#微控制器MCU #物聯網IoT #人工智慧AI #機器學習ML #伸縮向量擴展SVE #機密計算架構CCA #RISC-V
【越來越強大的 MCU】
從英特爾 (Intel) 最早的 4 位元 4004 開始算,微控制器 (MCU) 已經 50 歲了;如果從性能的角度來看,當今高性能的 MCU 產品已遠遠超過 20 多年的中央處理器 (CPU)。很多廠商為了區分高性能處理應用的場景,推出了微處理器 (MPU) 概念,從名稱上與傳統 MCU 區分。不過 MPU 並無嚴格定義,不同廠商對 MPU 的定位也不同;而隨著 MCU 在性能製程上的進步,MCU 與 MPU 之間的界線也逐漸模糊。
根據統計機構的資料,2020 年 MCU 主流產品是 32 位元,佔據超過五成市場,但令人稱奇的是,8 位元 MCU 仍然持有四成左右的市場份額;剩下的 16 位元和 4 位元 MCU 只有個位數的市場份額,且正被 8 位元或 32 位元 MCU 取代。除了資料位元寬,另一項區分 MCU 的規格就是指令集,主要分為 CISC 指令集和 RISC 指令集兩大類,其中 RISC 指令集的 MCU 佔比超過 3/4。在 RISC 指令集產品中,目前安謀 (Arm) 的 RISC 指令集 MCU 佔有絕對優勢地位。
如今 MCU 的平均價格已經跌至 1 美元以下,這大幅降低了包括物聯網 (IoT)、人工智慧 (AI)、穿戴設備的進入門檻。廉價的 MCU 和簡單易用性能的強大的開發工具,為不同門檻的准入者提供實現創新的機會。儘管平均單價正在下降,但是整個 MCU 市場營收卻保持快速增長,市場營收預計在 2023 年近 190 億美元,其中超過八成的市場份額被前十大供應商壟斷。總體來看,汽車仍佔據 MCU 最大份額,加上工業和醫療,三者合佔近六成市場,消費和運算約佔三成。
32 位元 MCU 因其兼具控制、通訊以及某種程度的邏輯處理能力,同時在功耗方面的不錯表現,成為物聯網市場首選,整個物聯網、穿戴式 MCU 的市場增長速度超過平均值。Arm 架構的統治地位依然穩固,並與富士通合作開發可技術,並在此基礎上開發了 SVE2,在更廣泛的應用中實現增強的機器學習和數位信號處理能力,以便應對無處不在的AI 需求。但是也並非沒有競爭者,近年正夯的 RISC-V 就來勢汹汹……。
延伸閱讀:
《今非昔比的 MCU》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0813/48769.html
#英特爾Intel #意法半導體ST #微芯科技Microchip #瑞薩電子Renesas #恩智浦NXP #德州儀器TI #英飛凌Infineon #東芝Toshiba #芯科科技SiliconLabs #安謀Arm
同時也有121部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅數學老師張旭,也在其Youtube影片中提到,各位同學大家好,我是魔人普物的EJ老師 我的普通物理系列的第二堂課正式上線啦😄 第二堂課會教各位如何去描述一個物體的運動 運動學的專有名詞及定義,在國高中物理就有教了 到了大學普物我們會正式引入微積分幫助我們做運算 為了不讓各位同學睡著,所以我精心準備了有趣的題目 回家作業也頗具挑戰性,希望你們能好...
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#Q博展知識
在德國科學家倫琴發現X射線以前,醫生診斷病患體內的情況在手術前都只能依據觸診或是病患自己的描述,這樣的診斷方法常會造成誤診,以致拖延治療進度
現代醫學造影技術的發展,使病患經過掃描後就能夠很清楚的知道體內發生的問題,協助醫生更了解病患的狀況。
就讓Q博來簡單的介紹醫學影像技術吧!
【3D影像醫學及手術】
1970年代發展的電腦斷層(Computed Tomography,簡稱CT)及磁振造影(MRI),經過數代的進階,時至今日的21世紀,不僅速度飛快、解析度高清、更進入從二維(2D)重建三維(3D)接近人體解剖的虛擬實境(Virtual Reality簡稱VR)的軟體發展。 VR虛擬實境已經運用在遊戲、媒體、室內設計、建築等各行各業,透過這樣技術將是未來融合虛實世界的重要設備,同樣運用於外科手術,三維(3D)的VR更可以做治療前計畫、教學及微創手術前的模擬操作。
所謂的AR擴增實境(Augmented Reality)的定義就是將3D重建的VR與實際的即時影像重疊結合,讓醫師在手術時更清楚病灶及周圍器官的相關性,特別是血管,使手術避免出血,視野更清楚。 目前至少已經有三個器官突破挑戰AR,即是眼睛、手與腦部(Augmented Eye, Hands and Brain),這個確定性的進步不僅是醫療科技的創新更是人民的福祉。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=fG8
【核子醫學科技】
大自然中有氮、氫、氧、碳……等多種元素,這些元素分別有不同的原子序數與質量數。凡原子序數相同、質量數不同的元素都稱為同位素,各同位素的化學性質仍相同,只是物理性質不一樣。例如:氫有三個同位素,氫一叫氫,氫二叫氘,氫三叫氚,原子序都是1,但其質量數,氫是1,氘是2,氚是3,質量數的不同,使物理性質也不同。若從物理上觀察:氫的個性穩定,不會釋出放射線,稱為氫的「穩定同位素」;氚的個性不穩定,會釋出β負粒子放射線,稱為氫的「放射性同位素」。
當我們需要放射線的時候,可以先製造一個不穩定的放射性同位素,由於它會釋出不同能量的粒子與放射線,也因此,放射性同位素成為人造放射線的主要來源之一。
核醫科技結合放射性同位素藥物及放射線示蹤性,協助醫生診斷或追蹤病情;利用X光的穿透性,讓體內器官組織病變在底片上顯示;紫外光與物質作用時具有殺菌力;醫院為癌症病患做放射線治療,即是一種透過鈷-60加瑪(γ)射線或電子加速器產生X射線殺死癌細胞的治療方法。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=h5C
【磁振造影】
要說明磁振造影的原理,必須先解釋什麼是「核磁共振」。可以想像一個原子的結構,是在中心有一個很小的原子核,週圍有電子。不同的元素,它的原子核裡,會有不一樣數目的質子與中子,質子與中子數量的總和,稱為「質量數」。一個原子,只要原子核的質量數是奇數,比如是1, 3, 5, 7……的時候,當原子在強力磁場的作用下,原子核外圍電子的「磁矩」的「總向量和」,就會順著磁場方向來排列。這個時候,如果向原子照射適當的電磁波,原子核就會吸收其中的特定波長或能量的電磁波,被激發到比較高的能階,這個過程稱為「核磁共振」。
原子核會自然從高的能階掉回低的能階,此時它會放出電磁波,於是就產生了核磁共振的信號,也就是用來做磁振造影的信號。我們可以用儀器偵測這些信號。比方說,生物體內含有許多水,水分子是由氫原子和氧原子組成的,氫原子的質量數是1,我們就可以使用核磁共振的設備,讓它產生信號,並且偵測。醫學界發現,利用這個方法,不必動手術接觸人體,就可以獲取體內水分子分布的資訊,從而精確繪製人體內部的結構,這就叫做磁振造影。
https://scitechvista.nat.gov.tw/UrlMap?t=i8w
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本週的播放清單如下
週一:向量函數的積分
週二:曲面分析與面積分
週三:旋轉體分析
週四:三變數函數的積分
週五:向量函數的極限、連續與微分
以下是可以許願的清單
記得只能許願某個重點,不能直接許一整章
若是有人許過你想許的主題
可到 YT 許願
youtube.com/post/UgxOAnbloHj78w6vjI14AaABCQ
若是想買完整課程請到
👉 https://www.changhsumath.cc
【積分(前篇)】
重點一 定積分直觀觀念
重點二 奇偶函數的積分
重點三 定積分正式定義
重點四 積分運算性質
重點五 微積分基本定理 I - 先微再積型
重點六 不定積分與反導數
重點七 雙曲函數
重點八 微分表II
重點九 四大積分基本方法之一:變數變換法
重點十 四大積分基本方法之二:三角置換法
重點十一 四大積分基本方法之三:分部積分法
重點十二 積分表
重點十三 四大積分基本方法之四:部分分式法
【積分(後篇)】
重點一 進階積分技巧:高次倍角三角函數積分
重點二 特殊積分形式之其一:含絕對值的積分
重點三 特殊積分形式之其二:含無窮的積分 (瑕積分)
重點四 微積分基本定理 II - 先積再微型
重點五 旋轉體積分
【數列與級數】
重點一 數列與數列的極限
重點二 數列極限的運算性質
重點三 數列連續化求極限法
重點四 夾擠定理
重點五 單調數列與有界數列
重點六 級數
重點七 級數的運算性質
重點八 級數審斂法一:等比級數
重點九 級數審斂法二:p-級數
重點十 級數審斂法三:比較審斂法
重點十一 級數審斂法四:極限比較審斂法
重點十二 級數審斂法五:比值審斂法
重點十三 級數審斂法六:根值審斂法
重點十四 級數審斂法七:積分審斂法
重點十五 級數審斂法八:交錯級數審斂法
重點十六 絕對收斂和條件收斂
重點十七 冪級數
重點十八 冪級數的運算
重點十九 泰勒級數與泰勒定理
【多變數函數的微積分】
重點一 多變數函數
重點二 二變數函數的極限
重點三 二變數函數極限特殊求法
重點四 二變數函數極限運算定理
重點五 二變數函數的連續
重點六 二變數函數的偏微分
重點七 高階偏微分
重點八 偏微分運算律
重點九 多變數函數的微分量 (全微分)
重點十 方向導數
重點十一 梯度與等高線
重點十二 等值面與切平面
重點十三 相對極值、絕對極值和鞍點
重點十四 拉格朗日乘數法
重點十五 二變數函數的積分:二重積分
重點十六 二重積分的極座標轉換
重點十七 二重積分的應用
重點十八 三變數函數的積分:三重積分
重點十九 柱座標與球座標
重點二十 三重積分的應用
【向量微積分】
重點一 向量函數的定義
重點二 向量函數的極限、連續與微分
重點三 向量函數的積分
重點四 曲線分析
重點五 旋轉體分析
重點六 向量場與保守場
重點七 線積分
重點八 微積分基本定理 for 線積分
重點九 格林定理
重點十 梯度、旋度、散度
重點十一 曲面
重點十二 曲面分析與面積分
重點十三 散度定理
重點十四 史托克定理
以上就是能許願的清單
統計到本周六晚上 10 點
結果會在本周日晚上公告
然後下周一至五晚上 6 點在我頻道限時首播
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