ARM Cortex-A 移動處理器發展概覽-ARM Cortex-A 移動應用處理器產品線橫跨了幾代產品和三個主要產品類別。
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cortex-A 處理器 ARM
51、AVR、PIC、MSP430、ARM五大單片機全解析-據統計，我國的單片機年容量已達1－3億片，且每年以大約16%的速度增長，但相對于世界市場我國的占有率還不到1%。這說明單片機應用在我國才剛剛起步，有著廣闊的前景。培養單片機應用人才，特別是在工程技術人員中普及單片機知識有著重要的現實意義。
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ARM PIC AVR
基于ARM處理器S3C2440的VGA顯示系統設計-如果讓嵌入式處理器直接支持VGA顯示器，則能很大地利用現有資源，節約系統成本。
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ARM VGA顯示系統
基于ARM 的指紋識別門禁系統的設計-隨著科學技術的不斷進步，人們對現代化辦公和生活場所提出了更高層次的安全管理需求，普通的門鎖系統和手工出入管理已經不符合現代人的實際需求。
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指紋識別 生物識別 ARM
基于ARM的高分辨率壓電陶瓷驅動電源設計方案-根據壓電陶瓷微位移器對驅動電源的需求，設計了壓電驅動電源系統的方案。該方案先介紹了電源系統中的數字電路部分和模擬電路部分，并對驅動電源的精度與穩定性進行了分析與改進。最后對驅動電源的性能進行了實驗驗證。
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LPC2131 壓電驅動電源 直流放大 ARM
Cortex-A15架構解析：探索強勁性能的秘密-A15和A9同樣具備亂序執行，但是Cortex-A15具備（兩倍）的指令發射端口和執行資源，指令解碼能力也要高出50%，動態分支預測能力更強（采用了多層級分支表緩存），指令拾取帶寬更強（128 bit vs 64 bit），這些都能讓A15的流水線執行具備更高的效率。
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Cortex-A15 ARM
SoC FPGA：產品開發中的自適應性能分析-SoC新器件包括ARM應用處理器和FPGA架構，為推出更高效的產品帶來了新機遇。片內調試硬件、FPGA工具和軟件調試以及分析工具的創新已經與硬件創新相匹配，因此，開發這些器件以及充分發揮其功率特性優勢變得與在固定的ASIC器件上開發軟件一樣簡單高效。
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硬核處理器 DS-5 Linux FPGA ARM Altera
一種基于ARM和智能手機的藍牙CAN分析儀設計-針對CAN總線通信質量、測試和驗證的需要，以及傳統CAN分析儀的復雜性，且必須選擇PC機作為顯示終端的不足，論證了一種基于ARM單片機和智能手機的CAN總線分析儀設計。
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智能手機 ARM
新手必看，關于ARM的22個常用概念-文章具體介紹了關于ARM的22個常用概念。。
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ARM
基于UDP協議的ARM、X86平臺之間的通訊方案-本文介紹了通過案例，首先在觸摸屏進行畫圖，使其在液晶屏上顯示，同時通過網絡傳輸數據，使其在計算機屏幕上顯示，并由計算機控制清除液晶屏上的圖形，實現了基于UDP協議的ARM、X86平臺之間的通訊，從而提出了基于UDP協議的ARM與其它平臺之間通訊的解決方案。
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X86 ARM UDP協議
32位嵌入式處理器與8位處理器應用開發的區別-32位的RISC嵌入式處理器非常大的優勢，為嵌入式設計帶來豐富的硬件功能和額外的性能，已經成為嵌入式應用和設計的主流。而8位處理器通常受到的64K軟件限制也不存在了，設計者幾乎可以任意選擇多任務操作系統。32位處理器的開發與8位處理器的開發則有著許多明顯的不同。
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ARM 嵌入式處理器
詳析單片機、ARM、FPGA嵌入式的特點及區別-本文詳細解析單片機、ARM、FPGA嵌入式的特點及區別。
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單片機 ARM FPGA 嵌入式
長久以來，AI(人工智能)都還只是概念，但最近的科技突破已經可以使之深入滲透到生活之中。當下，AI技術的發展已經到了行業廣泛應用的時間點，當前世界主要經濟體的政府部門都已經開始行動，中國亦不例外。而中國廣大的看上去離AI距離很遠的傳統企業，尤其需要盡快行動起來。
放眼全球的人工智能領域，中美英是最領先的三個國家，其他國家也不甘落后。三國政府對AI產業發展都有相當的政策支持，希望可以取得產業發展的相對競爭優勢。
英國方面，去年11月，英國政府曾發布人工智能報告，希望借助人工智能的創新優勢提升
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AI 人工智能
1975年的夏天，比爾蓋茲與PaulAllen創辦的微軟(Microsoft)開發了Altair8800電腦使用的BASIC程式語言版本，然后發展成為目前的科技巨頭微軟，現在微軟打算重現當年的策略，使用量子力學的強大電腦處理資料，再次取得科技革命的優勢。根據Wired報導，微軟在開發量子硬件的腳步雖然落后科技巨頭Google和IBM，但執行長SatyaNadella日前舉行的Ignite企業客戶大會上宣布，微軟將釋出量子電腦使用的新程式語言，盼能在能源和醫學上有所突破，解決人類面臨的大挑戰。Nadel
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AI AR
隨著AI越來越擅長操控我們，我發現人們樂于將自己的生活交給未來算法來管理。我們可能很快就會看到，人類與AI的角色可能發生轉換，AI利用人類作為有機機器人來實現其目標。
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面部識別 AI
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