2021.1月(第66期)COM-HPC 把超級電腦嵌進系統裡 COM-HPC是「High-Performance Computer-on-Modules」，
顧名思義，是一個具備高性能運算校能的模組化電腦，
是把高效能的電腦帶進各種嵌入式設計之中的技術。
毫無疑問的，
它也將對於各式次世代智慧系統與裝置帶來極大的助益。
面對次世代的運算挑戰
COM-HPC將專注於資料中心與正在成型的霧計算
為工業級系統帶來更好的體驗。
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2021.1月(第351期)展望2021年科技趨勢 歷經疫情帶來的生活巨變，
全球產業正以全面數位化迎面應對。
CTIMES封面故事本月份也特別企劃，
為讀者重點選擇值得關注的五大科技趨勢。
從改變業界既定規則的Open RAN，
到AI加速、數位轉型、第三代半導體，
以及數位資訊醫療照護等。
將形塑多元開發與智慧應用的科技環境，
重定發展步調，隨境競演。
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2020.12月(第65期)工業機器人：無中生智 利用5G連結、蒐集、整合，
從設計到服務流程的各類大數據；
以及雲端運算、資訊安全等資通訊技術，
使得制定生產策略支援即時決策的模式變得更智慧；
最終藉由AI妥善處理複雜管理流程，
達成最佳化生產目標。
預估結合上述智慧製造元素的全球市場規模，
將從2018年的1,560億美元，到了2025年3,010億美元。
相較於過去人工智慧（Artificial Intelligence）
是以擅長的辨識、分類、預測等電腦演算法，
實現人類大腦的思考模式
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2020.12月(第350期)2020電源元件新品暨供應商品牌調查 延續去年廣受好評的「MCU元件調查」，今年CTIMES再次於年末進行了電子產業的供應商品牌、採購行為與產業新品的調查，而今年鎖定的類別則是「電源元件」。
電源元件是所有電子系統的起點，最開始的地方，是一切數位訊號控制的根本。只有當電流從電池和電源供應器流出，再透過各項電源元件的轉換和控制，各種晶片才能得以執行，而數位電子系統才能夠運作
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2020.11月(第64期)工具機的數位轉型 儘管新冠肺炎疫情仍未全面平息，
但台灣工具機產業將有望提早一步，重返成長。
特別是在5G、半導體與電動車等市場的需求帶動下，
對工具機的採用力道將會明顯的增加。
然而，在重回成長的同時，
工具機產業也面臨了轉型的挑戰，
因為新技術與新應用的壓境，
傳統的模式已不再能滿足客戶與市場的需求。
與機器人的整合，IoT與5G的搭配，
人工智慧的導入，甚至AR與VR的應用，
工具機正邁入關鍵的下一階段，
以為數位思維為核心的轉型趨勢已經展開
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2020.11月(第349期)教育數位化 雖然課綱內容改來改去，
但教育的形式與方式的趨勢卻是不變的，
那就是持續朝向「數位化」與「雲端化」。
一間數位教室裏頭，
有著電腦、無線網路、投影設備和智慧電子白板，
未來還將會有更多教育專用的終端設備，
如Chromebook、教育平板電腦等，會進入校園之中，
作為學生學習的主要媒介。
而這些量身打造的裝置與系統，
也將帶起在相關的零組件、硬體與軟體的發展，
並成為一個堅實成長的電子產業市場
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2020.10月(第63期)AI機器視覺 在工業領域廣泛應用的機器視覺（Machine Vision），
進入了新的年代，
不僅講求影像的高解析與高處理速度，
更要求可以做到智慧辨識與分析，
進一步強化在智慧製造上的需求。
AI機器視覺以機器學習技術為基礎，
運用對數據資料的分析，
來提高光學影像辨識裝置的應用範圍。
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2020.10月(第348期)完全XR手冊 2020年創新與衰退並行，
多了些生命在現實中受迫要面對的生存考驗，
但也因此衍生出更多借助虛擬空間的契機。
XR技術不只將現實作為起點，
向外擴張（X as extended）科技的創造力，
更是引領我們革新對世界認知的伏筆，
結合未知（X as the unknown）與現實，
迎來網路化、虛擬化更透徹洗禮後的蛻變。
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2020.9月(第62期)馬達與減速機預診最佳化 作為「機械之母」，
馬達幾乎是所有機具設備的主要動力來源。
它的效率、健康狀態、以及使用壽命的長短，
都關係著產能效率的高或低。
隨著智慧製造趨勢的興起，它的效能更顯重要。
也因此，即時測知馬達和相關傳動元件，
是現代生產製造管理系統不可或缺的項目。
2020台北國際自動化工業大展」展後報導
今年的自動化展，絕對是最特別的一屆
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2020年9月(第347期)晶片熱掰掰！ 導熱大作戰！
說起來簡單，做起來卻不容易。
一方面要透過物理散熱機制，
盡可能把晶片廢熱往外排出；
一方面要透過低功耗電路設計，
讓晶片盡可能減少熱的生成。
在追求更高運算效能的AI年代，
功耗增加會影響散熱成本與電池續航力，
嚴重更將影響使用者經驗。
因此，導熱作戰，
只能成功，不許失敗！
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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
