CTIMES - 王岫晨

高性能邏輯和記憶晶片製造需求強勁 KLA推新型IC量測系統 (2020.03.05)
隨著IC製造商將新穎的結構和新材料集成到了先進的晶片中，他們面臨著以原子尺寸級別的製程誤差。KLA公司針對這樣的需求，推出採用圖像技術的Archer 750疊對量測系統和針對積體電路製造的SpectraShape 11k光學關鍵尺寸量測系統

LE Audio低功耗藍牙技術將改寫音訊分享應用體驗 (2020.03.04)
LE Audio 是新一代的藍牙音訊技術標準。奠基於 20 年的創新，LE Audio 將強化藍牙音訊效能、新增助聽器支援以及提供全新的音訊分享（Audio Sharing）功能，將再次改變使用者的音訊體驗，創造與周圍世界建立聯繫的新方式

格羅方德22FDX平台首款eMRAM正式量產 (2020.03.03)
格羅方德（GLOBALFOUNDRIES）的22nm FD-SOI（22FDX）平台上的嵌入式磁隨機存取記憶體（eMRAM）已正式投入生產。同時格羅方德正與多家客戶共同合作，計劃於2020年實現多重下線生產

Marvell與ADI合作開發高整合度5G射頻解決方案 (2020.03.02)
大規模MIMO部署與毫米波頻譜需求增加了5G RU的複雜性，並為RF和無線電網路設計帶來了前所未有的挑戰。為滿足5G之低功耗、小尺寸和低成本要求，需針對RF和混合訊號技術與數位ASIC和基頻晶片間的劃分進行優化

工業自動化強勢來襲運動控制扮演關鍵要角 (2020.03.02)
如何讓機器依據命令進行動作，正是機器運動控制的應用範疇。

5G時代正式開始高通展示新使用案例未來5G技術 (2020.02.27)
5G的第一階段專注於在智慧型手機裝置上提供全新與更好的體驗。然而5G的下一階段跨越3GPP Release 16、17和更高版本，將改變產業和使用案例，例如工業物聯網、汽車、擴增現實和更多

電源技術第三彈羅姆Nano Cap電容小型化技術箭在弦上 (2020.02.26)
混合動力車和電動汽車（EV）加速了全球減少二氧化碳排放的議題，但是人們一直對輕度混合動力車更感興趣，原因是輕度混合動力車比全混合動力車更具成本效益，特別是在歐洲市場

英特爾10奈米基地台單晶片助產業加速5G技術轉型 (2020.02.25)
網路基礎架構惟有從核心轉型為邊緣，才能充分釋放5G潛力。英特爾推出一系列硬體和軟體產品，包括一款無線基地台專用的10奈米系統單晶片Intel Atom P5900平台，為5G網路進行關鍵初期布建

微軟響應教育部公私協力政策數位學習實力到位 (2020.02.24)
教育部積極推動智慧校園，因應數位自主學習趨勢，台灣微軟也響應教育部「公私協力學習不中斷」政策，攜手教育部、各級學校、及業界教育夥伴，共同宣布台灣數位學習與遠距教學的落實，展現迎接新時代數位共學全面到位

產線自動化趨勢升溫整合伺服系統優勢明顯 (2020.02.24)
整合式伺服系統，是由一條電源線提供連結並驅動所有伺服馬達。這種系統可省去大量配對於未來工業4.0的工業產線自動化，這將會是一個重要趨勢。

外骨骼輔助機器人將朝輕量化與智能化發展 (2020.02.21)
對於慢性病或者有傷殘的患者來說，為了維持其良好的生活品質，輔助科技將是其日常生活不可或缺的重要設備。另外由於全球照護人力正嚴重短缺，降低照護者負擔的解決方案面臨迫切需求

英特爾與QuTech公布首款低溫量子運算控制晶片Horse Ridge (2020.02.20)
英特爾實驗室(Intel Labs)與荷蘭台夫特理工大學(TU Delft)以及荷蘭應用科學研究組織(TNO)所共同成立的研究機構QuTech合作，於舊金山舉行的2020年國際固態電路研討會(ISSCC)發表的研究論文中，概述了其新型低溫量子控制晶片Horse Ridge的關鍵技術特性

高速測試挑戰遽增向量網路分析儀不可或缺 (2020.02.20)
VNA可用於驗證設計模擬，來加速產品上市的時間。在今天，VNA已經廣泛應用於射頻和高頻的測試領域。

Hitachi Vantara以AI驅動資料中心營運重新定義企業儲存 (2020.02.19)
現今，企業已意識到數據分析、人工智能（AI）和新的數位化商業模式，可以改變企業營運模式，但現有的數據管理工具和數據管理流程，卻不足於應付現代數位化業務更新的速度及其複雜性

運動控制器可助人工智慧最佳化運動控制決策 (2020.02.18)
在今天，機器人的行為模式，主要都是依據人類所提供的編程內容來進行重覆的運作。而機器人與現今社會上各種會移動的電子產品，包括汽車、飛機等，其差異只在於是否可以在無人參與控制的情況下自行運作

PXI系統有效解決複雜物聯網測試挑戰 (2020.02.17)
從半導體、電子系統到工業4.0核心所在的智慧型機台，物聯網裝置與工業物聯網的系統複雜度正與日俱增。物聯網的商業價值，源自連線系統所產生的大量數據資料。這些數據資料通常來自於大量佈建於環境中的感測元件

AWS：企業機器學習正面臨四大挑戰 (2020.02.14)
機器學習通常是將業務資料轉化為準確預測和可操作資訊的催化劑，但與許多新興技術一樣，採用新技術也面臨挑戰，包括資料、複雜性、成本和技能的缺乏。資料歧義根據AWS企業機器學習指南的資料顯示，企業可能會遇到與資料相關的各種問題

UR和MiR合作打造最大協作機器人研發與製造中心 (2020.02.13)
協作型機器人（cobot）是目前工業自動化領域成長最快的市場，其能夠與人類緊密合作而無須安全防護的特點，為工作環境與生產力帶來關鍵助益。這也使得Universal Robots（UR）和Mobile Industrial Robots（MiR）將共同在擁有「全球協作型機器人之都」美稱的丹麥奧登斯（Odense）

迎戰中南美智慧製造市場光寶鎖定三大工業商機 (2020.02.12)
光寶科技長期在中、南美洲深耕汽車照明、路燈與戶外照明，並於兩年前擴張墨西哥工廠、增加產能規模，實現服務全球客戶的承諾。而為了因應中南美洲龐大工控市場，光寶也前進2020墨西哥國際製造工業展(EXPO Manufactura 2020)，期待能滿足中南美洲客戶追求穩定品質、高性價比、高客製彈性的工業自動化需求

解決高速設備驗證挑戰安立知推模組化ONA (2020.02.11)
對於高速設備檢驗，工程師最常遇到的困難大概可以區分成光與電兩大部分。電的部分主要在於訊號完整性的測試，必須針對最基本的損失與反射特性進行驗證。安立知在訊號完整性上，提供了完整的驗證方式包含VNA即時模擬眼圖與Jitter測試進行訊號完整性分析，另外也提供Intel Delta L方案以進行高速PCB量測