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「組み込み開発」の検索結果一覧(1ページ目)

「組み込み開発」の資料は、無料でダウンロードが可能です。「組み込み開発」の比較・検討は TechFactory ホワイトペーパー ダウンロードセンター をお使い下さい。

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ストックマーク株式会社

製品資料

ストックマーク株式会社

R&D部門に不足しがちな“マーケティング視点”、4ステップでヒット率を向上

新規事業開発で重要なのは、顧客の支持だ。市場を理解し、鮮明な顧客像を導き出すには、技術の源泉である研究開発の段階から「マーケティング視点」を持つことが必要だが、これを得るには膨大な量のデータを収集・分析する必要がある。

2025/01/06

カテゴリ:
組み込み開発
組み込みボード

日本ナショナルインスツルメンツ株式会社

技術文書・技術解説

日本ナショナルインスツルメンツ株式会社

高確度DC計測のための実践ガイド:SMUの活用方法と測定のベストプラクティス

DC測定で正確な結果を得るのは簡単ではない。さまざまな要因で誤差が生じる上、測定器の設定によって結果が異なる場合があるからだ。本資料では、ソースメジャーユニット(SMU)を使って、確度の高いDC測定を行う方法について解説する。

2024/12/25

カテゴリ:
エレクトロニクス
アナログ半導体

ダッソー・システムズ株式会社

製品資料

ダッソー・システムズ株式会社

EVで進む自動車業界の設計プロセス変革、既存環境の壁をどう乗り越える?

カーボンニュートラルをはじめモビリティを巡る環境が激変する中で、電気自動車(EV)の存在感がさらに際立ってきた。この流れを捉えて業界で存在感を発揮するには、まず設計開発手法を変革する必要がある。どのように取り組めばよいのか。

2024/12/13

カテゴリ:
モビリティ
モビリティ

ダッソー・システムズ株式会社

市場調査・トレンド

ダッソー・システムズ株式会社

自動車業界の変革を促す最新のトレンドと重要な技術、DXに生かすポイントを解説

自動車業界は、変革のさなかにある。ハイブリッド車や電気自動車(EV)の採用が進む中、先進運転支援システム(ADAS)や自動運転といった新たな技術を取り入れながら、設計/開発/生産の手法を革新しなければならない。その実現方法とは?

2024/12/13

カテゴリ:
モビリティ
モビリティ

アナログ・デバイセズ株式会社

技術文書・技術解説

アナログ・デバイセズ株式会社

RFアプリケーションにおける“超低ノイズ”スイッチングレギュレーターの利点

ノイズに敏感なRFアプリケーションに最適な超低ノイズスイッチングレギュレーター、Silent Switcher 3。なぜシステム性能の要求に対応しつつも、より小型のソリューションサイズ、簡素化された構造、そして高効率が実現できたのか。

2024/12/12

カテゴリ:
エレクトロニクス
電源

アーム株式会社

事例

アーム株式会社

組み込みデバイスにおける人物検出を可能にする、ベクトル拡張の実力

IoT開発が活発なのがイメージングの分野である。特に人工知能(AI)や機械学習(ML)を利用した人物検出などは、この代表格といえる。一方、こうしたニューラルネットワークを組み込みデバイスで処理するのは容易なことではない。

2024/12/10

カテゴリ:
組み込み開発
人工知能技術

Quectel Wireless Solutions Co., Ltd.

技術文書・技術解説

Quectel Wireless Solutions Co., Ltd.

最大1キロの長距離通信・セキュリティにも優れる新規格「Wi-Fi HaLow」とは?

2021年にWi-Fi新規格として認定された「Wi-Fi HaLow」は、1キロに及ぶ広いカバー範囲と省電力性、高いセキュリティなどのメリットからIoTの中核技術の1つとなっている。普及が始まったこのデバイスは、どのように活用されているのか。

2024/12/05

カテゴリ:
エレクトロニクス
無線技術

フエニックス・コンタクト株式会社

製品資料

フエニックス・コンタクト株式会社

生産性向上と脱炭素化を実現 IT/OT融合可能なコントローラとセキュリティ対策

メーカーやインフラ企業が脱炭素の取り組みを進めつつ、さらなる生産性の向上を実現するためには、OTとITとの融合が不可欠だ。しかし、OTとITがつながることで、セキュリティリスクが高まってしまう。解決策を紹介しよう。

2024/12/02

カテゴリ:
FA
FA

Winbond Electronics Corporation

製品レビュー

Winbond Electronics Corporation

15分で学ぶ生成AI時代のDRAM、AIoTからHPCまでそれぞれに最適なメモリ選択とは

生成AIには高性能なハードウェアが必要で、メモリで注目されるのがHBMだ。HBMは高性能だが高価で、コスト面で有利なLPDDR5もある。エッジAIの普及によりミッドレンジ需要も増加してきた。本動画では、各デバイスに最適なメモリを解説する。

2024/12/02

カテゴリ:
エレクトロニクス
デジタル半導体

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