Embedded

Für rechenintensive Applikationen

Quantencomputing und Machine Learning kombinieren

Quantencomputing ermöglicht es, rechenintensive Technologien wie das maschinelle Lernen (ML) weiterzubringen. Im Projekt »AutoQML« entwickeln acht Partner aus Forschung und Industrie deshalb Lösungsansätze, die Quantencomputing und ML verknüpfen.…

Strahlenschutz mit Industrie-PC

Messdaten während der Fahrt verarbeiten

Seit der Reaktorkatastrophe 1986 in Tschernobyl hat das Bundesamt für Strahlenschutz ein…

Gesamtkonzept für IoT-Geräte

Hardware, Software und Expertise zusammenbringen

Auf Basis leistungsstarker, skalierbarer Hardware und Standards wie 5G und TSN erobert…

Displays & Embedded Boards

HMI-Entwickler und Hersteller im Dialog

Saubere EMV-Entstörfilter sowie ein ausgeklügeltes Thermomanagement sind heute…

KI als Wegbereiter

Software wichtiger denn je

Künstliche Intelligenz findet ihren Einsatz in immer mehr Applikationen in der Industrie.…

COM-HPC und 12. Generation Intel-CPUs

Aufbruch zu neuen Welten

COM-HPC erweitert das bewährte Computermodulkonzept in einen neuen Bereich. Hierbei…

SMARC-2.1.1-Modul

Lange Laufzeit für batteriebetriebene Systeme

Geringe Verlustleistung bei gleichzeitig hoher Rechenleistung – so lässt sich die…

Hardware Debugging

Das »täglich Brot« beim Entwickeln von Embedded Software

Halbleiter werden immer kleiner und leistungsfähiger, die Anforderungen an die Applikation…

Systemanalyse und Debugging

UDE 2022 mit neuen Funktionen

Mit komplett neuen Systemfeatures wie der Unterstützung des AUTOSAR Run-Time Interfaces…

Leiterplatten-CAD

Version 12.0 von Pulsonix erhält 3D-Kollisionserkennung

In der neuen Pulsonix-Version 12.0 stattet WestDev seine PCB-CAD-Software mit…