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电子工业改革与创新者 - IEEE

IEEE的创立,是在于主导电子学的地位、促进电子学的创新,与提供会员实质上的协助。
企业部署演算法的集中管理、保护与扩充 (2021.11.25)
为了提升生产力,企业级规模的应用架构工程部署专案通常会采用主-从式软体开发模型,确认在足够数量的机台上所安装的函式能满足使用量。本文以一个估测电动马达健康的预测性维护应用来说明上述所需的功能
7种常见的电动车模拟案例 (2021.10.22)
为电动车的设计选择适合架构时,工程师需要考虑许多选项以及对应的权衡而具有一定的挑战性,亦显示出针对开发架构及流程进行系统模拟的重要性。本文展示MATLAB、Simulink和Simscape如何支援七种常见的电动车模拟案例
4种经过实证的AI演算法应用 (2021.10.07)
AI模型在各项应用扮演的角色愈来愈重要,为了开发以AI驱动的产品,工程师需要将AI整合至整个系统设计的工作流程。不论是哪一种应用,大部分的工程专案均是以类似的工作流程进行,最後则产生不同的结果
使用深度学习网路估算氮氧化物排放 (2021.08.26)
藉由使用MATLAB和深度学习工具箱建立LSTM,并训练出预测氮氧化物排放的模型网路,让新一代零排放车辆的开发技术能达到高度准确率。
收集模型测试覆盖程度度量资料的理由 (2021.07.22)
本文以范例阐述三重选择演算法的设计测试,因为要求的遗漏而被认定为不完整的重要环节。
以模型为基础设计开发无人自主停车技术 (2021.06.21)
本文叙述以模型为基础的设计来进行无人自主停车技术开发,以联结车为例说明,如何采用开发有效率的路径规划与控制演算法,并且在真正的卡车上进行验证,而达成所设定的目标与主要的性能指标
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)
从Dataflow领域(domain)可以看出Simulink模型中的建模型式,这些型式可以被分配到多个执行绪来平行地执行。这种方法利用主机CPU所提供的处理能力带来的优势,藉以优化吞吐量、缩短模拟时间
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??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於云端或边缘装置 (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??圈验证 (2020.09.23)
本文聚焦於感测器实现数位部分的验证,但这个环境??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??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竞赛学到最隹的构想,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,即是在於找出能够产生最隹结果的策略

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