CTIMES - 意法半導體

STM32低功耗電腦視覺：類比儀表展示 (2022.06.08)
本文敘述使用具MCU嵌入式連線能力的低解析度攝影機所組成的系統，以低成本、低功耗、高效率的方式將類比儀表數位化。

下一個自動化時代新網宇實體系統正面影響力 (2022.05.25)
工業發展的驅動力為何？ ST突破感測器、人工智慧、通訊等領域的技術，以創新的網宇實體系統開啟下一個自動化時代。

運用FP-AI-VISION1的影像分類器 (2022.05.04)
本文概述FP-AI-VISION1，此為用於電腦視覺開發的架構，提供工程師在STM32H7上執行視覺應用的程式碼範例。

適用於電池供電設備的熱感知高功率高壓板 (2021.12.30)
電池供電馬達控制方案為設計人員帶來多項挑戰，例如，優化印刷電路板熱效能至今仍十分棘手且耗時...

導入NFC標籤功能實作全球連網香水首見現身 (2021.12.30)
Phantom是全球第一款連網香水，噴頭內裝有ST25TV02K近場通信（NFC）標籤，讓Paco Rabanne可為顧客提供獨特功能。

用於檢測裸矽圓晶片上少量金屬污染物的互補性測量技術 (2021.12.30)
本文的研究目的是交流解決裸矽圓晶片上金屬污染問題的經驗，介紹如何使用互補性測量方法檢測裸矽圓晶片上的少量金屬污染物並找出問題根源，

意法半導體：回顧2021年與展望2022年 (2021.12.30)
本文為意法半導體（ST）總裁暨執行長Mr Jean-Marc 於訪談中回顧2021年與對於2022年的展望，

感測器中的AI – 嵌入式機器學習核心運行決策樹分類器 (2021.12.30)
人工智慧應用的市佔率穩步成長。為此，意法半導體提供廣泛的產品組合，輕鬆實現多級別的人工智慧應用。

機器學習模型設計過程和MEMS MLC (2021.12.07)
本文描述機器學習專案的必要開發步驟，並介紹ST MEMS感測器內嵌機器學習核心（MLC）的優勢。

ST和Exagan攜手開啟GaN發展新章節 (2021.08.17)
GaN的固有特性，讓元件具有更高的擊穿電壓和更低的通態電阻，亦即相較於同尺寸的矽基元件，GaN可處理更大的負載、效能更高，而且物料清單成本更低。

碳化矽邁入新時代 ST 25年研發突破技術挑戰 (2021.07.30)
本文探討碳化矽在當今半導體產業中所扮演的角色、碳化矽的研發歷程，以及未來發展方向。以及意法半導體研發碳化矽25年如何克服技術挑戰及創新技術的歷程。

採用LCC拓撲的二相輸入300W交直流LED電源供應器 (2021.05.26)
本文探討如何利用半橋式無引腳晶片載體（LCC）諧振轉換器的數位控制功能，搭配同步整流，來打造300W電源供應器。

Multiphysics Simulation模擬軟體強化可靠的結構和穿戴式系統 (2021.03.19)
從響應式裝置和穿戴式監視器，到節能型辦公室照明和工廠自動化，工程師利用可靠創新的產品在微型半導體元件與我們的宏觀世界之間架起一座橋樑。

無電池資產追蹤模組的監控系統開發設計 (2020.12.23)
本文敘述一個無電池BLE資產追蹤標籤的速度和讀寫器數量之間的數學關係，提供一個能夠計算資產識別和測速所需讀寫器數量的設計策略和優化模型，

指紋金融卡背後的兩大挑戰：生物特徵身份認證系統 (2020.12.08)
藉由非接觸式卡片並利用生物特徵身份認證技術進行安全支付越來越受歡迎，導入生物特徵身份認證系統解決方案將有助於提升，甚至解除現有的非接觸式支付金額上限。

無電池資產追蹤模組的先進監控系統 (2020.11.27)
本文提出一個在無線感測器網路中識別資產和監測資產移動速度的追蹤系統，無電池的資產標籤透過射頻無線電力傳輸架構接收資料通訊所需電能，並採用一個獨有的測速方式產生時域速度讀數

為什麼選擇GaN電晶體？MasterGaN1告訴你答案 (2020.10.27)
MasterGaN1用於新拓撲。在設計AC-DC轉換系統時，工程師可以將其用於LLC諧振變換器。

SiC MOSFET應用技術在雪崩條件下的魯棒性評估 (2020.08.18)
本文透過模擬雪崩事件，進行非鉗位元感性負載開關測試，並使用不同的SiC MOSFET元件，依照不同的測試條件，評估技術的失效能量和魯棒性。

因應中國新能源汽車市場需求車用電子多功能整合應用 (2020.07.09)
因應新能源汽車（NEV）的強勁發展趨勢和當地市場需求，意法半導體（ST）中國團隊推出車用電子產品。

IO-Link和SIO模式收發器推動感測器領域工業4.0革命 (2019.04.03)
「工業4.0」的基本原則是透過連接機器、工具和控制系統，在整個價值鏈上下游之間構建自動互控的智慧網路。經由整合通訊、感測器和機器人技術構建物聯網，工業4.0概念可提升工業製造的智慧化水平