Arrow EtherCAT及电机控制方案SEED-DBS1020介绍

电机控制 工业控制 电机驱动

目前在工业领域中，EtherCAT和电机控制是两个很重要的内容，很多客户都希望能够找到性能优良、价格优惠的方案。恩智浦此前推出了I.MX RT系列处理器，意在能够为客户提供一系列性价比极高的处理器。艾睿电子基于该系列中的i.MX RT1020，设计研发出开发套件SEED-DBS1020，专门用于EtherCAT和电机控制，为广大客户提供了简单易用、且性能优良的解决方案。该方案既可用于双电机控制，也可用于EtherCAT网络，以及基于EtherCAT的单电机控制。

为你而“生”— Arrow真无线立体声耳机(TWS)方案介绍

高通 智能语音芯片 无限音频 无线解决方案

随着智能机外观功能的不断进化，不断有厂商为了将手机做的轻薄、简约，而不断省去一些传统的手机按键、接口，比如取消了3.5mm 耳机接口，但这也使得消费者需要用转接线转接耳机来听歌，而且还不能一边听歌一边充电。对于这一问题，无线耳机是一个很好的解决方案。

电动汽车直流快充方案介绍

直流快充 电动汽车

越来越多的电动汽车（EV）充电桩和充电站如雨后春笋，出现在高度公路、城镇小路，车道和小区里。当充电变得越来越方便，电动汽车的车主们开始更加关注充电设备的可靠性和与充电有关的能源成本问题上。针对这一问题设备供应商必须迅速做出反应。要想纯电动汽车更容易的被大众接受，工程师必须找到方法来增大充电器功率从而更快速地充电，另一方面也要提高充电设备的可靠性和充电效率，从而满足大众对设备长期高效运行的需求。

艾睿电子在IBM物联网论坛上展示智能工厂解决方案

物联网 智能工厂解决方案 IBM物联网

2017年9月19日，“万物赋能·人机同行”IBM物联网论坛在上海举行。会议期间，来自全球及国内的行业领袖、技术专家、与来自各界的物联网领先实践者们从全球视野与本地实践的角度，围绕中国制造2025、环境治理、工业与食品安全等关乎国家与民生大计的重大议题，深度剖析了如何更好地把物联网与传统产业进行深度融合，为中国企业的数字化重塑赋能。

低功耗蓝牙：为智能锁而生？

智能锁 NB-IoT

近年来，智能锁悄悄地走进我们的生活。由于其提供不用带钥匙的便利，能远程监控锁的开关情况，或远程为临时用户进出设置权限，在增强安全性的同时，也为生活提供了便利。智能锁在发达市场的流行，也就不奇怪了，截至2017年美国和欧洲的智能锁渗透率为15%， 日本为40%，韩国为80%。 它在中国的渗透率虽然只有3%不到，但中国庞大的经济体量和日益提高的消费层次，使得智能锁在中国近年来均见证了50%以上的年增长率。预计2020年，中国的智能锁销量将达到3200万把。当前智能锁行业所采用的无线通讯技术涵盖了WiFi、低功

2018年高通上新啦！の 全新IOT主芯片方案

Chipintelli智能芯片 智能语音芯片

随着我们迈向物联网（IoT）的未来，全球芯片技术龙头高通将帮助我们在智能机构，智能家居和智能城市领域的优化平台，更快速，更经济地实现其产品的商业化，在物联和计算方面的规模和专业技术处于独特的位置，可以在今天和未来发明和提供物联网所需的技术。

2018年高通上新啦！の 4月发布Qualcomm视觉智能平台

Qualcomm® 视觉智能平台 高通

2018-4-11 Qualcomm 宣布推出 Qualcomm® 视觉智能平台（Qualcomm® Vision Intelligence Platform），其中搭载了公司首个采用先进的 10 纳米 FinFET 制程工艺打造、专门面向物联网（IoT）的系统级芯片（SoC）系列。该系列包括 QCS605 和 QCS603 系统级芯片。

大数据之收集

大数据

15年前，美国零售商以及工厂经历了一段时间的低速增长，于是决定联合起来将供应链标准化，从而寻找新的增长机会。在E.C.R.系统下，他们的合作变成了一种工业标准。这种方式在成本缩减方面发挥了巨大的作用，这也最终使消费者得益。

深度学习中的FPGA

FPGA

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

大数据服务入云

云服务 大数据

理论上来说，所有数据中心可以处理的任务都可以放在云端进行处理。大数据服务入云，正在成为一种趋势，即BDaas – 通过云端对大量数据进行处理分析。这种服务有各种各样的样式、功能以及目标应用场景，但基本都会归结为相同的问题：大量数据的云端存储以及分析。

数据中心必备技能-RDMA

数据中心 RDMA

现代数据中心，整体的性能越来越由少量任务的性能决定整体性能。如何理解？ 随着我们的世界逐渐进行着数字化的升级，云服务商面临的挑战之一就是建立高性能的数据中心来处理需求逐渐增加的实时请求，尤其是手机APP数据需求的增加。为了面对这种需求的增加，IT组织形式已经渐渐发展为了分布式平台以及微微服务架构。这种架构使得响应时间更加的难以预测，结果就是整体响应时间最后是由个别任务的响应时间决定。

FPGA外部DDR4布线注意事项

FPGA DDR4布线

对于DDR3的硬件设计大家已经很熟悉了。但是现在随着DDR4的发展与普及，在硬件设计上对我们又有了更高的要求，因为DDR4时钟频率已经到了1200MHz,因此如果还是按照DDR3的设计经验去设计DDR4，那么很有可能会造成DDR4不能用，或者频率上不去。下面我们以Intel FPGA为例看一下我们在设计DDR4 PCB时需要注意哪些事项。

海量数据引发的挑战

FPGA 大数据

看过疑犯追踪的朋友一定对芬奇发明的程序有印象，能够从茫茫人海中很快找到想要找的人并实施高智商的策略，其实这就是我们现在很熟悉的人脸识别和人工智能，大家潜意识一定会觉得这个算法很高深，是最难的地方。但是当看到这段代码只是存在与一个小盒子中时，我意识到其实最难的并不是算法，而是带宽与计算速度，我们估算一下，假如这段代码想要从1千万张人脸中找到里瑟(剧中男主人公)，因为街头的摄像头没有人脸识别功能，所以只能将照片发回芬奇的小盒子，由小盒子进行图像识别，每张人脸照片按100kb大小计算，1千万张照片大小就是1T