随着人工智能和5G的进步，智能边缘时代的转型也在加速，互联和计算的优势正快速衍生到工业和高端汽车体验等应用中，人们在这些具有挑战的环境中对微控制器(MCU)提出了新的要求。在3月30日举办的MCU 技术与应用论坛上，多位行业专家将齐聚一堂，与观众共同探讨如何打造更智能、更安全、更互联的MCU方案，加速拥抱智能边缘时代。

由中移智家资深技术工程师带来“基于智能家庭网关的亿级TCP长连接跨机房负载均衡解决方案与实践”的相关分享。

本设计实例基于555模拟定时器，它可以产生任意三角波/锯齿波，其波形和频率由电位器控制。

在3月29日和3月30日，由电子工程领域全球领先的技术媒体机构AspenCore主办的2023国际集成电路展览会暨研讨会(IIC)上海展会活动现场，汇聚了众多国内外优质展商，EDN小编在现场参观走访时，也发现不少的国产厂商都提到了“国产化”，就让我们一起来看看这些国产厂商在这条路上做了哪些努力，又是怎样推动了国产化的全速“狂飙”。

许多可以利用AI/ML功能的网络边缘设备，往往需要在极其严苛的功耗限制下运行，充一次电或者仅依靠收集和存储能量就要工作几个月甚至几年。另一方面，近十年来AI模型快速发展，不断有新的实现方式产生，需要有更出色的硬件来承载，这就需要硬件和算法上的优化。

在最新的Automate V3.0版本中，支持OPC-UA(开放平台通信统一架构)和TSN(时间敏感网络)成为了最大看点。显而易见，这一举措背后的巨大推动力来自工业4.0。

基于国产车规级处理器T507-H开发平台，如何用50行Python代码实现图传和人脸识别？

本篇测评由优秀测评者“qinyunti”提供。

3月29日，由电子工程领域全球领先的技术媒体机构AspenCore主办的2023国际集成电路展览会暨研讨会(IIC)上海的同期论坛射频与无线通信技术论坛上，邀请到了国内外领先的射频芯片供应商、射频设计和系统方案商、通信技术企业以及产业链上下游相关企业作相关主题分享。

如此高的年复合增长率是因为下一代实时边缘人工智能机器视觉的应用，不仅限于质量保证和产品检测应用，还要帮助制造商和使用者获得更多的正常运行时间、获得预防性维护的能力、提高生产力和确保工人安全等诸多受益。 

汽车、工业、医疗、电子和枪械等行业对制造物品有着巨大的需求，这些零件物品必须做到精确无误：复杂的几何形状、精细的表面处理、较高的公差性能。常见的制造工艺可以提供帮助。金属压铸生产线制造的产品很可能需要额外的加工步骤，从而增加费用和造成浪费，而熔模铸造可能是成本昂贵的方法。

本文简要介绍了精密系统中的参考到输入(RTI)的计算和仿真，以及如何从中获得尽可能多的重要信息。在设计用于模拟测量的信号链时，必须考量信号链中不同组件导致的误差和噪声，用于确定最高性能。规格可以用百分比（分数）表示，或者如果是线性系统，可以参考到输出或参考参考到输入。参考到输入的计算往往会造成误解，但能够提供有关系统性能的重要信息。

以前产品的上市周期较长，设计人员经常使用ASIC组件。然而，这类处理器成本高，功能固定，难以跟上当今快速变化的技术格局。相比之下，FPGA在设计中实现后，可以在现场重新编程，满足快速更改的需要。此外，FPGA的并行处理能力可以分担系统CPU的负载，使开发人员能够在设备中集成更多的处理能力，释放高功耗的CPU的算力执行其他计算任务。

本文详细介绍了功能安全的概念、标准、意义和安全完整性等级（SIL），以及如何利用ST的功能安全设计包，设计出满足安全完整性等级（SIL2）认证的电池监控单元（BMU）。

无线模块中的器件数量在大幅增加，它们最终也需要在后期制作中进行质量测试。此外，许多无线通信技术，例如5G/6G和Wi-Fi，也正在扩展频段数量。这些多频段系统还需要进行有效、准确的测试，不仅是为了表征，还为了质量和一致性测试。