3D人脸识别是智能手机、AR/VR等移动设备发展的一大趋势，并将在工业、汽车等各领域渐渐普及。这其中涉及的关键技术就是3D成像。目前市场上的主流技术有三种，技术指标、成本和系统要求等各不相同。

我们正在从以电脑为中心的时代逐渐转向以数据为中心的时代。在这个背景下，Intel全新系列的FPGA Agilex应运而生。它不是Stratix的延续，而是一个全新的品牌。

日前，北京华兴万邦的专业分析师团队赴德国纽伦堡参加了“2019年嵌入式世界展览及会议”。本届展会的主题是“嵌入式智能”，非常贴合华兴万邦分析师们此行的目的，即探索如何利用智能技术及应用快速演进的发展机遇，推动集成电路产业的创新发展，并实现应用行业与集成电路行业的双赢。

电磁频谱是战争领域中争议越来越大的一个话题。电子对抗措施日益复杂，导致探测第五代战斗机变得更加困难，因此，大多数世界主要大国正大力投资到网络战技术，以便未来成为这一领域的主导者……

随着摄像头成本和尺寸的下降，以及图像处理软件功能的不断增强，机器人系统开始在新的视觉引导应用中兴起，特别是那些使用3D的应用。

偶尔我们需要为一些微型模拟电路供电，现成的电源IC对这些任务来说有点“杀鸡用牛刀”的感觉。当电源要求仅为毫安级时，尤其如此。如果你的板载FPGA正好还有一些备用引脚和资源，不将它们利用起来有点可惜。本文将介绍一种极简单的开关电源设计，并探讨利用FPGA资源和最小的模拟电路产生电源的几种方法。

Pulse Security的Denis Andzakovic能够在启动过程中使用FPGA芯片来嗅探Windows BitLocker加密密钥，因为它通过低引脚数（LPC）总线从TMP传输。Denis能够解锁Surface Pro 3和HP笔记本电脑。

在2018 EDN Hot 100产品中，“处理器及系统”部分包括SoC、MCU、FPGA、微处理器等。

开发者和系统设计人员在为其嵌入式设计增加某种形式的神经网络或深度学习功能时，有多个选择。以前，甚至是现在，设计人员成功地使用GPU和FGPA来满足了深度学习的内存密集型需求。现在，即便是传统的x86 CPU也已经进入了AI应用。本文通过提出四个关键问题，来帮助开发者为其特定嵌入式AI项目选择最佳的AI芯片。

美国加州山景城, 2019年1月21日 – Flex Logix Technologies, Inc.今天宣布，大唐电信下属芯片公司辰芯科技，已获得EFLX4K eFPGA在TSMC 12纳米FinFET Compact （12FFC）工艺上的授权许可，将应用于无线通信芯片中。辰芯同时还获得额外的EFLX Compiler授权许可，用于分发给客户, 使其可以自主对芯片上的eFPGA进行应用开发。

摩尔定律现已打破。未来性能增长需要依赖架构上的改变，即需要利用可编程的硬件加速器来实现性能增长。对于人工智能/机器学习应用，需要有高运算能力的运算单元、高效高速数据传输，以及高存储带宽。

2010年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对AI芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。本文推荐清华大学的报告《人工智能芯片研究报告》，全面讲解人工智能芯片，系统梳理人工智能芯片的发展现状及趋势。

变频器配有大量输入和输出，可提供所有的基本功能。可选的通信和技术模块提供快速简便的功能扩展。产品线中较小的单元配备有两个插槽：一个用于编码器连接，另一个用于通信；较大的单元具有第三个未指定用途的扩展插槽。

NTT DOCOMO公司今日宣布，研发出了全球首个5G+8K的虚拟现实直播系统（VR）。该系统将在东京的DOCOMO四谷5G开放实验室展出，利用头戴式显示器提供高度逼真的观看体验。

嵌入式FPGA（eFPGA）将在这类芯片中扮演重要角色。如为了满足第六条中提到的车辆外部360度视频监控数据的获取和处理，采用eFPGA来设计相关功能芯片具有很明显的优势。