CTIMES - 鈦思

以Zynq RFSoC為基礎的數位基頻進行毫米波RF電子設計驗證 (2021.06.11)
本文說明如何透過以Zynq RFSoC為基礎的數位基頻的建模與模擬，來進行毫米波RF電子設計驗證。

開發駕駛者監控系統AUTOSAR自適應軟體 (2021.05.19)
本文敘述選擇一個駕駛者監控系統的原型來進行研究及證明，經由以模型為基礎的設計，如何可以加速端到端的AUTOSAR自適應軟體系統開發。

以模型為基礎的設計開發結合液壓、機械和電氣之PLC-Based控制器 (2021.03.18)
本文以絞吸式挖泥船為例說明，當在挖泥船上執行絞吸式疏浚流程時，透過以模型為基礎的設計開發結合液壓、機械和電氣之PLC-Based控制器，如何有效解決開發挖泥船控制的問題

加速Simulink模型內的訊號處理演算法模擬 (2021.02.18)
利用主機CPU所提供的處理能力帶來的優勢，藉以優化吞吐量、縮短模擬時間。由於在運算工作被分散到整個模型時可以加入平行處理...

永磁同步馬達轉矩控制最適化校正 (2021.01.11)
本文介紹基本的以模型為基礎的校準工作流程，以產生採取弱磁策略的永磁同步馬達轉矩控制策略之最適轉矩控制查詢表，以及描述依據弱磁策略的控制查詢表範例。

電力電子模型之頻率響應分析估測：Sinestream與PRBS (2020.12.11)
本文探究一個開放迴路降壓轉換器分別以sinestream和PRBS來進行頻率響應估測的比較，並且把重點放在估測時間、估測的頻率點數量和估測的準確度。

佈署預測性維護演算法於雲端或邊緣裝置 (2020.11.06)
本文透過一個包裝機的範例，說明如何利用MATLAB來開發預測性維護演算法並將之佈署在一個生產系統中，協助掌控設計的複雜性。

車用雷達IC設計之環境迴圈驗證 (2020.09.23)
本文聚焦於感測器實現數位部分的驗證，但這個環境迴圈方法可以容易延伸到驗證混合訊號和RF設計。

敏捷型模型化基礎設計：Simulink模擬加速整合工作流程 (2020.08.11)
本文將描述一個在典型的敏捷開發工作流程管理和分享Simulink快取檔案的方法。

利用Simulink進行無線收發器之設計與網路建模 (2020.05.29)
本文介紹一個Simulink模型，可做為設計無線收發器及建立無線網路的基礎架構。

電力電子模型之頻率響應分析估測 (2020.03.23)
本文說明估測一個開放迴路升壓式轉換器之頻率響應工作流程的六大步驟。

利用深度學習分析衛星雷達影像 (2019.12.18)
本文敘述從Kaggle競賽學到最佳的構想，並且使用MATLAB及卷積神經網路（CNNs）來實現該構想，接著去建構能夠實際操作使用的軟體。

以模型化基礎設計混合訊號多波束聲納系統 (2019.11.20)
為了開發多波束聲納系統來進行高解析度的聲波成像，NEC採用MATLAB和Simulink的模型化基礎設計新方法來設計多波束聲納系統。

強化學習：入門指南 (2019.10.29)
強化學習是機器學習的一種，指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動，來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標，即是在於找出能夠產生最佳結果的策略

以模型化基礎設計流程開發測試AUTOSAR軟體元件與複雜裝置驅動 (2019.09.25)
使用模型化基礎設計來進行AUTOSAR CDDs和SW-Cs的開發，對IDNEO公司帶來顯著的改善，而在公司的事業各方面帶來很大的合作商機。

透過Simulink將模擬資料視覺化 (2019.08.23)
請務必經常針對你的模型進行模擬，以盡早找出並排除設計缺陷。頻繁的模擬代表著你最終實現的系統將對嚴格的驗證、有效性檢驗、測試有更完全的準備。

如何利用數位分身進行預測性維護 (2019.08.15)
利用從真正在運作中的機台取得的現場資料來調整一個實體的3D模型，並建立數位分身用來設計能夠佈署於真實設備的控制器的預測性維護偵測演算法。

利用數位分身即時預測鑽油機的效能 (2019.07.17)
數位分身可以幫助客戶在真正購買馬達之前，事先預測各種不同的馬達種類對鑽油機性能的影響，並透過模擬對性能改善程度的能力進行量化，還幫助客戶進行決策。

開發具備距離選通攝影功能的水下3D攝影機 (2019.04.17)
水下光學攝影跟聲納比起來，具備提供更高解析度影像的潛力。

透過建模與模擬優化電池性能設計 (2019.02.15)
透過MATLAB、Simulink、Simscape建立模型及模擬比起建立實體原型的速度更快、更安全、成本更低。