Embedded

Workflow hilft Entwicklern

Neuronale Netze auf FPGAs umsetzen

In Embedded-Systemen spielt Deep Learning auf FPGAs eine immer größere Rolle. Jedoch sind für für die Umsetzung tiefe Kenntnisse der Hardware nötig. Ein Workflow von MathWorks hilft Entwicklern dabei, neuronale Netze auf FPGAs zu implementieren.

CAD für Schaltschränke und Kabelbäume

Schneller, einfacher und sicherer mit E3.series Release 2021

In der Version 2021 seiner Elektrotechnik- und Fluid-Engineering Toolsuite E3.series hat …

Machine Learning auf embedded Systemen

Open-Source-Entwicklungstools für ML

Entwicklungstools wie die DeepView-ML-Tool-Suite, der Glow-ML-Compiler und das…

Funktionale Sicherheit von Software

Statische Code-Analyse für dynamische Teams

Der Einsatz der statischen Code-Analyse stellt Entwicklerteams vor Herausforderungen:…

Sommerlektüre für Entwickler

Die Top-10 der Maker & Developer

Welche Technologie trendet gerade, welche Themen sind unter Entwicklern gerade angesagt?…

Künstliche Intelligenz

Experte erwartet Wettrüsten mit Hackern

Zuletzt sorgten Hacker-Angriffe mit Lösegeld-Trojanern auf große Unternehmen für…

Code für sicherheitsrelevante Systeme

Compiler-Update für Infineon Aurix TC4xx

Einen schnelleres Build-Prozess und eine verbesserte Code-Optimierung für…

Referenz-Design für Voice- und Vision-KI

Renesas flanscht KI-Prozessor für Sprachverarbeitung an

Das Referenzdesign für multimodale KI-Verarbeitung kann Sprach- und Bilddaten verarbeiten…

Referenz-Design

Stromsparende IoT-Gesichtserkennung

Die Kombination aus einem KI-Mikrocontroller von Maxim und einem proprietären neuronalen…

IoT-Sicherheit

Einfallstor Firmware-Schwachstelle

Der Markt für IIoT-Systeme wächst – und mit ihm die potenziellen Sicherheitslücken. Und…