机器学习 (ML) 在服务器和移动应用中已经风靡多年，现在这种趋势已蔓延到边缘设备，并且变得突出。由于边缘设备需要节能，因此开发人员需要学习和了解如何将ML模型部署到基于微控制器的系统中。
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随着无线蓝牙耳机市场的多元化发展，人们对于耳机的选择不再只局限于产品的品牌和款式方面，同时也会关注耳机的性能和佩戴舒适度，如音质、延时、稳定性、续航能力等等。面对消费者越来越严苛的购买条件，大联大诠鼎基于Qualcomm QCC5171芯片推出了无线蓝牙耳机方案，可以帮助蓝牙耳机制造商创新产品，提高市场竞争力。
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MIMO无线系统硬判决检测方式是似然(ML)检测器。ML检测因为比特误码率 (BER)性能出众，非常受欢迎。不过，直接实施的复杂性会随着天线和调制方案的增加呈指数级增强，使ASIC或FPGA仅能用于使用少数天线的低密度调制方案。
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对于连接事物来说，互联网是一个非常危险的地方。那些安全性不足的人是黑客获得网络访问权限的主要目标。为了在物联网（IoT）和工业控制系统应用中实现更强的安全性，Mocana最近推出了Mocana TPM 2.0（TrustPoint物联网端点安全性），以提供最高水平的物联网设备保证。
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物联网 (IoT) 正在兴起。智能设备正在释放技术优势，帮助人们创造附加值，提高行业生产率。然而，物联网也带来了许多挑战，例如新技术的复杂性，以及获取和处理数据以做出明智决策的需求。换句话说，将产品特性转化为系统解决方案是一项挑战。英飞凌通过提供基于XENSIV™ 连接传感器套件的可立即部署的解决方案来应对这些挑战。该套件是一个原型平台，用于简化和加速新应用和创新用例的开发。
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伴随着5G和物联网概念的兴起和落地，全球无线通信发展再提速，成为一条长期的优质发展赛道，衍生出移动支付、车联网、智能电网、安防监控等多个千亿级，甚至是万亿级的终端应用市场。
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在典型的IoT物联网系统中，传感器节点大部分保持在睡眠模式或船舶模式，只有在需要数据采集时才会切换到活动模式。为了更好地节能，我们需要改进物联网睡眠模式或船舶模式下的电流，从而最大限度地延长电池寿命。
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