操作系统是物联网时代的战略制高点，今天PC和手机时代的操作系统霸主未必能在物联网时代延续霸业。操作系统产业的规律是，当垄断已经形成，后来者就很难颠覆，只有等待下一次产业浪潮。如今，一个全新的、充满想象空间的操作系统市场机会正在开启。 如此关键的产业环节必然是兵家必争之地。ARM、谷歌、微软、华为、阿里、海尔等国内外著名的IT企业纷纷推出物联网操作系统，整个产业呈现出群雄逐鹿的壮观景象。传统的嵌入式系统公司也不甘示弱，纷纷通过开源和并购策略推出面向物联网软件平台，比如Intel、风河、芯科和Micri
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物联网 ARM
ARMv8架构哪里强？史上最高性能功耗最大可扩展性-ARMv8系列，是ARM史上第一个64位的系列，Cortex-A 57是为智能手机和超级手机功耗级别提供最新的性能，超级手机指的是三星的Glaxay3或者是苹果的iPhone5手机这级别的手机，Cortex- A57过去的开发过程中代号是Atlas。Cortex-A53是ARM有史以来开发的功耗效率最高的应用处理器，它也是能够很好地担任刚才提到的 big.LITTLE的一些应用，Cortex-A53在开发过程中的代号是Apollo。ARMv8是一个真正意
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ARM Cortex-A50
如果没有ARM，未来哪个架构能适合IOT？-另外一种是软银对ARM的发展方向进行了悖于常规的调整，这一来授权用户就很抓狂，他们会到处打探另外一些IP产品。它们是什么呢？
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ARM IOT
相比GPU和GPP，FPGA是深度学习的未来？-相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
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机器学习 FPGA GPU GPP
基于FPGA加速机器学习算法-AI因为其CNN（卷积神经网络）算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程师） 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
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机器学习 FPGA
工程师必须要知道的FPGA引脚信号分配原则-现在的FPGA向引脚分配信号的任务曾经很简单，现在也变得相当繁复。
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FPGA FPGA引脚
剖析FPGA在汽车系统设计中的关键作用-选择不同的微控制器系列时，软件的兼容性是主要的障碍。大多数公司在软件的开发、测试和验证方面已经进行了大量的投入。因此，将设计转换到一个新的架构时，通常需要复杂且代价高昂的软件移植。
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FPGA 汽车电子 微控制器
科普：深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU（中央处理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系统）另一个重要的组成部分是图像处理单元（Graphical Processing Unit），就是俗称的 GPU。大家或许都知道玩 3D 游戏少不了它，但具体发挥什么作用也许说不清楚，这回我们就来揭开 GPU 的神秘面纱。
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GPU CPU ARM
深入了解CPU两大架构ARM与X86-ARM和X86现在发展如何？关于X86架构和ARM架构这两者谁将统一市场的争执一直都有，但是也有人说这两者根本不具备可比性，X86无法做到ARM的功耗，而ARM也无法做到X86的性能。
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CPU Intel X86 ARM
多方位对比ARM和x86 CPU两大架构现在发展如何？-随便逮住一个人问他知不知道CPU，我想他的答案一定会是肯定的，但是如果你再问他知道ARM和X86架构么？这两者的区别又是什么？绝大多数的人肯定是一脸懵逼。今天小编就带你深入了解CPU的这两大架构：ARM和X86。以后出去装X就靠它了！
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ARM CPU x86
如何用单个赛灵思FPGA数字化数百个信号- 在新型赛灵思 FPGA 上使用低电压差分信号（LVDS），只需一个电阻和一个电容就能够数字化输入信号。由于目前这一代赛灵思器件上提供有数百个 LVDS 输入，理论上使用单个 FPGA 就能够数字化数百个模拟信号。
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赛灵思 FPGA LVDS
工程师谈FPGA时序约束七步法-时序例外约束包括FalsePath、MulticyclePath、MaxDelay、MinDelay。但这还不是最完整的时序约束。
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FPGA PCB 接口电路
FMC+ 标准将嵌入式设计推到全新的高度-更新后的 FPGA 夹层卡规范提供无与伦比的高 I/O 密度、向后兼容性。
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嵌入式 FPGA
如何扩展 FPGA 的工作温度范围- 任何电子器件的使用寿命均取决于其工作温度。在较高温度下器件会加快老化，使用寿命会缩短。但某些应用要求电子产品工作在器件最大额定工作结温下。以石油天然气产业为例来说明这个问题以及解决方案。
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赛灵思 XA6SLX45 FPGA
如何使用FPGA加速机器学习算法- 当前，AI因为其CNN（卷积神经网络）算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程师）在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
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