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2023.9月(第382期)矽光子-光速運算未來式
矽光子是未來10年的半導體產業大事, 突破數據傳輸與運算瓶頸, 就能在晶片競爭中取得絕對領先位置。 基於矽光子的光電子融合, 將會是未來運算系統和資訊網路的關鍵。
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2023.9月(第95期)智慧檢測
自從機器有了「視覺」之後, 工件檢測朝向全自動發展, 就成了一條筆直的高速公路。 近幾年, 隨著半導體與電子電機技術的不斷突破, 所謂的AOI技術更是進步飛快, 特別是在人工智慧與雲端技術的加入後, 具備AI功能的智慧檢測技術更成為當代的主流, 這種結合前端的邊緣運算,並搭配後段的雲端平台, 將會是檢測應用的最終完成式
作者: SmartAuto 類型: 價格: NT$ 100 元


2023.8月(第381期)AI幫你造晶片
先進晶片的設計與製造,已經是龐然大物, 一般的人力早已無力負擔。 蘋果最新一代的M2 Pro處理器,就具備了400億個電晶體, 如此多的電晶體數量,當中還牽涉了無數的電路安排和邏輯整合, 想要單靠人力來開發,幾乎就是個不可能的任務。 再加上越來越緊迫的上市時程和越來越短的產品生命週期, 若沒有點石成金的工具,晶片設計恐怕無以為繼
作者: CTIMES 類型: 價格: NT$ 100 元


2023.8月(第94期)綠製造
智慧製造的演進馬不停蹄。 產業從發展先進的自動化控制, 逐步進入了以數位和數據為核心的智慧製造時代, 然而在解決人力短缺與提升效率的同時, 與環境的共好,以及地球永續發展的議題, 將是下一個需要被攻克挑戰。 因此,未來所有的製造業,都將會走向?綠製造?, 這是一個結合智慧科技,能夠充分優化自身產線的能源效率, 同時也能夠妥善控制整體碳排放的製造方式, 而這也業者們競逐國際市場最重要的一張王牌
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無人運輸:導航、定位、機電整合(2023.7第380期)
智慧運輸帶動無人機載具創新應用, 搭配精密電腦控制及演算科技, 從天空到地面,從陸地到海面, 新興科技戰早已開打。 新一代無人載具在技術層面上的優化, 包括自主能力、動態導航、障礙避免、決策執行。 AMR將成為製造和物流產業未來主流之星, 除了自動運輸貨物,還支援揀選等智慧功能。 進一步擴大它的應用空間
作者: CTIMES 類型: 價格: NT$ 100 元


數位廠房二刀流:HMI與PLC(2023.7第93期)
智慧廠房持續演進, 不僅應用更廣,所涵蓋的領域也持續深化, 並持續朝著實現數位轉型的願景前進。 而要實現數位轉型, 第一步,就是讓廠房的數據透明化、系統化, 接著再可視化,最終迎來智慧化。 其中佈署的關鍵,就是HMI與PLC, 它們一個是數據匯流與數據可視化的樞紐. 另一個是工業現場設備數位控制的要角, 可以說是廠房數位化的兩把利刃
作者: SmartAuto 類型: 價格: NT$ 100 元


USB一孔定江山(2023.6第379期)
USB的功能在這幾年裡迅速膨脹, 越來越快的傳輸速度, 越來越高的傳輸電量, 漸漸的, USB也成了一個三頭六臂的技術, 並牽動相關的晶片與電路設計的更迭。 究竟USB是如何走上介面之王? 它的技術與功能又有什麼新進展? 展望未來, USB又會如何闢土拓疆, 進一步擴大它的應用空間。
作者: CTIMES 類型: 價格: NT$ 100 元


食品機械(低碳新食力)(2023.6第92期)
「民以食為天」向來是華人社會主流思想, 但隨著上世紀末以來全球化貿易蓬勃發展, 以及傳統朝九晚五的生活型態改變, 都讓餐桌上的食物逐漸走進超商、外帶等不同物流供應鏈與消費通路。 因此促進上中游食品加工和包裝機械設備, 潔淨度必須達到歐盟、食品GMP等級認證的嚴苛標準; 在進入人工智慧物聯網(AIoT)時代之後, 更要能支援Turnkey整廠輸出解決方案
作者: SmartAuto 類型: 價格: NT$ 100 元


B5G-全面智慧互聯(2023.5第378)
B5G是指5G之後的下一代通信技術, B5G具備更高的智能化水平,支持智能路由和自我優化等技術, 實現更高效、更可靠和更穩定的網路。 B5G的發展將為未來的智慧化、互聯化、數位化應用, 提供更快速、更廣泛、更可靠、更安全的通信支持。
作者: CTIMES 類型: 價格: NT$ 100 元


半導體自動化(2023.5第91期)
台灣最頂尖的製造業,非半導體產業莫屬。 他們不僅生產製造的難度大, 同時,對於所處的生產環境也有極高的要求。 除了一般所知的無塵、無汙染之外, 對於低噪音、低震動,低耗能也有極高的要求。 另一方面,同樣面臨缺工與人才的問題, 半導體製造也急需先進的自動化方案的協助, 來應對節節高升的產能與良率的需求
作者: SmartAuto 類型: 價格: NT$ 100 元

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TI首款衛星架構雷達感測器單晶片-AWR2544
汽車電子系統的設計正持續變化中,傳統的資料流和電路架構也不斷地受到挑戰,尤其是在更多數量的高性能感測器被運用到汽車系統之中,如何克服資料傳輸的效率與運算瓶頸,就成了開發商的一大難題
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