- FPGA的系統設計實現方案-人群的監控與監測已經成為當前的一個重要領域。政府和安全部門都已經開始尋求在公共場所智能監測人群的更先進的方式，從而避免在來不及采取行動之前檢測到任何異常活動。
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FPGA 智能攝像頭 傳感器 賽靈思
- FPGA的LCD液晶顯示器設計-由于LCD 液晶顯示器體積小、重量輕、功耗低，應用非常廣泛，如作為飛機、坦克和船上的顯示面板，可縮小原CRT顯示器的所占空間，減輕設備重量，增強機動性。
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FPGA LCD 液晶顯示器
- 詳解FPGA電源設計的基本方法和步驟-現場可編程門陣列（FPGA）被發現在眾多的原型和低到中等批量產品的心臟。 FPGA的主要優點是在開發過程中的靈活性，簡單的升級路徑，更快地將產品推向市場，并且成本相對較低。一個主要缺點是復雜，用FPGA往往結合了先進的系統級芯片（SoC）。
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FPGA 電源設計 電源模塊 德州儀器
- 無線鏈路方案提升醫療應用的效率-要想充分發揮集成的無線系統優勢，要求在更長距離內有足夠的可靠性，以便讀取的任何數據都能直接發送到護理站的中心控制系統中，這涉及到信號穿過幾個中間病房墻體并且仍能在100-150米遠（300至500英尺）的地方檢測到。更低的射頻頻率，比如低于1GHz，可以提供更好的建筑材料穿透性能。
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無線鏈路 FPGA 藍牙
- 電源管理IC三大趨勢的深度解析-在所有的電子設備和產品中，都不乏電源管理IC的“身影”。隨著數字高速IC技術和芯片制造工藝技術的共同高速發展，高性能電源IC“助陣”的作用顯得愈加重要。
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電源管理 FPGA 電源設計
- 基于FPGA的數字密碼鎖-本文介紹了一種以FPGA 為基礎的數字密碼鎖。采用自頂向下的數字系統設計方法， 將數字密碼鎖系統分解為若干子系統， 并且進一步細劃為若干模塊， 然后用硬件描述語言VHDL 來設計這些模塊， 同時進行硬件測試。
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VHDL FPGA 液晶顯示驅動 QuartusII
- 工程師須知：FPGA 的演進、優勢、設計、改進-1989年我第一次接觸到電路板的時候，上面密布著一系列的TTL、CMOS芯片，一顆14～20只管腳的芯片中一般只有4-6個簡單的“門”，十幾個芯片的大板子也就完成尋址、譯碼之類的功能，使用起來是非常的痛苦，如果要修改邏輯，只能用手術刀切割電路板并進行飛線。
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FPGA 數字信號處理
- 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
- 輸出跟蹤和時序控制幫助提高FPGA可靠性-本文討論如何針對FPGA或微處理器配置各種電壓輸出跟蹤和時序控制選項，來幫助實現靈敏多電源軌系統的正確啟動和關斷。
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FPGA 時序控制
- 基于FPGA的系統促進提高電機控制性能-電機在各種工業、汽車和商業領域應用廣泛。電機由驅動器控制，驅動器通過改變輸入功率來控制其轉矩、速度和位置。高性能電機驅動器可以提高效率，實現更快速、更精確的控制。高級電機控制系統集控制算法、工業網絡和用戶接口于一體，因此需要更多處理能力來實時執行所有任務。現代電機控制系統通常利用多芯片架構來實現：數字信號處理器（DSP）執行電機控制算法，FPGA 實現高速I/O 和網絡協議，微處理器處理執行控制。
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FPGA 電機控制 DSP Zynq
- Achronix今日宣布為其eFPGA IP解決方案推出Speedcore custom blocks定制單元塊。Achronix Speedcore eFGPA嵌入式FPGA可加速數據密集的人工智能(AI)/機器學習、5G移動通信、汽車先進駕駛員輔助系統(ADAS)、數據中心和網絡應用; Speedcore custom blocks定制單元塊可以大幅度地提升性能、功耗和面積效率，并支持以前在FPGA獨立芯片上無法實現的
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Achronix FPGA
- 今天，英特爾?宣布英特爾現場可編程門陣列 (FPGA) 為阿里巴巴集團的云計算部門—阿里云的加速即服務(Acceleration-as-a-Service)提供支持。加速服務可通過阿里云網站提供，支持客戶在云中開發與部署加速器解決方案，以便應用到人工智能推理、視頻流分析、數據庫加速和需要密集型計算的其他領域。 英特爾 FPGA 支持的加速即服務也被稱作阿里云 F1 實例，支持用戶通過即購即用的模式獲得云加速服務，從而節省前期的硬件投資。
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英特爾 FPGA
- 摘 要：eda技術是現代電子設計技術的核心，它在現代集成電路設計中占據重要地位。隨著深亞微米與超深亞微米技術的迅速發展，fpga設計越來越多地采用基于vhdl的設計方法及先進的eda工具。本文詳細闡述了eda技術與fpga設計應用。 關鍵詞：電子設計自動化;現場可編程門陣列;復雜可編程邏輯器件;專用集成電路;知識產權;甚高速集成電路硬件描述語言 引言 ---21世紀是電子信息產業主導的知識經濟時代，信息領域正在發生一場巨大變革，其先導力量和決定性因素正是微電子集成電路。硅片技術的日益成
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EDA FPGA
- 相比GPU和GPP，FPGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，FPGA將有效地適應深度學習的發展趨勢，從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現。
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機器學習 FPGA GPU GPP
- 基于FPGA加速機器學習算法-AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師） 在2016年OpenPower峰會上發表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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