Uber自动驾驶车日前撞死了一名穿越马路的行人，针对这起首度涉及自动驾驶车和行人的致命车祸，有人认为，推动人类文明进步的代价就是「死亡」…

重量级网络业者的技术需求方向并不那么一致，但每家都在努力让自己不被大数据淹没...

如今，充电器和电池都十分智能，可彼此通信以优化充电过程，因此通信协议也必须经过测试。

根据O2最近发表的调查报告预测，5G将为英国的经济省下60亿英磅(约83.5亿美元)的生产力资源，促使各种5G行动围绕着英国的医疗保健、运输、能源、零售业和商业等各方面积极展开…

Hosiden选择Dialog为其日本领先移动通信供应商提供的适配器降低BOM成本和缩小尺寸

自动驾驶不会是绝对安全、有保障的技术。但用“Uber无人车撞人致死”事件来判定自动驾驶是否安全却也是不公平的！因为Uber不能代表最先进技术的发展水平。

5G毫米波RF前端模块将彻底改变复杂的RF组件/模块供应链。特别是因为5G毫米波技术让供货商能够使用CMOS或SOI制造技术，在SoC中设计RF前端模块，为手机生态系统架构中的“先进CMOS设计和制造商”开启深入RF市场的大门……

借助Supernova，测试工程师能够轻松管理单一环境中的所有测试任务，通过一款易于使用的工具访问所有所需项目。通过减少分析、培训和定制所花费的时间加速测试部署，从而快速满足业界最具挑战性的用例。

“最好的总体系统胜出”这个概念在汽车行业里值得引起沉思，这个行业里竞争激烈、风险高、性命攸关。

究竟为何博通意图收购高通这出戏码，会受到这么多电子产业人士的关注？

Uber自动驾驶汽车配备了多个不同的成像系统，它们既可以执行普通任务(监控附近汽车、标记和车道线)，也可以执行特殊任务，例如让汽车减速等措施。在这起事故中，能够拯救受害者的图像系统应该不少于四个。但为何具有众多安全保障的自动驾驶为什会撞死人呢？

如何将这些微小的 LED 转移到基板上应该是最大的难题，而苹果在加利福尼亚州的神秘工厂，正在尝试解决这一难题。不过这些设施对于大规模生产来说太小了，想单纯依靠苹果自己的研发机构或者工厂设备来量产基本是不可能的……

本文作者认为，深度学习只是一种计算机视觉工具，而不是包治百病的良药，不要因为流行就一味地使用它。传统的计算机视觉技术仍然可以大显身手，了解它们可以为你省去很多的时间和烦恼；并且掌握传统计算机视觉确实可以让你在深度学习方面做得更好。这是因为你可以更好地理解深度学习的内部状况，并可执行预处理步骤改善深度学习结果。

嵌入式开放源码软件不仅可行，而且广泛用于当今世界上的大部份应用；换句话说，实际的情况是“开放式创新”，开放源码授权只是其中的一部份。

现在对于 Spectre ，英特尔还是使用前文提到的推送补丁的方式解决，现在他们已经对过去5年之内的所有英特尔产品推出了补丁，这意味着从8代酷睿 Coffee Lake 上溯到2代酷睿 Sandy Bridge ，都已经有补丁可以解决漏洞。