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CTIMES / 网通技术
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电子工业改革与创新者 - IEEE

IEEE的创立,是在于主导电子学的地位、促进电子学的创新,与提供会员实质上的协助。
Wi-Fi发展20年:迈向无线自由之路(一)早期发展 (2020.02.03)
在这一系列的文章中,首先介绍 Wi-Fi 的历史,了解这项技术如何克服种种技术挑战,演变为现今具备超快速度与高度便利性的无线标准。随后,我们会探讨 Wi-Fi 的未来展望
声源线 (2020.01.17)
此作品为可以多人共享的音乐游戏机,外观分为以触控按钮点击的乐谱板与透过伺服马达敲击的演奏板两部份,可即兴演奏或挑选乐谱进行挑战;
OTA测试 一次解决5G高频测试大小事 (2020.01.15)
5G毫米波将会带来新一波的成长契机,却也伴随着挑战。高频测试挑战包括量测准确度、测试计画复杂、测试时间延长。目前来看,OTA量测是解决5G高频测试挑战的最适合方案
资策会MIC所长詹文男看2020年高科技产业 (2020.01.13)
2020年全球经济可望缓步回温,但美中贸易与科技冲突持续,带来高度的市场不确定性,难有明显成长动力。
2020开启产业新篇章:2019最失望与2020最期待 (2020.01.09)
CTIMES编辑部团队历经内部讨论,最终票选出2019五大失望和2020五大期待的技术和科技趋势,回顾旧事,并开启科技的新篇章。
AIoT时代 云端平台将扮演整合要角 (2020.01.08)
当边缘装置的数量不断的成长,就需要透过一个能规模化的云端平台将之统合管理,才能发挥物联网真正的功能与目的。
《Fjord趋势2020》报告 (2020.01.03)
埃森哲(ACN)发布《Fjord趋势2020》报告指出,在经历了业务和利润快速增长的空前顺境后,各大企业逐渐意识到深刻自省的必要性。在新十年的开始,企业必须全面考量内部战略,重新审视企业自身的使命以及对整个世界的影响
IO-Link技术与意法半导体 (2019.12.27)
所有的工业制造商,无论规模大小,都在升级生产设施、制造能力和工程服务,以朝向工业4.0的概念或智慧工业转型。
Pure Storage:储存即服务的订阅模式将成为市场趋势 (2019.12.17)
资料储存Pure Storage公布了2020年资料运算与储存服务预测报告,针对储存服务的商业模式及技术提出全面性的观察。在资料量爆增、多数企业致力於创新的环境下,Pure Storage 预测
由AMD产品发展观察未来布局方向 (2019.12.11)
AMD产品强打电竞应用,直到2017年AMD推出重要更新—「Zen」架构,并且推出新产品线Ryzen,引起市场热烈讨论。
PCIe 5.0加速进击 6.0将迎来全新规范 (2019.12.09)
在PCI-SIG的努力下,PCIe 5.0规范终于在今年5月正式推出,并且已经有多个设计导入,终端产品预计在2020年就能够陆续推出。
加速汽车智慧化进程 (2019.12.09)
未来的智慧汽车将通过系统、软硬体和以创新为基础的最终矽技术得以实现。 AutoPro技术解决方案能够让客户能将智慧汽车的未来幻化为真实。
工业4.0冲击制造业 人机介面需同步进化 (2019.12.02)
在工业4.0的冲击下,人机介面已然面临新变局,唯有不断因应产业变化,转换设计思维,才能让产品符合新世代产业的需求,永续生存于市场。
汽车乙太网路中的故障排除 (2019.11.29)
感测器和控制单元之间的通讯细节由全新汽车乙太网路标准界定。但是,如果存在讯号传输问题,仅靠乙太网路协定本身进行分析通常不够。
符合性评估:成功推出C-V2X之安全路径 (2019.11.20)
C-V2X技术能够使所有道路使用方(从行人到机动车)透过交通基础设施共用有关车辆和高速公路状况的资讯。
以模型化基础设计混合讯号多波束声纳系统 (2019.11.20)
为了开发多波束声纳系统来进行高解析度的声波成像,NEC采用MATLAB和Simulink的模型化基础设计新方法来设计多波束声纳系统。
支援三大应用情境 5G商用场景逐步确立 (2019.11.19)
随着5G服务陆续启动,将带动第一波5G零组件市场商机。5G酝酿期还需3到5年,2025年会有约14%的行动连结采用5G。而挖掘出创新应用服务,将是切入5G市场的致胜关键。
预认证互联简化IoT应用 (2019.11.18)
模组化方案经过国际监管标准和协议要求的预认证尤其重要。关于IoT互联有很多不同的协议,SigFox内建基础架构和远端互联,是最有用的协议之一。
为快速增长的网路终端AI应用提供更高性能的解决方案 (2019.11.12)
人员侦测和物件计算等网路终端人工智慧(AI)应用正日益普及,但设计人员越来越迫切地要求在不影响性能的情况下实现低功耗和小尺寸的网路终端人工智慧解决方案。
AI逐步走向终端 边缘运算需求大增 (2019.11.11)
边缘运算在过程中,尽可能靠近资料来源以减少延迟和频宽的使用。目的是减少远端运算量,减少异地用户端和伺服器之间的数据传输量。

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