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AI运算渐向终端转移 边缘运算让AI更有效率 (2019.10.25)
在资料统整与云端数据搜集时，边缘运算可以发挥很大的功用。与云端运算不同的是，边缘运算是位於最接近资料来源的小型计算中心，主要功能在於收集、储存、过滤、撷取、简单的运算，并将处理过的资料与云端系统进行有效率的交换，使系统变得更加即时、弹性且具有效率 |
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深度学习在机器视觉领域的机遇与挑战 (2019.10.18)
透过适合的机器视觉检测就能克服人工的限制，因此随着表面缺陷检测系统的广泛应用，协助提供高品质化生产与智慧生产自动化的发展。 |
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德勤：数据安全是企业导入区块链前最重要考量 (2019.10.15)
金融科技一般指金融领域的数位化创新。金融科技这一概念最初出现时，人们对它的理解仅限於使支付和交易便利化的创新技术。近年来，得益於互联网和行动技术的变革发展，金融科技的范畴呈现出爆炸式的成长 |
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再见摩尔定律？ (2019.10.07)
许多半导体大厂正积极研发新架构，都是为了找出一个全新的产业方向。龙头大厂开始重视晶片的创新，并持续以全新架构来取代旧有的晶片。 |
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由自驾车迈向智慧交通系统的进展 (2019.10.07)
爱美科City of Things计画主持人Jan Adriaenssens展望交通和物流领域在未来几年的进展，并预测人工智慧会在其中起什么作用。 |
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实现物联网与云端运算的新型记忆体技术 (2019.10.04)
研究指出，以 MRAM取代微控制器中的 eFlash 和 SRAM，可节省达 90% 的功耗。这些功耗与面积成本优势，使得MRAM成为边缘装置的理想选择。 |
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仿真和原型难度遽增 Xilinx催生世界最大FPGA (2019.10.03)
赛灵思推出世界最大容量的FPGA，单一颗晶片拥有最高逻辑密度和最大I/O数量，将可以用于对未来最先进的ASIC和SoC技术的仿真与原型设计提供支援。 |
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机器视觉走入AI世代 后势发展深具潜力 (2019.10.01)
AI已是机器视觉的既定趋势，AI机器视觉的市场庞大且需求明确，因此多数软硬体厂商都已投入研发，新产品也不断问世，未来发展值得期待。 |
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台湾微软AI研发中心扩建 将打造一级AI研发聚落 (2019.09.27)
微软长期在台湾与硬体设备商合作建立完整的产业价值链，在Windows的助攻下实现无数产品的研发与创新，过去共同打造了光辉的台湾PC王国荣景。适逢在台30周年，微软於2018年在台成立的亚洲第一个AI研发中心，短短一年多的时间就因为规模扩增，搬迁至两层楼的新办公室，加码投资布局台湾AI产业聚落 |
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因应工厂需求 打造特定AI视觉系统 (2019.09.25)
在制造业中，影像技术在生产与厂务两端都有所应用，生产端主要为机器视觉，作为产品检测之用，厂务端则是电脑视觉，用于工安、环境的侦测。 |
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新一代记忆体发威 MRAM开启下一波储存浪潮 (2019.09.24)
STT-MRAM可实现更高的密度、更少的功耗，和更低的成本。此外，STT-MRAM也非常有可能成为未来重要的记忆体技术。不止可以扩展至10nm以下制程，更可以挑战快闪记忆体的低成本 |
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服务型机器人成长快速 掌握关键技术方能站稳市场 (2019.09.19)
相较于2016年，2017年全球专业服务型机器人市场销售成长了39％，未来发展潜力雄厚，而要掌握此商机，3D感测与建图定位将是两大关键技术。 |
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使机器学习推论满足实际效能需求 (2019.09.18)
FPGA提供即时机器学习推论所需的可配置性，并具有能够适应未来作业负载的灵活性；资料科学家和开发者需要借助兼具全面性且易用的工具才能运用此优势。 |
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EDA跨入云端环境新时代 (2019.09.11)
全球主要EDA供应业者，已经开始将一部分的IC设计工具，透过提供云端设计或验证的功能。并且未来可能针对各种不同领域或产业、制品技术等，都能够透过云端来完成所需要的 |
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人工智慧正在改变EDA的设计流程 (2019.09.10)
EDA让电子设计有了飞跃式的成长；如今，人工智慧正站在EDA成功的基础上，正逐渐重塑了EDA设计的风貌。 |
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机器学习实现AI与EDA的完美匹配 (2019.09.10)
多年来，AI与EDA如何完美匹配，一直被工程人员讨论著。实际上，人工智能已经开始逐渐在EDA领域发挥作用。不久之后，AI将可望在EDA领域找到一席之地。 |
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有为者亦若是 开创异质整合产业新蓝图 (2019.09.10)
专访钰创科技董事长／台湾人工智慧晶片联盟会长卢超群 |
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Microsoft LUIS语意识别简介 (2019.09.05)
语意识别是在人工智慧当中的一门技术，当机器收到一段文字或句子时，机器会去分析这段文字跟句子、并了解所代表的语意... |
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工业4.0步步进逼 新一代感测器持续升级 (2019.09.04)
感测器是工厂自动化关键元件，更是实现工业4.0的重要关键。工业用感测器必须要能满足智能工厂各不同环节的感测应用。常见者包括运动、环境和振动感测器等。 |
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仿真和原型难度遽增 催生Xilinx全球最大FPGA问世 (2019.08.22)
在今天这个创新案例层出不穷，各种AI人工智慧/机器学习、5G、汽车、视觉，和超大规模ASIC与SoC等应用需求不断地增加，而系统架构、软体内容和设计复杂性也随着不断增加，促使业界越来越频繁启动ASIC和SoC设计，并衍生了新型态的挑战 |
USB的沿革历史充满曲折，其中各大厂商从本位主义的相互对抗，到尝尽深刻教训后的Wintel合作，能否给予后进有意「彼可取而代之」者一些深思与反省？
