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CTIMES / 鈦思
科技
典故
Internet的起源

组成Internet的两大组件,一是作为传达内容的本体—超文本,另一个是传输的骨干—网络,网际骨干可追溯到1968年的美俄冷战时期,当时美国国防部的DARPA计划发展出ARPANET,网页结构则是由超文件(Hypertext)演变而来。
以Zynq RFSoC为基础的数位基频进行毫米波RF电子设计验证 (2021.06.11)
本文说明如何透过以Zynq RFSoC为基础的数位基频的建模与模拟,来进行毫米波RF电子设计验证。
利用以模型为基础的设计流程开发驾驶者监控系统AUTOSAR自适应软体 (2021.05.19)
本文叙述选择一个驾驶者监控系统的原型来进行研究及证明,经由以模型为基础的设计,如何可以加速端到端的AUTOSAR自适应软体系统开发。
以模型为基础的设计开发结合液压、机械和电气之PLC-Based控制器 (2021.03.18)
本文以绞吸式挖泥船为例说明,当在挖泥船上执行绞吸式疏浚流程时,透过以模型为基础的设计开发结合液压、机械和电气之PLC-Based控制器,如何有效解决开发挖泥船控制的问题
加速Simulink模型内的讯号处理演算法模拟 (2021.02.18)
利用主机CPU所提供的处理能力带来的优势,借以优化吞吐量、缩短模拟时间。由于在运算工作被分散到整个模型时可以加入平行处理...
永磁同步马达转矩控制最适化校正 (2021.01.11)
本文介绍基本的以模型为基础的校准工作流程,以产生采取弱磁策略的永磁同步马达转矩控制策略之最适转矩控制查询表,以及描述依据弱磁策略的控制查询表范例。
电力电子模型之频率响应分析估测:Sinestream与PRBS (2020.12.11)
本文探究一个开放回路降压转换器分别以sinestream和PRBS来进行频率响应估测的比较,并且把重点放在估测时间、估测的频率点数量和估测的准确度。
布署预测性维护演算法于云端或边缘装置 (2020.11.06)
本文透过一个包装机的范例,说明如何利用MATLAB来开发预测性维护演算法并将之布署在一个生产系统中,协助掌控设计的复杂性。
车用雷达IC设计之环境回圈验证 (2020.09.23)
本文聚焦于感测器实现数位部分的验证,但这个环境回圈方法可以容易延伸到验证混合讯号和RF设计。
敏捷型模型化基础设计:Simulink模拟加速整合工作流程 (2020.08.11)
本文将描述一个在典型的敏捷开发工作流程管理和分享Simulink快取档案的方法。
利用Simulink进行无线收发器之设计与网路建模 (2020.05.29)
本文介绍一个Simulink模型,可做为设计无线收发器及建立无线网路的基础架构。
电力电子模型之频率响应分析估测 (2020.03.23)
本文说明估测一个开放回路升压式转换器之频率响应工作流程的六大步骤。
利用深度学习分析卫星雷达影像 (2019.12.18)
本文叙述从Kaggle竞赛学到最佳的构想,并且使用MATLAB及卷积神经网路(CNNs)来实现该构想,接着去建构能够实际操作使用的软体。
以模型化基础设计混合讯号多波束声纳系统 (2019.11.20)
为了开发多波束声纳系统来进行高解析度的声波成像,NEC采用MATLAB和Simulink的模型化基础设计新方法来设计多波束声纳系统。
强化学习:入门指南 (2019.10.29)
强化学习是机器学习的一种,指的是电脑透过与一个动态环境不断重复地互动,来学习正确地执行一项任务。强化学习演算法的目标,即是在于找出能够产生最佳结果的策略
以模型化基础设计流程开发测试AUTOSAR软体元件与复杂装置驱动 (2019.09.25)
使用模型化基础设计来进行AUTOSAR CDDs和SW-Cs的开发,对IDNEO公司带来显著的改善,而在公司的事业各方面带来很大的合作商机。
透过Simulink将模拟资料视觉化 (2019.08.23)
请务必经常针对你的模型进行模拟,以尽早找出并排除设计缺陷。频繁的模拟代表着你最终实现的系统将对严格的验证、有效性检验、测试有更完全的准备。
如何利用数位分身进行预测性维护 (2019.08.15)
利用从真正在运作中的机台取得的现场资料来调整一个实体的3D模型,并建立数位分身用来设计能够布署于真实设备的控制器的预测性维护侦测演算法。
利用数位分身即时预测钻油机的效能 (2019.07.17)
数位分身可以帮助客户在真正购买马达之前,事先预测各种不同的马达种类对钻油机性能的影响,并透过模拟对性能改善程度的能力进行量化,还帮助客户进行决策。
开发具备距离选通摄影功能的水下3D摄影机 (2019.04.17)
水下光学摄影跟声纳比起来,具备提供更高解析度影像的潜力。
透过建模与模拟优化电池性能设计 (2019.02.15)
透过MATLAB、Simulink、Simscape建立模型及模拟比起建立实体原型的速度更快、更安全、成本更低。

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