- 大家都在談論FinFETmdash;mdash;可以說，這是MOSFET自1960年商用化以來晶體管最大的變革。幾乎每個人mdash;mdash;除了仍然熱心于全耗盡絕緣體硅薄膜（FDSOI）的人，都認為20 nm節點以后，FinFET將成為SoC的未來。但是對于要使用這些SoC的系統開發人員而言，其未來會怎樣呢？
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SoC Synopsys FinFET
- 適用于少量用戶場合的小型蜂窩基站—家用基站已于近期問世，將成為實現無線數據服務的關鍵技術，正如Analysys的AlastairBrydon博士所言，“家用基站具備改變電信產業的潛力”。
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無線 網絡 SoC
- 日前Google針對資料中心市場推出自家晶片Tensor Processing Unit (TPU)，專門應付處理大量數據需求。評論指出，Google之所以推出該技術，主要出發點在于追求效能、降低耗能與帶領其他業者一同加入打造TPU的行列。
據Network World報導，過去由IBM大型主機與升陽(Sun)伺服器處理的資料中心工作量自從受到諸如Google等云端業者帶動后，更讓英特爾(Intel)的PC硬體將其普及化，不過，日前Google公布自家TPU效能與架構詳細研究報告后，上述情況恐將
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Google AI
- 試想一下，我們在高速公路上使用GPS導航時，我們更愿意口述目的地還是手動輸入目的地?未來，語音將極大程度上代替鍵盤，成為我們與計算機交流的主要方式?！ ‰S著深度學習、大數據以及云計算在語音識別中的廣泛應用，語音識別的技術得到了長足的進展，在此方面有多年經驗的東芝綜合運用其先進的語音、圖像識別技術并綜合云計算服務，開發出能夠助力人與人交流的AI技術——“RECAIUS?”。 東芝產業信息通信技術ICT解決方案公司負責“RECAIUS?”項目研發的梅木秀雄介紹說：“為了實現人與AI安心、舒適、協調共存，
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東芝 AI
- 設有Bluetooth功能的SoC設計通常是由幾個高度復雜分系統組成的。每個分系統兼備有硬件組件和軟件組件兩個方面，總體設計環境中實現專用功能。理想地，這些分系統應這樣設計.
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- 近年來，隨著個人手持多媒體設備的快速增長，低功耗設計變得越來越重要，甚至成為決定產品是否成功的關鍵，如筆記本電腦、PDA、移動電話等時尚消費和商務類電子產品，對電池的供電時間要求越來越高，高功耗。
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數字語音解碼器 低功耗設計 SoC
- Cadence Low-Power Solution是業界第一個將邏輯設計、驗證和實現技術與Si2認可的Common Power Format(CPF)相結合的完整流程。將這種全面的方法應用于低功耗設計
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SoC
- 硬盤錄像機(DVR)作為監控系統的核心部件之一，在10年里高速發展，從模擬磁帶機的替代品演變成具有自己獨特價值的專業監控數字平臺，并被市場廣泛接受。監控系統伴隨DVR這些年的發展向著IP化、智能化發展.
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H.264 視頻編解碼 SoC 高清DVR設計
- 隨著全球環保意識的增強和能源問題的突出，電動汽車已成為綠色車輛最主要的發展方向之一。但是制約電動汽車發展的問題依然是儲能電池和應用技術。如何延長電池使用壽命、提高電池的能量效率和運行可靠性，是電動汽車產業化的必需解決的問題，因此研究電池管理技術及系統具有十分重大的意義。
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鋰電池管理系統 SoC 電動汽車
- 血壓是人體重要的生理參數之一，對其進行精確測量，有利于早期發現和鑒別高血壓類型，提出合理的治療建議。目前，臨床上對普通病人主要采用無創檢測的方法，它大致分為人工柯氏音法和示波法兩類。
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SoC 電子血壓檢測儀 ADμC848
- 一千個安防企業有一千種生存之道，但是他們的創新和發展一定離不開市場的熱點、行業的必然趨勢。正如現階段的安防行業，人們對AI 津津樂道，安防企業也在不斷尋找AI與安防產品和技術更好的融合。“AI+安防”才剛剛開始，作為安防企業應該在這片新領域中重塑核心競爭力呢?把握這些很關鍵!
發揮技術優勢，大刀闊斧進行創新
目前的人工智能算法大都基于深度學習實現，深度學習訓練神經網絡模型是基于海量的訓練集，同時需要訓練集中的數據具有多樣性和完備性。而安防行業最大的資源就是海量高清的
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安防 AI
- 可定制微控制器是特定應用系統級芯片的高效開發平臺。其設計流程能夠解決系統級芯片設計的大多數問題，而且開發成本較低、風險較小，并能提高硬件制備和軟件開發的首次成功率。而本文所描述的架構和設計流程由愛特梅爾的CAP 可定制微控制器系列所實現。
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可定制微控制器系統級芯片(SoC)
- 為了應對成本、尺寸、功耗和開發時間的壓力，許多電子產品都建構于系統級芯片（SoC）之上。這個單片集成電路整合了大多數的系統功能。然而，隨著這些器件越來越復雜，要在有限的時間里高成本效益地進行產品開發，
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微控制器 ARM處理器 SoC
- 業界共同的愿景是開發一款人工智能(AI)處理器，它可為神經網絡處理訓練與推理等任務，甚至可能出現一些新的自我學習技術;這種AI處理器還必須能透過大規模的平行化方式提供強大的性能，同時具有高功效且易于編程...
由亞馬遜(Amazon)、Google和Facebook等網絡巨擘所收集的大量數據集，正推動處理這些巨量數據的新芯片復興。預計在六月底的年度計算機架構大會上將亮相其中兩項最新成果。
史丹佛大學(StanfordUniversity)的研究人員將介紹一種可重配置處理器—&m
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AI 處理器
- 本文以Ｖｉｒｔｅｘ－ＩＩ系列ＰｌａｔｆｏｒｍＦＰＧＡ為例，說明采用ＦＰＧＡ方案進行數字顯示系統設計所具有的靈活、快速和低成本等特性。
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數字顯示系統 SoC FPGA
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