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聯發科與高通的5G晶片設計解析 (2020.02.14)
本文剖析聯發科與高通的5G晶片設計，一解5G晶片的設計關鍵。 |
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一勞灸逸－智慧溫控灸療裝置 (2020.02.13)
本作品為一個自動化溫控灸療裝置，導入現今技術來克服上述問題。本裝置使用盛群微控制器作為核心控制晶片，搭配溫度感測器及馬達完成自動控溫的灸療裝置 |
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DRAMless並非永遠代表低預算 (2020.02.13)
除了設計沒有DRAM的SSD或USB磁碟機的成本外，還有其他原因。 |
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手機視覺最佳體驗 行動GPU不可或缺 (2020.02.10)
許多智慧手機擁有更強大的GPU，這已成為行動玩家不可或缺的配備。今年將看到更強大的行動繪圖處理器，將用來處理4K畫質視訊畫面、億萬畫素相機，以及用於Wi-Fi 6和5G訊號解調器的增強型網絡模組 |
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用於射頻前端模組的異質三五族CMOS技術 (2020.02.10)
隨著首批商用5G無線網路陸續啟用，愛美科為5G及未來世代通訊應用準備了下世代的行動手持裝置。 |
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電池堆疊監控器大幅提高車用鋰離子電池性能 (2020.02.06)
本文介紹混合動力車和電動車的無線解決方案。無線通訊設計能夠提高可靠性並減輕系統總重量，進而增加了每次充電的行駛里程。 |
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科技部中部科學園區管理局正名揭牌 邁向新里程 (2020.02.05)
中科管理局舉行正名揭牌典禮，配合「科學園區設置管理條例」前於107年修正通過刪除「工業」二字，中科管理局配合將原機關名稱由「科技部中部科學工業園區管理局」刪除「工業」二字 |
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聯電蟬聯CDP評比領導等級 力促含氟氣體在半導體業絕跡 (2020.02.04)
攜手對抗氣候變遷，已成所有企業公民的當務之急。聯華電子已連續第四年榮獲全球CDP氣候變遷專案(Climate Change Program)年度評比「領導等級」佳績。CDP是目前全球企業最廣泛參與的碳、水、森林等自然資本管理揭露系統，具高度指標性，本屆由CDP發起的氣候變遷專案評比更有近8,400家企業積極參與，為歷年來最多的一次 |
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Wi-Fi發展20年：邁向無線自由之路(二)速度升級 (2020.02.04)
本篇文章是 Wi-Fi演進三部曲的第二篇，探討 Wi-Fi 如何進化為當今的高速連線技術。 |
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Wi-Fi發展20年：邁向無線自由之路(一)早期發展 (2020.02.03)
在這一系列的文章中，首先介紹 Wi-Fi 的歷史，瞭解這項技術如何克服種種技術挑戰，演變為現今具備超快速度與高度便利性的無線標準。隨後，我們會探討 Wi-Fi 的未來展望 |
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汽車趨勢 – 超級電子駕駛艙和延展顯示器之興起 (2020.01.30)
目前市場上「延展」螢幕外觀標準有非常多不同的定義，但一般來說，延展螢幕非常寬，寬度通常為4k或更高，但高度非常窄。 |
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台灣記憶體產業將風雲再起 (2020.01.30)
台灣的記憶體廠業在經過多年的洗鍊後，已經具備了挑戰領先者的實力，再加上5G與AI等新應用的助力，可能真的有機會變成產業的領先者。 |
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無人駕駛汽車必備的透明車窗顯示技術 (2020.01.20)
無人駕駛汽車將需要更多高效的方式來傳遞資訊和意圖，顯示技術將成為車輛、周圍車輛和行人之間溝通的關鍵媒介。 |
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音緣線 (2020.01.17)
此作品為可以多人共享的音樂遊戲機，外觀分為以觸控按鈕點擊的樂譜板與透過伺服馬達敲擊的演奏板兩部份，可即興演奏或挑選樂譜進行挑戰； |
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面對FO-WLP/PLP新製程技術的挑戰與問題 (2020.01.15)
隨著半導體製程技術的發展接近臨界限制，使得對於技術發展的方向，不得不朝向更高性能和更高密度的封裝進行開發，半導體封裝技術所扮演的地位和的作用性將會越來越大 |
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走過導入期 穿戴式裝置將迎來一波強勢成長 (2020.01.15)
2019年消費者在穿戴式裝置的消費金額近410億美元，而2020年可望達到520億美元，成長27%，其中智慧手錶為終端使用者支出最多的項目。 |
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Alexa Built-in基於MCU的解決方案降低製造商入門檻 (2020.01.13)
本文回顧與Alexa配合使用的產品與內建Alexa的產品之間的差異，並且討MCU和MPU之間的差異，以理解為什麼使用基於AWS IoT Core的 AVS整合服務來提供Alexa內建功能... |
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如何讓電力電子產品和光電感測器有效降溫 (2020.01.09)
愛美科感測與致動研究單位的計畫主持人Philippe Soussan及其團隊，提出了一項冷卻解決方案，該解方採用優化且基於矽的微通道結構，能夠大量排除多餘的熱能。 |
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克服電化學氣體感測的技術挑戰 (2020.01.06)
未來的氣體感測器必須精準量測大幅降低的濃度、對目標氣體的偵測更有選擇性、使用電池維持更久的工作時間，以及更長時間提供一致的效能，並持續安全且可靠的工作 |
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Arm：大規模運算將成為行動運算開發人員最大挑戰 (2019.12.31)
近年來，機器學習（ML）技術，尤其是機器學習的神經網絡子集，幾乎已經迅速入侵了行動設備硬體和應用軟體的所有層面。許多常用且廣泛使用的手機應用程序都在後台運行ML技術，以針對特定用法和行為對設備進行微調 |
