简介：

简介：安森美半导体推出模块化IoT开发套件（IDK），为工程师提供所需的所有硬件和软件构件模块，加速评估、设计和实施医疗、家居和工业IoT应用。安森美半导体提供领先市场的高能效半导体产品阵容用于智能和连接的IoT设计，包括传感器、电源管理、互通互联、处理器和致动器。把这些硅方案与全面的软件框架结合，该IDK提供一个模块化、易用和紧凑的平台，让开发人员获得一切所需以快速开发基于云的IoT设计。

简介：通常使用Microchip的PIC单片机(MCU)并利用MPLAB生态系统进行开发工作的设计人员现在可以轻松评估AVRMCU,并将其融入到应用中。美国微芯科技公司(MicrochipTechnologyInc)推出MPLABX集成开发环境(IDE)5.05版,目前暂属测试版,但可支持大部分AVRMCU。未来的MPLAB版本还将加入更多增强的功能以及对其他AVRMCU的支持。

简介：IARSystems正式宣布IAREmbeddedWorkbenchforARM与IARPowerPac已完全支持AtmelSAM3U系列Cortex—M3芯片。IARSystems与Atmel紧密合作，在IAREmbeddedWorkbencbforARM里面添加了SAM3U的配置文件、flashloader以及工程例子，帮助用户更快速地启动项目，从而更关注项目的应用开发。IARPowerPac的最新升级中包含SAM3U的板极支持包（BSP），IARSysterns同时也发布了sAM3U的评估套件。SAM3UBSP拥有所有驱动程序、操作系统所需的底层函数以及用于连接硬件和访问开发板外设的通信软件。

简介：美普思科技公司（MIPSTechnologies，Inc．）宣布其对称多处理（SymmetricMultiProcessing，SMP）可支持运行在MIPS—Based多内核SoC上的Android平台。现在，采用MIPS32多线程与多处理内核的MIPS授权客户，已能够将丰富的网络与多媒体内容带到具有Android平台的智能手机。

简介：德州仪器（TI）推出16款针对电气仪表测量应用的最新超低功耗MSP430微控制器（MCU），

简介：MathWorks推出Simulink,DSPSystemToolbox和EmbeddedCoder支持包，以生成针对ARMCortex—M系列处理器的优化代码。这些MATLAB和Simulink支持包现与Release2013b一起发布，提供三个级别的集成支持。

简介：泰克科技推出全自动发射机色散眼图闭合（TDEC）测量和100GBASE—SR4合规性测试解决方案，确保新产品设计满足这一光规范，使这一复杂过程变得更快、更简便。802．3bm标准工作及其互操作能力承诺拓宽了已经非常活跃、竞争激烈的100G光模块和系统市场。这里，合规性测试变得异常重要，要求强健的验证工具。通过增加TDEC测量及全面的100GBASE—SR4合规性测试支持，泰克现在提供了交钥匙式全自动光测试解决方案。这一解决方案基于DSA8300等效时间示波器，并配有80C15光模块——这是在25．781Gb／s以上速率支持全面时钟恢复和TDEC自动化的光工具。

简介：赛普拉斯半导体公司宣布其USB—C控制器产品组合现已支持最新USBPowerDelivery（PD）3．0规范，从而为笔记本电脑和移动设备提供了功能更强大的电力传输和充电解决方案。

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简介：无人机在际应用中，呈现出采集数据量大、多传感器数据同步要求高、数据分斩日益重要等特点。本文提出的新体系数据记录系统，针对当前无人礼应用场景特点，能够实现多源数据的高速同步记录，且具备一定的数据分析能力，具有广阔的应用前景。该数据记录系统基于当前主流的VITA46串行数据架构标准，系统主要包括数据记录平台、数据转存平台、数据分析平台和数据管理平台，各平台之间及平台内部各模块之问，采用高速串行交换总线互连，有效解决了GB／s级别带宽的数据传输问题。此外，通过把各平台进行系统集成，单机设备即可实现高速数据采集、存储、实时显示、数据回放和应用分斩等多种功能，适用于农业、电力、勘鼻探和测绘等多场景应用下的无人机数据采集、记录与分斩．

简介：研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计，采用改进岛深度Q网络（DeepQ-lesrningNet-work，DQN）算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况，改进奖利机制，增知实时奖惩作为补充，解决学习耗时长和练不稳定的问题：采用相对角度、位置金和距离等信息，相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法／可视图法等传统人为策略避障算法，深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力，因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。

简介：在工业物联网高速发展的同时，伴随着网络安全威胁的急逮攀升，准确检测到威胁工业物联网安全的入侵行为是极其重要的。本文简要分斩了工业物联网所面临的网络安全问题，采用了6种基于机器学习算法的入侵检测技术，并对应用效果进行对比分析。通过实验验证了入侵检测的有效性，并对下一阶段的研究方向做出了展望。

简介：深度学习算法在物联网终端设备上的应用存在着系统开销控制与保证精度和实时性之间平衡的问题。本文提出了一种在云和终端设备上分布式混合部署深度学习神经网络的方法:压缩深度神经网络在本地终端上执行快速的推理运算;当系统基于可信表现的判断标准需要进一步处理时,中间数据可传输至云服务器端,进一步利用云端的深层深度神经网络进行处理,以提高系统的表现精度。本文给出了深度神经网络在终端设备上部署时和在终端与云端上混合部署时进行推理运算的量化比较效果,结果显示此种方法兼顾了深度神经网络的系统开销和准确率。

简介：介绍了平时生活中各种不同设备的遥控带来不少麻烦和问题，而现有的万能遥控器数据压缩率低、响应时间长、学习类型少。通过分析研究，针对红外、无线这两种主流的遥控方式，进一步提出一种基于低功耗32位单片机EFM32GG230的自学习系统，对红外无线数据进行压缩存储，并通过多通道转发电路进行信号发射。本系统具有低功耗、自学习范围广、信号集中控制、数据压缩率高、一键多发多控等优点，可以为人们的生活带来便利，让遥控不再繁杂。