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- 首款纯中国芯M.2 NVMe SSD固态硬盘今天正式发布了！深圳嘉合劲威电子科技有限公司制造的光威弈Pro NVme SSD 固态硬盘，具有512GB和1TB 两个容量。有网友曾提出疑问，为什么是首款纯中国芯？难道别的之前别的厂商发布的不是中国芯吗？为什么一定要强调是纯中国芯呢？我们来看下这次产品的中国芯方案设计，主控：国产忆芯STAR1000P主控；闪存：国产长江存储64层3D TLC NAND；缓存国产：长鑫缓存。制造商，深圳嘉合劲威电子科技有限公司。那么这里强调都是个“纯”字，都是国产的。本来在全球
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光威弈Pro M.2 NVMe SSD
- 1 IIoT对无线连接的要求因应用而不同无线连接的要求完全取决于各个应用场景的不同需求。针对工业物联网，应用场景主要分为两个核心需求。首先是对低功耗和网络覆盖广域提出的极高要求，这一需求主要是来自于数据吞吐量较低的电池驱动设备，该类设备有可能位于蜂窝网络覆盖有限的区域。其次，另一个需求则源于超可靠、低延时的通信技术，而这对于工业领域的高可靠度作业起着至关重要的作用，例如管理工业控制回路。顺带一提的是这两个核心应用场景正是当下5G技术的主要目标场景。总而言之，客户需要能
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LTE-M LTE Cat 1 LTE Cat 4
- 1 IIoT对无线连接的要求工业物联网（IIoT）可以实现高水平的超高效自动化运作，前提是需要一个能够在广泛的工业环境中实现快速数据吞吐的无线解决方案。由于IIoT的运作也严重依赖于传感器阵列，而这些传感器由微型电池或能量收集技术供电，因此这个无线网络的功耗必须非常低。由于网络通常需要通过广域网（WAN）进行通信，因此理想的解决方案是可以用作低功耗WAN（LPWAN）的无线技术。这就是无线IIoT的主要难题。然而，我们还有其他考量，例如这个无线网络必须可靠且不受外部攻击。在理想情况下，它还应该支持GPS之
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LTE-M NB-IoT
- 摘 要：介绍ML，特别是ML如何从云渗透到网络的边缘。 关键词：人工智能；机器学习；边缘；Cortex-M 人工智能(AI)及其子集机器学习(ML)均代表着人类生存的重要发展里程碑。虽然人们仍然在争论一些道德问题，但AI和ML所提供的潜在好处实在令人难以抗拒。 AI是一个非常广泛的主题（如图1），在这里详细介绍ML，特别是ML如何从云渗透到网络的边缘。 1 什么是机器学习？ “机器能够思考吗？”这个问题促使伟大的科学家Alan Turing开发了“图灵测试(Turing test)”，今天这
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201910 人工智能 机器学习 边缘 Cortex-M
- 挪威奥斯陆 – 2019年7月4日 – Nordic Semiconductor宣布其nRF9160 SiP LTE-M/NB-IoT和GPS蜂窝IoT模块已成功地通过了一系列主要资格和认证，包括GCF、PTCRB、FCC(美国和拉丁美洲)、CE(欧盟)、ISED(加拿大)、ACMA(澳大利亚和新西兰)、TELEC / RA(日本)、NCC(中国台湾)和IMDA(新加坡)，成功进入最终硅片批量生产阶段。nRF9160 SiP模块的尺寸仅为10 x 16 x 1mm，适用于非常紧凑的可穿戴消费产品和医疗设备
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Nordic Semiconductor nRF9160 SiP LTE-M/NB-IoT
- 华硕近日发布了第二代M.2 SSD扩展卡，基本规格不变，主要是强化了供电。
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华硕 固态硬盘 M.2
- Arm宣布针对其下一代Armv8.1-M架构推出基于M-Profile Vector Extension (MVE)矢量扩充方案的Arm
Helium技术。这一全新技术能够帮助开发者简化软件开发流程，并显著提升未来Cortex-M系列处理器的机器学习能力与信号处理性能。 业界正在加速推动创建一个拥有万亿互联设备的世界，而要实现这一愿景，我们必须找到行之有效的方法来扩展网络边缘众多受限设备的计算能力。通过提升这些设备的计算能力，开发人员能够直接为设备编写机器学习(ML)应用程序，并在设备本地实现自
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Arm Armv8.1-M
- Silicon Labs日前推出采用Digi International Digi XBee3™ 预认证蜂窝调制解调器的全新LTE-M扩展套件，可为电池供电的物联网设备提供超低功耗、远程的无线连接。 LTE-M扩展套件与Silicon Labs的EFM32 Giant Gecko 11入门套件配合使用，可简化并加速网关和终端设备的开发过程，这些终端设备通常运行在深度休眠模式，并且需要长电池使用寿命。该解决方案非常适用于农业、资产跟踪、智能能源和智能城市等物联网应用。 Silicon Labs高级副
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Silicon Labs LTE-M
- Silicon Labs(亦称“芯科科技”)日前推出采用Digi International Digi XBee3™ 预认证蜂窝调制解调器的全新LTE-M扩展套件，可为电池供电的物联网设备提供超低功耗、远程的无线连接。LTE-M扩展套件与Silicon Labs的EFM32 Giant Gecko 11入门套件配合使用，可简化并加速网关和终端设备的开发过程，这些终端设备通常运行在深度休眠模式，并且需要长电池使用寿命。该解决方案非常适用于农业、资产跟踪、智能能源和智能城市等物联网应用。 Silicon
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Silicon Labs LTE-M
- 精工爱普生公司(TSE：6724，以下简称“爱普生”)于2018年4月3日在东京宣布，已经开发并在最近开始交付两款新型高性能六轴惯性测量单元*1(以下简称“IMU”)的样品：M-G370和M-G365。M-G370具有FOG*2级性能，而M-G365将成为爱普生新一代IMU的标准，据悉这两种型号产品计划在2018年年底实现量产。 早在2011年，爱普生就发布了旗下首款IMU，可以正确检测出从微小的倾斜到大范围动作在内的惯性运动信息。自此，爱普生 IMU便在航空航天以及工业产品中得到了广泛应用，并因杰
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EPSON IMU M-G370 M-G365 三轴角速度传感器 光纤陀螺仪 陀螺传感器
- 单片机与应用处理器的核心区别到底是什么呢?是核心主频的差异?还是Linux系统的支持?又或者是处理器的架构?本文将以NXP的Cortex-M系列为例做简要介绍。 一、Cortex-M的定位 处理器的体系结构定义了指令集(ISA)和基于这一体系结构下处理器的程序员模型，通俗来讲就是相同的ARM体系结构下的应用软件是兼容的。从ARMv1到ARMv8，每一次体系结构的修改都会添加实用技术。 在ARMv7版本中，内核架构首次从单一款式变成3种款式。Cortex-M系列属于ARMv7结构下的一个款式：款式
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Cortex-M linux
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我们可以对神经网络架构进行优化，使之适配微控制器的内存和计算限制范围，并且不会影响精度。我们将在本文中解释和探讨深度可分离卷积神经网络在 Cortex-M 处理器上实现关键词识别的潜力。 关键词识别 (KWS) 对于在智能设备上实现基于语音的用户交互十分关键，需要实时响应和高精度，才能确保良好的用户体验。最近，神经网络已经成为 KWS 架构的热门选择，因为与传统的语音处理算法相比，神经网络的精度更
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Cortex-M 处理器
- 雅特生科技 (Artesyn Embedded Technologies) 宣布推出AEE15W-M 和 AEE20W-M 这两系列全新的15W和20W直流/直流电源转换器，为开发工业产品和医疗设备的OEM厂商提供一个成本较低而又符合严格要求的电源系统解决方案，确保这些必须采用辅助或加强绝缘系统的产品都有相关的认证，符合工业产品和医疗设备的安规标准。 加强绝缘系统是医疗设备必要的关键组件，其额定工作电压为300V(交流)，输入与输
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雅特生 AEE20W-M
- 芯在路上：盘点8位和32位微控制系列-随着技术的发展与进步、市场的变化与变迁，在慢慢地改写着MCU技术与市场的版图。MCU从早期的欧美系慢慢发展到了台湾系、大陆系。
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ARMCortex-M MCU
- 虽然Cortex-M处理器家族目标瞄准效能光谱较低端的区域，但是和大多数微控制器(MCU)采用的其他典型处理器相比，Cortex-M的效能依然算相当强悍。举例来说，像是许多高效能微控制器所采用的Cortex-M4与Cortex-M7处理器，其最高时脉频率就高达400MHz。 当然在选择处理器时效能并非唯一考量的因素。在许多应用中，低功耗与成本是顾客最关切的标准。因此，Cortex-M处理器家族纳入各种类型的产品来因应不同的需求(表1)。 Cortex-M和传统ARM处理器(像是ARM7TDMI、A
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Cortex-M 处理器
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