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受到物聯網等應用快速崛起影響,資料中心逐漸去中心化,微縮並轉而移至靠近實際應用的邊緣端。然而,基於都市密集地帶的營運成本挑戰,5G也將透過其高頻寬和低延遲通訊的特性,協助資料中心應對嚴格的應用需求。
量子體積(QV)最早由IBM提出,現已成為量子領域的評估指標。然而,QV最初用於基於電路的量子電腦(CBQC),因此無法直接適用於基於量測的量子運算(MBQC)處理器,為此,本文首先說明適合採用MBQC的光子量子處理器特性,並介紹為量化處理器性能而研發的QV框架。
人工智慧/機器學習(AI/ML)走進各式應用,帶來高速低延遲的資料傳輸需求。PCIe 5.0標準自2019年發布後,經過四年多的時間,現在已可陸續看到相關產品上市。本文旨在介紹PCIe 5.0的裝置市場現況,並說明產品設計須要注意的重點。
工業物聯網(IIoT)的眾多裝置都需要安全、即時且大頻寬的連線,也需要以高效靈活的方式來向裝置供應電力。新一代的網管型乙太網路交換器能夠滿足上述需求,透過遠端配置和控制簡化網路部署和更新。
ChatGPT橫空出世,人工智慧高速發展除了對日常生活帶來巨大影響,也導致資料中心等基礎設施壓力遽增。因此,預測運算架構將產生新的變化,以因應AI工作負載需求。
人工智慧(AI)的發展加速資料中心進化,CPU作為普遍存在的運算單元,在伺服器等基礎設施的重要性持續提升。近日,Arm宣布拓展其Neoverse產品系列至第三代,並針對全新N3、V3平台推出運算子系統(CSS),結合Arm小晶片系統架構(CSA),攜手生態系應對AI時代的運算壓力。
太陽能長期以來供不應求及價格上升的時代不再,但長期淨零碳排目標以及能源自主性的重要性將支撐市場需求。整體而言,2024年太陽能產業仍將持續成長,但產能擴張以及價格下滑都將有效推升需求,整體產業動態變化將更加多元及快速。
藍牙網狀(Mesh)拓撲可實現多跳和多對多通訊,自推出以來徹底改變物聯網(IoT)設備連接和網路通訊方式。近期藍牙技術聯盟(Bluetooth SIG)宣布的網狀網路強化功能將提高安全性、降低功耗、簡化設置、提高網狀網路效率和可擴充性。
因應裝置數量高速成長的物聯網市場,電力供給方案也需要同步演進。RF無線充電能夠以低功率滿足小型裝置的功耗需求,將改變過往物聯網裝置的充電方式。
第五代行動通訊(5G)逐步普及,回程技術成為支援全球5G網路部署的關鍵。本文介紹各種5G網路回程技術,並重點討論E頻段無線射頻鏈路。
無線充電聯盟(WPC)於2023年推出Qi v2.0標準,加入MagSafe磁吸式功能提升充電效率,突破過往Qi標準的技術瓶頸。預期接下來可看到無線充電改朝換代,並借助新標準動能將創新應用推進市場。
邊緣AI的高速成長趨勢,為MCU市場帶來革命。面對AI應用新增的資料儲存及運算挑戰,MCU廠商需要重新設計電路架構,同時滿足裝置的效能及功耗需求,以進入蓬勃發展的邊緣AI市場。
汽車搭載的功能逐漸複雜,在邁向自駕升級的過程中,車內網路的整合及革新至關重要。10BASE-T1S能夠幫助製造商在速度、成本和系統協同效應之間取得平衡,成為車內網路布局關鍵。本文介紹該車用乙太網路標準技術,並說明相關測試要點。
隨著5G專網商轉,其發展受到設備供應商、系統整合商和場域解決方案等多方面業者關注。日本Local 5G市場已持續發展三年以上,可觀察到供應商分別針對不同目標客群制定銷售模式。本文將以日本業者為例,深入解析5G專網銷售方案,探尋吸引場域業者投資專網的關鍵。
除了傳輸資料,NFC也能透過NFC論壇制定的標準實現無線充電,為行動裝置及小型電子產品設計帶來天線尺寸縮小、降低複雜度等諸多好處,同時也為企業帶來全新商業優勢。
2024被視為是生成式AI(GenAI)落地應用大爆發的一年,各領域業者陸續將GenAI技術導入傳統AI產品中,透過GenAI「生成」的能力,持續提升資料價值。台鋼集團子公司力新國際近期與資策會數位轉型研究院合作,透過數轉院AI技術資源,將其OCR企業單據辨識系統從AI-OCR升級為GenAI-OCR。
物聯網裝置數量逐年成長,觀察近期發展,本文指出2024年及未來值得關注的四個發展趨勢,並說明硬體元件供應商能夠如何協助物聯網裝置應對相關挑戰。
Wi-Fi 6E/7三頻技術將6GHz頻段納入其中,將可透過新頻段滿足逐步提升的傳輸需求。然而,由於6GHz頻段已存在既有授權營運服務,Wi-Fi產品設計時需要將此列入考量,以避免造成干擾。
多晶粒系統(Multi-die System)等繁複架構為探索新類型元件開創新途徑,進一步優化系統的功率、效能和面積(PPA),光子元件即為其一。本文探討將光子元件整合至多晶粒系統以打造次世代晶片的發展潛力。
無線耳塞式耳機和頭戴式耳機等免持裝置逐漸普及,使用者對於高品質音訊的需求也日益增加,聲音處理方法已成為日常生活中的重要面向。語音辨識技術的進步,則讓我們對於聲音處理技術的要求更高。
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