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智動化 / 汽車電子  
科技
典故
電腦病毒怎麼來的?

電腦病毒最早的概念可追溯回1959年一種叫做 「磁蕊大戰」(core war)的電子遊戲,這種遊戲的意義在於,程式是可以自我大量複製的,並可與其他程式對抗進行破壞,造成電腦軟、硬體的損毀。而後在1987年,C-Brain程式會吃盜拷者的硬碟空間,C-Brain的惡性變種就成為吃硬碟的病毒。
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。
決戰商業模式 自動駕駛主要業者發展動態 (2020.01.16)
為驗證自駕車安全性及可靠性所設計的特定應用場景,技術驗證與運算效率目的是重點,同時,形塑自駕車「商業模式」目的應要更加強。
新能源與自駕車驅動 2020年汽車產業加速前進 (2020.01.09)
近幾年汽車產業的發展,重心聚焦在電動低排放的動力系統,以及以導航和轉向控制為核心要素的無人駕駛汽車技術。而同時兼具新能源與智能化,更是未來汽車產業發展核心
2020未來趨勢報告:「信任」已成為全球議題 (2020.01.08)
Ford於第8屆年度未來趨勢報告中揭露《2020年趨勢展望》調查,顯示現今人們對世界的變化萬千感到不知所措,而相較過去,人們變得更難對品牌產生信任感。
感測器性能如何支援狀態監控解決方案 (2019.12.19)
結合基於MEMS技術的新一代感測器與診斷預測應用之先進演算法,擴大了量測各種機器和提高能力的機會,並且能有助於高效率地監控設備,延長正常運作時間,改善製程品質,提升產量
2030年智慧儲能與再生能源用電池的市場與成本 (2019.12.12)
2015年在巴黎舉行的聯合國氣候變化大會建立了一個共識,在全球的積極推動下,快速地發展再生能源系統,來避免災難性氣候變化的危險。
加速汽車智慧化進程 (2019.12.09)
未來的智慧汽車將通過系統、軟硬體和以創新為基礎的最終矽技術得以實現。AutoPro技術解決方案能夠讓客戶能將智慧汽車的未來幻化為真實。
有效保護電子電路系統 半導體保險絲IPD提高應用可靠性 (2019.12.04)
近年越來越多廠商開始採用半導體保險絲(D)來解決面臨到保險絲熔斷後的保養和經年老化的問題情況。
汽車乙太網路中的故障排除 (2019.11.29)
感測器和控制單元之間的通訊細節由全新汽車乙太網路標準界定。但是,如果存在訊號傳輸問題,僅靠乙太網路協定本身進行分析通常不夠。
讓兩輪車與動力車輛更能滿足未來交通需求 (2019.11.25)
博世開發兩輪車輛與動力車輛 (powersports) 的聯網技術,讓車輛內部各組件能夠相互連結,並與外部網路連通。
商用模式各有不同 車隊管理展現多元風貌 (2019.11.25)
車隊管理是物流派送企業的重要營運系統,而不同的企業型態,其系統必須因應產業的特殊需求調整,方能打造出最適化架構。
符合性評估:成功推出C-V2X之安全路徑 (2019.11.20)
C-V2X技術能夠使所有道路使用方(從行人到機動車)透過交通基礎設施共用有關車輛和高速公路狀況的資訊。
強化學習:入門指南 (2019.11.14)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
車聯網通訊服務之來龍去脈 (2019.11.14)
在可預見將來,用於基本安全應用的直接C-V2X PC5(稱為第一階段)將仰仗LTE Release 14進行通訊,尤其是在網路覆蓋範圍之外的情形。
RFID建構自動化基礎 為智慧製造做好準備 (2019.10.25)
RFID是利用其自動辨識的特色,配合軟體功能,來讓系統具有一定程度的智慧化,並藉此提升生產效率,並為製造業帶來一定的助力。
由自駕車邁向智慧交通系統的進展 (2019.10.07)
愛美科City of Things計畫主持人Jan Adriaenssens展望交通和物流領域在未來幾年的進展,並預測人工智慧會在其中起什麼作用。
公路照明:進階光電子技術展示在汽車行業之價值 (2019.09.19)
世界各地進行的大量研究顯示,在夜間發生的道路交通事故比例要大許多,這是由於駕駛員在夜間駕車時遇到的較差照明條件所致。
新款200V耐壓蕭特基二極體有效降低功耗並實現小型化設計 (2019.08.27)
近年來,在48V輕度混合動力驅動系統中,將馬達和週邊零件集中在一個模組內的「機電一體化」已成為趨勢,而能夠在高溫環境下工作的高耐壓、高效率超低IR[1]蕭特基二極體[2](簡稱SBD)之需求也日益增加
推動組織革新 羅姆台灣將更貼近客戶 (2019.08.07)
羅姆台灣區董事總經理廖錦玉的個人特質與行動,未來也將逐漸轉換成具體的成果,不僅影響內部團隊,同時也將帶動羅姆在台灣市場有一番新的氣象。
BMW利用機器學習檢測汽車的過度轉向 (2019.05.20)
在BMW,正在探索利用各種機器學習方法來偵測過度轉向的狀況,並且利用MATLAB開發了一種監督式機器學習模型作為概念驗證。
 

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