Software

Machine Learning auf embedded Systemen

Open-Source-Entwicklungstools für ML

Entwicklungstools wie die DeepView-ML-Tool-Suite, der Glow-ML-Compiler und das PyTorch-Framework vereinfachen das Erstellen von Machine-/Deep-Learning-Projekten auf embedded Systemen. Sie bieten Entwicklern Unterstützung, um Edge-Anwendungen der nächsten Generation zu realisieren.

Funktionale Sicherheit von Software

Statische Code-Analyse für dynamische Teams

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

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...

IoT-Sicherheit

Einfallstor Firmware-Schwachstelle

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

Cybersecurity

Schutz vor Hackerattacken überfordert viele Firmen noch

Der wieder gestiegene Umfang von Cyberangriffen auf Firmen, Behörden und medizinische...

Selbsttests für embedded-Systeme

Software checkt Hardware und sich selbst

Fehler und Ausfälle lassen sich nie vollkommen ausschließen. Deshalb gilt es, ein...

Online-Kompendium

Embedded-Linux-Systeme tracen

Das Entwickeln von Embedded-Systemen ist komplex, gar wenn es sich um Linux-Systeme...

Software-Entwicklung

Embedded-Linux-Systeme tracen – Teil 6

Unsere Artikel-Reihe beschäftigt sich mit dem Tracen von Linux-Systemen. Zum Beispiel...

Softwaretest

CANoe4SW Version 15 unterstützt jetzt Python

Sein Software-Werkzeug für die Entwicklung, den Test und die Analyse von Software in...