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哪種感測器適合人工智慧應用？ (2023.03.16)
本文敘述部分意法半導體MEMS感測器中具有可程式化的嵌入式功能，尤其是有限狀態機（FSM）、機器學習核心（MLC）和智慧感測器處理單元 （ISPU）。 |
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2023年機器人發展重要驅動力預測 (2023.03.14)
勞動力短缺為機器人自動化帶來新機遇，人工智能和連接的數位網絡將使機器人更易於使用，使它們能夠在新行業中承擔更多任務。 |
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意法半導體STM32WBA52無線微控制器 具備SESIP3安全且為物聯裝置量身打造 (2023.03.14)
意法半導體（STMicroelectronics，ST）的STM32WBA52微控制器（MCU）整合BluetoothR LE 5.3 連線技術、超低功耗模式和先進安全性，以及STM32開發者所熟悉的各種外部周邊選擇。新產品的上市為開發者在下一代物聯網裝置中增加無線連接、降低功耗、加強網路保護，以及提升邊緣運算能力等功能提供了便利性 |
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化工產業運用AI科技 因應多樣性挑戰 (2023.02.19)
近年化學工業面臨多樣性的挑戰，除了 ESG 等因素對產業的影響外，產業結構與產業趨勢的轉變也是化工產業難以避免的困境。本文探討工業智能之必要，以及化學工業結合人工智能（AI）科技的應用方向 |
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MATLAB與Simulink整合自動化機器學習與DevOps (2023.02.17)
本文說明以MATLAB和Simulink進行基於模型的設計訓練與模型評估，如何使用在自動化ML Ops流程，實現一個虛構的都會運輸系統預測性維護應用。 |
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感測器整合AI有助於在Edge中決策 (2023.02.10)
Edge AI 世界中的感測器所面臨的新挑戰，是將智慧處理單元整合至一塊極小矽晶片中的能力，並在不同特性之間取得平衡。 |
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ST持續專注企業永續發展與創新 朝2027年碳中和目標邁進 (2023.02.03)
意法半導體（STMicroelectronics，簡稱ST）是橫跨多重電子應用領域的全球半導體領導廠商，自1987 年開始為全球市場設計製造提供半導體晶片。作為一家具有濃厚的永續發展文化的半導體垂直整合製造商（IDM），ST也是世界上第一家承諾到2027 年實現碳中和的半導體公司 |
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智慧養殖為漁貨永續帶來新視野 (2023.01.30)
越來越頻繁的極端氣候對養殖業者造成莫大的衝擊，另一方面，養殖業也面臨勞動人口不足的困境，促使水產養殖者必須著手規劃新的養殖策略，而自動化的養殖和數位化的運營，將是這波轉型的不二方針 |
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Google Cloud全新AI工具協助零售商提升營運表現 (2023.01.17)
Google Cloud 發表四項全新及更新的 AI 技術，協助零售商改善店內貨架檢查流程，亦在購物網站為消費者提供更自然流暢的線上購物體驗，進而提升日常營運效率與電子商務網站的業績 |
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AWS：人工智慧與機器學習支援的自動化帶來更強安全性 (2023.01.16)
現今，雲端技術被廣泛使用於全球各地乃至於太空宇宙，大量資料正以指數級速度被儲存於雲端中，而企業對雲端運算和資料的依賴也越趨成長，因此資料安全對於業務的穩定成長和雲端運算的發展至關重要 |
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科技改變世界 AIoT翻轉農漁業 (2023.01.11)
臺灣漁業從業人口逐年降低，突顯臺灣農林漁牧從業者逐年減少、人口老化及人力斷層等問題。隨著政府積極推動青年回鄉等相關計畫搭配獎勵措施，前述問題出現轉折，除了政策支持與推動，智慧農業也發揮關鍵助力 |
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Kodiak機器人公司開創自動駕駛長途運輸新時代 (2023.01.10)
商業卡車運輸是美國經濟的支柱，這一點在過去幾年裡表現得最為明顯，因為新冠疫情導致的供應鏈中斷席捲了整個美國。與此同時，找到願意開卡車的人越來越難。美國卡車運輸協會 (American Trucking Association) 資料顯示 |
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車用MEMS 感測器越來越智慧 徹底翻轉車輛監控功能 (2023.01.07)
全新ST汽車動作感測器ASM330LHHX所提供。此感測器可偵測在嵌入式機器學習核心（MLC）中執行的特定事件，其歸功於可發出警報或觸發其他裝置的AI演算法。 |
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智慧人機介面將產品設計發想變成無限可能 (2022.12.27)
晶片、軟體和機器學習技術不斷推陳出新，正在用各種人機介面的可能性為更加智慧的世界賦能；而通過新的智慧介面功能使其物聯網產品獲得差異化優勢，同時加快產品上市速度 |
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以深度學習和Spine Tool評估阿茲海默癥治療標的 (2022.12.21)
阿茲海默癥（Alzheimer's disease）被視為造成失智最常見的原因，以深度學習和基於MATLAB影像處理應用的Spine Tool，可以協助將計算流程自動化，進而評估阿茲海默癥治療標的 |
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智慧邊緣逐步成形 工業製造加速轉型浪潮 (2022.12.21)
工業4.0時代來臨，設備及產線的自動化將為製造業帶來全新樣貌。工業物聯網加速佈建，智慧邊緣逐漸成形，製造業面臨數位轉型浪潮。如何有效率進行智慧邊緣的管理，也成為當務之急 |
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以AI平臺改變PCB的現場管理模式 (2022.12.20)
在生產過程中，通過創新的AI機器學習運用技術，成為易用的數據分析工具，能夠迅速建立標準化的智能決策體系，幫助工廠進一步擴大生產規模，並且提升生產和產品研發的效率 |
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AI開掛 邊緣運算智能升級 (2022.12.13)
當科技越來越智慧，智慧型載具與聯網裝置網網相連，「雲端資料中心」需要邊緣運算(Edge Computing)的因地制宜，才能更有效地降低運算負載量，快速、低延遲地傳輸資訊 |
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多感測器AI資料監控架構 (2022.11.30)
FP-AI-MONITOR1為無線工業節點上之多感測器AI資料監控架構，本模組有助於實作和開發以STM32Cube的X-CUBE-AI擴充套件或NanoEdge AI Studio 設計的感測器監控型應用。 |
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當機器視覺結合AI技術 推動物聯網新進展 (2022.11.27)
在工廠自動化和農業等許多領域都應用到視覺感測技術，雖然看似效果顯著，但只有當AI和機器學習被添加到組合中時，該技術才能真正發揮其作用。 |
高度整合的晶片組不過是這幾年才發生的事，如果說CPU是電腦的腦部，Chipsets就可算是電腦的心臟了。
