領域最高級別會議，ISSCC（IEEE International Solid-State Circuits Conference）的年度大會論文就是一個重要的觀察窗口，每年各個國家和地區以及全球重要的半導體企業入選論文的數量、主題和反映的技術發展趨勢都成為圈內熱門的話題。 發表于：1/18/2019 開環控制與閉環控制怎么選擇 本文告訴你答案 最復雜的運動控制問題中有一部分是來自于流體動力控制應用，因為所涉及的介質（空氣或液壓油）不會對控制輸入做出線性方式的響應。使用開環控制還是閉環控制所進行的選擇圍繞著反饋的概念，以及特定運動系統將反饋考慮在內的重要性。 發表于：1/16/2019 意法半導體STM8L050在低成本8引腳封裝內集成豐富的模擬外設和DMA控制器，為8位微控制器市場提供更多選擇 中國，2019年1月16日 - 意法半導體推出了全新的8位微控制器STM8L050的推出，以提升低成本、低功耗8位微控制器（MCU）的功能集成度。作為超高能效的STM8L系列的最新產品，STM8L050在低成本的SO-8封裝基礎上，集成了多達6個用戶I/O接口的豐富的模擬外設、DMA控制器和獨立的數據EEPROM。 ? 發表于：1/16/2019 RT-Thread發布新版在線文檔中心 優化學習體驗 衡量一個優秀的開源項目，除了高質量的代碼，還包括新功能開發、迭代維護，社區交流、推動項目在社區中的使用，提供高質量的文檔體系和一定程度的技術答疑等。RT-Thread作為一款受開發者青睞的開源物聯網操作系統，在13年的發展中一直堅持“開源、開放”的理念，充分和社區用戶交流，穩定維護代碼的更新迭代，不斷完善優化技術文檔，并且提供了活躍的社區技術支持，助力開發者更高效率地進行產品開發。 發表于：1/14/2019 基于UML & SystemC的GPU幾何管線光柵化硬件建模 架構與算法是決定GPU性能的重要因素，需要盡可能早地對其進行評估和驗證。提出基于統一建模語言（Unified Modeling Language，UML）的模型，詳述了針對GPU幾何管線架構和線圖元光柵化算法建模的過程及方法，并采用SystemC語言實現了事務級建模（Transaction-level Modeling，TLM）模型和仿真。驗證了架構和算法的正確性以及模型的有效性和可行性，為RTL設計提供了參考依據。 發表于：1/14/2019 商用無人機系統市場規模將達到151億美元 商用UAS（無人機系統）平臺和相關服務的市場增長將受到農業、商業安全和第一響應部門需求的推動；Strategy Analytics高級防御系統（ADS）研究服務最新發布的報告《2017年商用UAS市場展望 ——2017-2027年》 預測，商用UAS市場規模將在2027年增長到超過151億美元。 發表于：1/14/2019 Imagination發布2019七項技術創新及應用預測 作為全球領先的半導體科技企業，Imagination Technologies的先進技術和半導體知識產權（IP）產品被廣泛地應用于創建各種系統級芯片（SoC），這些SoC驅動了移動設備、人工智能、汽車電子、安防設備、消費性和嵌入式電子產品。其獨到的架構技術, IP 內核，軟件支持及系統解決方案能支持客戶快速地在市場中推出完整且差異化的SoC平臺。近期，Imagination發布了七項技術創新及其應用預測，為2019年的電子行業和市場提供了參考。以下為相關預測。 發表于：1/14/2019 人工智能和無人駕駛成為未來3-5年半導體產業的長期增長點 時值2019年初，每年的這個時候，各大市場調研機構紛紛發布新一年的行業趨勢。對于半導體產業來說，2019年無可逃避的一個標簽就是“寒冬”。 報告稱，2019年全球半導體產業進入低景氣周期，維持徘徊不前的發展態勢，產業周期性低谷尚未見底，全年增速可能維持在4%-6%之間，同比預計下跌接近10個百分點。其中，對北美和亞太市場均持保留態度，將預期增長從-1%下調至-5%；而中國半導體行業存在著機遇，未來長期增長點存在于人工智能/機器學習與無人駕駛兩大領域。 發表于：1/11/2019 基于深度神經網絡的個性化推薦系統研究 深度神經網絡由于結構類似于生物神經網絡，因此擁有高效、精準抽取信息深層隱含特征的能力和能夠學習多層的抽象特征表示，且能夠對跨域、多源、異質的內容信息進行學習等優勢。提出了一種基于多用戶-項目結合深度神經網絡抽取特征、自學習等優勢實現信息個性化推薦的模型，該模型通過對輸入多源異構數據特征進行深度神經網絡學習、抽取，再融合協同過濾中的廣泛個性化產生候選集，然后通過二次模型學習產生排序集，實現精準、實時、個性化推薦。通過真實數據集對模型評估實驗，實驗結果表明，該模型能夠很好地學習、抽取用戶隱特征，并且能夠一定程度上解決傳統推薦系統稀疏性、新物品等問題，同時實現了更加精準、實時、個性化的推薦。 發表于：1/11/2019 基于改進ORB算法的移動機器人視覺SLAM方法研究 以移動機器人視覺導航為應用背景，針對傳統ORB算法在視覺SLAM中存在特征點分布不均勻、重疊特征點較多的問題，提出一種改進ORB算法。首先，對每層圖像的尺度空間金字塔進行網格劃分，增加空間尺度信息；其次，在特征點檢測時，采用改進FAST角點自適應閾值提取，設置感興趣區域；然后，采用非極大值抑制的方法，抑制低閾值特征點的輸出；最后，使用基于區域圖像特征點分布的方差數值評價待檢測圖像中特征點的分布情況。實驗結果表明，改進ORB算法特征點的分布較為均勻，輸出特征點重疊數量較少，執行時間較短。 發表于：1/11/2019 ?…278279280281282283284285286287…?
