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CTIMES / 網通技術
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典故
研究網路工程的團隊 - IETF

IETF是Internet Engineering Task Force (國際網路工程研究團隊)是一個開放性的國際組織,其作用在於匯集網路設計師、網路操作員、網路廠商,以及研究人員共同研發改進網路的工程架構與建立起一個平穩的網路環境。
邊緣網路對速度需求提升 (2020.07.23)
無線連線密度高的網路該如何解決排山倒海而來的頻寬和連線難題? 其中一個解決之道是無線網路流量負載移轉...
非接觸式交易無處不在,安全誰來保護? (2020.07.21)
非接觸式交易日漸普遍,然而存在著個人資訊容易遭到竊取或濫用的風險,需要提供保護。
高通Snapdragon 865 Plus平台可實現真正5G (2020.07.20)
美國高通公司旗下子公司高通技術公司發表了高通Snapdragon 865 Plus 5G行動平台,這是今年度由單一行動平台所支援、最個人化的高階設計。Snapdragon 865 Plus是跟進高通旗艦行動平台Snapdragon 865的升級產品,目前市面上有高達140多個裝置(已發表或開發中)採用Snapdragon 865行動平台
讓網路智能和處理作業邁向邊緣網路 (2020.07.13)
隨著行動性和雲端應用程式的快速發展,網路功能從核心移動至邊緣,本篇內容討論的是網路智能的擴展趨勢。
在物聯網中添加【物】的六種方法 (2020.07.09)
本文將概述物聯網應用中最常用的連接方法類型,並可從中權衡選擇及確定如何在物聯網設計時添加「物」。
FCC將6 GHz頻段分配給Wi-Fi 6,開創新連接時代 (2020.07.07)
恩智浦是將Wi-Fi擴展到6GHz頻段的堅定支持者,並且深信該技術能夠與現有技術和新技術有效安全共存。
邊緣持續發酵 AI邁出應用新步調 (2020.07.06)
AI應用需求明確,雲端運算產品紛紛轉向終端運算處理。除了演算法和大數據之外,AI運算能力也變得非常重要。各大晶片廠紛紛開發AI運算晶片,將AI運算從雲端移向終端
電子製造與雲端服務雙管齊下 新創立足行動醫療市場 (2020.06.19)
行動醫療服務新創公司云醫智能看準台灣電子製造與行動應用的商機,結合了台灣醫療與電子兩大優勢,成功以量測元件般的設計開發出行動醫療裝置。
企業建置資安防護措施刻不容緩 (2020.06.15)
2020下半年可能會有更多的公司運用AI/機器學習偵測及防堵威脅;而駭客也會運用 AI 技術開發出新的攻擊方式,至於網路釣魚和勒索軟體攻擊將會越來越複雜難解。
深入了解即時乙太網路 (2020.06.02)
乙太網路是所謂的橋接網路。該架構在很大程度上具有自我配置能力。
在新冠疫情中升溫的5G基地台電子元件商機 (2020.06.02)
百業幾近蕭條的局面,5G建設卻逆勢成長,成為疫情之下最受注目的發展。
技術與需求同步到位 智慧電網大步前進 (2020.06.01)
在資通訊技術的成熟下,各國均加快智慧電網的建置腳步,不過,用電數據的擷取與累積只是智慧化的第一步,之後的數據分析才是智慧電網的實際價值所在。
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。
智慧物聯網趨勢已成 台灣應發揮優勢掌握利基市場 (2020.05.29)
物聯網是台灣科技產業機會最濃厚的領域,尤其是2016年底AI重新啟動,更被各垂直市場視為未來的營運骨幹....
邊緣運算需求引爆 軟硬體協同開發是最大挑戰 (2020.05.22)
許多邊緣運算裝置是採用電池供電,因此對於系統的功耗有很高的要求。這些裝置也必須對隱私數據進行保護,讓核心運算在邊緣端可以更安全。
5G服務加緊腳步 毫米波頻段競賽越演越烈 (2020.05.21)
隨著5G登場,全世界都將關注並觀察未來毫米波技術的應用方式。
駭客攻擊層出不窮 IoT安全備受關注 (2020.05.20)
進入物聯網時代之後,舉凡只要涉及資料運算與儲存的裝置,包含工具機台和製造設備,都需要有資安方案的部署。
智慧溫室種期最佳化管理系統 (2020.05.19)
此管理系統與環境監控數據比對,除了讓農民農場環境與土壤灌溉施肥,做即時的修正外,長期紀錄,對於種期的規劃,包括氣候、種植的品種與數量,促使讓農產品維持高品質,也讓農民維持高獲益
DELL:網路攻擊與破壞性事件數正持續攀升 (2020.05.15)
戴爾科技集團發布全球數據保護指數2020年快報,調查顯示相較於一年前,企業目前平均管理的數據量成長近40%。資料量暴增後,挑戰也隨之而來。大多數(81%)受訪者認為企業現有的數據保護解決方案,無法滿足未來的業務需求
人工智慧長驅直入 邊緣運算漸成產業主導要素 (2020.05.15)
隨著運算資源成熟,邊緣運算將成為所有產業和應用的主導要素。特別是機器人等各種複雜的邊緣裝置,都將加速此一轉變。

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