- 传统应用几近饱和，新应用还有待拓展，竞争对手步步紧逼，盈利能力面临挑战，这些难题要如何解决?看老牌FPGA玩家Xilinx是如何应对的…
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FPGA 英特尔
- 据外媒报道，此前收购美国莱迪思半导体公司的私募基金Canyon Bridge Capital Partners 正在计划收购 Imagination 公司，目前谈判仍处于早期阶段。
除了几家英国的半导体厂商之外，Canyon Bridge被认为是潜在的考虑对象。
2016年11月3日，私募企业 Canyon Bridge 以13 亿美元并购美国 FPGA 半导体生产商 Lattice 所有股份。协议规定，并购完成后 Lattice 作为 Canyon Bridge 的子公司独立运营。
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Imagination ARM
- 日经亚洲评论7月21日报导，ARM Holdings执行长Simon Segars20日在东京受访时表示，在“物联网(IoT)”需求的带动下，未来4年采用ARM技术的芯片出货量预估累计将达到大约1千亿颗、跟公司自1990年成立迄今的累计总量一样多。智能型手机芯片霸主安谋目前已经将焦点转移至IoT，相关产品大致可区分为微控制器、网路芯片以及服务器CPU。Segars透露，ARM正与高通(Qualcomm)、华为(Huawei Technologies)携手开发服务器芯片。
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ARM 芯片
- PCB 光板测试机基本的测试原理是欧姆定律，其测试方法是将待测试点间加一定的测试电压，用译码电路选中PCB 板上待测试的两点，获得两点间电阻值对应的电压信号，通过电压比较电路，测试出两点间的电阻或通断情况。 重复以上步骤多次，即可实现对整个电路板的测试。 由于被测试的点数比较多， 一般测试机都在2048点以上，测试控制电路比较复杂，测试点的查找方法以及切换方法直接影响测试机的测试速度，本文研究了基于FPGA的硬件控制系统设计。 硬件控制系统 测试过程是在上
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FPGA PCB
- ARM日前宣布根据委托第三方针对全球近4,000名消费者进行的独立调查显示，仅少数受访者认为人工智能(AI)的发展将导致机器人大肆盛行，取代人类就业。考虑到AI将在未来逐渐融入日常生活，30%的消费者认为这项发展最不利的因素是人类的工作变少或被迫转行。但多数受访者仍抱持正面态度，认为机器人不会取代人类，而是增进人类多数工作的效率，并协助执行更多繁冗且危险的任务。
ARM全球营销暨品牌传播副总裁JoyceKim表示，调查结果显示普遍对AI的乐观以及其对可能带来的商机非常振奋人心，但只触及了AI所具
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ARM 机器人
- 不管你是一名逻辑设计师、硬件工程师或系统工程师，甚或拥有所有这些头衔，只要你在任何一种高速和多协议的复杂系统中使用了FPGA，你就很可能需要努力解决好器件配置、电源管理、IP集成、信号完整性和其他的一些关键设计问题。不过，你不必独自面对这些挑战，因为在当前业内领先的FPGA公司里工作的应用工程师每天都会面对这些问题，而且他们已经提出了一些将令你的设计工作变得更轻松的设计指导原则和解决方案。 I/O信号分配 可提供最多的多功能引脚、I/O标准、端接方案和差分对的FPGA在信号分配方面也具有最复杂的设
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FPGA PCB
- 半导体制程工艺这一话题，可以说是久说不腻，世界领先的半导体厂商在这方面的争夺也是前赴后继，这种你争我夺，你来创新我来颠覆的局面对于CPU, FPGA和ASIC芯片来说，就犹如“红牛”一般，是这些芯片历久弥新，狂奔向前的主要驱动力。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。 然而世事无绝对，现在很多应用的发展程度和性能与工艺制程的关联度越来越低，已经很难称之为主要驱动力了。 应用对于芯片制程的需求化程度见证了硬件的发展历程，背后折射出的是硬件从通用硬件采用定制化软件，到以较少的硬件能耗加
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芯片 FPGA
- 不管你是一名逻辑设计师、硬件工程师或系统工程师，甚或拥有所有这些头衔，只要你在任何一种高速和多协议的复杂系统中使用了FPGA，你就很可能需要努力解决好器件配置、电源管理、IP集成、信号完整性和其他的一些关键设计问题。不过，你不必独自面对这些挑战，因为在当前业内领先的FPGA公司里工作的应用工程师每天都会面对这些问题，而且他们已经提出了一些将令你的设计工作变得更轻松的设计指导原则和解决方案。 I/O信号分配 可提供最多的多功能引脚、I/O标准、端接方案和差分对的FPGA在信号分配方面也具有最复杂的设
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FPGA 差分信号
- 在一个领域中，如果唯一不变的是变化，那么不需要对电子技术和设计方法的发展变化做多少回顾，就能见证到变化是如何使设计工程师能够创建出下一代创新产品。微处理器得到大规模应用后，价廉物美的新技术为基于软件的革新性电子产品设计打开了大门，这就是一个很好的例子。简言之，把设计的主要元素——在这儿是控制“智能”——转入到软领域后，设计工程师就可以在更短时间内创建出更好、更智能、更廉价的产品。 这个变化意味着嵌入式软件开发人员是当今定义电子产品功能和特性的主要推动者，并且最终将把硬件生产出来。该方法的成功因素在于
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嵌入式工程师 FPGA
- 「可见光通信便携式多语种交互式语音讲解系统」、「机器人辅助康复训练系统」、「手势识别与空中写字系统」、「时间飞行相机」、「近红外静脉手背显像系统」、「可穿戴智能运动设备」……来自于全国各大高校的21项看点十足的“全可编程”创新创业项目，48位充满脑洞、才华、与激情的追梦少年，在刚刚过去的一个周末，Digilent Design Contest (DDC) 2017中国区决赛 见证了国内90后“全可编程创新新势力”的集体闪耀! DIGILENT全可编程
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DDC FPGA
- 【背景】“新工科”(Emerging Engineering Education：3E)是基于国家战略发展新需求，国际竞争新形势、立德树人新要求而提出的我国工程教育改革方向。“新工科”的内涵是以立德树人为引领，以应对变化、塑造未来为建设理念，以继承与创新、交叉与融合、协调与共享为主要途径，培养未来多元化、创新型卓越工程人才，具有战略型、创新性、系统化、开放式的特征。“新工科”建设将阶段推进，需要重点把握学与教、实践与创新创业、本土化与国际化三个任务，关键在于实现立法保障、扩大办学自
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FPGA DDC
- 硬件设计就是根据产品经理的需求PRS(Product Requirement Specification)，在COGS(Cost of Goods Sale)的要求下，利用目前业界成熟的芯片方案或者技术，在规定时间内完成符合PRS功能、性能、电源设计、功耗、散热、噪音、信号完整性、电磁辐射、安规、器件采购、可靠性、可测试性、可生产性等要求的硬件产品。 可以看到，一个成功的硬件设计，主要功能的实现只是所有环节中的一小部分，而且基本来说，主要功能的实现主
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硬件工程师 FPGA
- 中国搜索引擎大厂百度已将人工智能、机器学习视为公司未来发展的主要方向，并对相关领域进行大量投资。为了强化其公有云服务支持人工智能算法的能力，该公司在其全新公有云加速服务器中部署了赛灵思(Xilinx)的FPGA。百度FPGA云端服务器是百度云推出的一项全新服务，其采用高效的赛灵思Kintex FPGA、工具和软件，能满足发展及部署于包含机器学习和数据安全等硬件加速的数据中心应用需求。
百度云联合总经理兼百度基础技术体系负责人刘炀表示，FPGA能为深度学习推论、安全及其它高速发展的数据中心应用提供
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FPGA 机器学习
- 赛灵思公司(Xilinx, Inc.，(NASDAQ:XLNX))今天宣布，百度已在其公有云中部署了基于赛灵思 FPGA 的应用加速服务。百度 FPGA 云服务器是百度云推出的一项全新服务，借助高效的赛灵思Kintex® FPGA、工具和软件，致力于满足企业和开发者开发和部署机器学习和数据安全等硬件加速的数据中心应用的需求，加速人工智能和大数据应用。
百度云联合总经理兼百度基础技术体系负责人刘炀指出：“FPGA 能为深度学习推断、安全等各种高速增长的数据中心应用提供强大的性能
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百度 FPGA
- 根据ARM委托第三方针对全球近4000名消费者进行的独立调查显示，仅少数受访者认为人工智能的发展将导致机器人盛行，取代人类就业。
消费者对未来的愿景相当乐观，有61%的受访者认为自动化技术与AI的日渐盛行「会让社会变得更好」。
考虑到人工智能将在未来逐渐融入日常生活，30%的消费者认为这项发展最不利的因素是「人类的工作变少或被迫转行」。 但多数受访者仍抱持正面态度，认为机器人不会取代人类，而是增进人类多数工作的效率，并协助执行更多繁冗且危险的任务。
ARM全球营销暨品牌传播副总裁Jo
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