Максимальная выгода и потенциал роста ключевых игроков рынка труб HDPE до 2030 года: сектор FTTx включает подробную информацию о ведущих игроках отрасли. Dutron Group, Miraj Pipes & Fittings Pvt. Ltd., Gamson India Private Limited, Nagarjuna Polymers, Apollo Pipes, Mangalam Pipes Pvt. ООО
Mar 14, 2023Тенденции рынка соединительных коробок для оптоволокна на 2023 год с анализом ключевых игроков Furukawa YOFC UI Lapp GmbH Phoenix Mecano AG METZ CONNECT Sterlite Power Nexans HUBER+SUHNER Neutrik Rosenberger OSI eks Engel GmbH & Co. KG Ipcom CommScope Prysmian Group Pepperl+Fuchs SE SCHMERSAL SIEMENS BOSCH
Jun 18, 2023Максимальная выгода и потенциал роста ключевых игроков рынка труб HDPE до 2030 года: сектор FTTx включает подробную информацию о ведущих игроках отрасли. Dutron Group, Miraj Pipes & Fittings Pvt. Ltd., Gamson India Private Limited, Nagarjuna Polymers, Apollo Pipes, Mangalam Pipes Pvt. ООО
Jun 11, 2023Максимальная выгода и потенциал роста ключевых игроков рынка труб HDPE до 2030 года: сектор FTTx включает подробную информацию о ведущих игроках отрасли. Dutron Group, Miraj Pipes & Fittings Pvt. Ltd., Gamson India Private Limited, Nagarjuna Polymers, Apollo Pipes, Mangalam Pipes Pvt. ООО
Nov 11, 2023Максимальная выгода и потенциал роста ключевых игроков рынка труб HDPE до 2030 года: сектор FTTx включает подробную информацию о ведущих игроках отрасли. Dutron Group, Miraj Pipes & Fittings Pvt. Ltd., Gamson India Private Limited, Nagarjuna Polymers, Apollo Pipes, Mangalam Pipes Pvt. ООО
Jul 22, 2023Новая прикладная плата AML100 от Aspinity интегрируется с Renesas Quick
− Сотрудничество ускоряет разработку интеллектуальных, постоянно работающих продуктов искусственного интеллекта.
ПИТТСБУРГ, 8 марта 2023 г. – (BUSINESS WIRE) – Компания Aspinity, лидер в области обработки аналогового машинного обучения, объявила сегодня о присоединении к программе Renesas Preferred Partners и выпуске прикладной платы AB2 AML100. Плата ускоряет разработку постоянно включенных продуктов искусственного интеллекта с ограниченным энергопотреблением, которые используют аналоговый процессор машинного обучения AML100 и платформу Quick-Connect IoT от Renesas или другие платформы разработки с разъемом Arduino Uno Rev3.
Этот пресс-релиз содержит мультимедийные материалы. Полный выпуск можно посмотреть здесь: https://www.businesswire.com/news/home/20230308005177/en/
Новая прикладная плата AB2 AML100 от Aspinity ускоряет разработку постоянно включенных продуктов искусственного интеллекта с ограниченным энергопотреблением, которые используют аналоговый процессор машинного обучения AML100 и платформу Quick-Connect IoT от Renesas или другие платформы разработки с разъемом Arduino Uno Rev3. (Фото: Business Wire)
Аналоговый процессор машинного обучения AML100 с практически нулевым энергопотреблением был разработан с использованием запатентованного ядра AnalogML™ компании Aspinity и потребляет ток 15 мкА для взаимодействия с датчиками, обработки сигналов и принятия решений полностью в аналоговой области. При программировании с использованием одного из специально разработанных алгоритмов обнаружения событий Aspinity AB2 позволяет разработчикам системы быстро реализовать AML100 в качестве внешнего аналогового детектора событий, который удерживает микроконтроллер Renesas в состоянии минимального энергопотребления, если не обнаружено интересующее событие датчика. и требуется дальнейшая обработка. Удерживая микроконтроллер большую часть времени в спящем режиме, AML100 позволяет разработчикам систем использовать возможности и возможности их любимых высокопроизводительных микроконтроллеров Renesas, не сталкиваясь с необходимостью увеличения срока службы батареи.
Первая демонстрация платы Aspinity в рамках IoT-платформы Renesas Quick-Connect будет показана на стенде Renesas на выставке Embedded World 2023 (зал 1, стенд 234, 14–16 марта 2023 г., Нюрнберг, Германия). Он будет оснащен платой AML100, подключенной к оценочному комплекту Renesas EK-RA6M3 на платформе Quick-Connect IoT, чтобы обеспечить высокоточное решение для обнаружения разбития стекла со сверхнизким энергопотреблением. Система потребляет <45 мкА в режиме постоянного прослушивания, сохраняя высокопроизводительный микроконтроллер Renesas RA6M3 в режиме глубокого сна, пока не будет обнаружено разбитие стекла. Удерживая MCU в спящем режиме более 99,9% времени, когда не разбивается стекло, AML100 значительно продлевает срок службы батареи датчиков разбития стекла, гарантируя при этом, что система по-прежнему достигает высокого уровня точности, необходимого для критически важных приложений безопасности.
«Системные проектировщики постоянно ищут более быстрые способы разработки новых и инновационных продуктов Интернета вещей. Наше сотрудничество с Aspinity позволяет дизайнерам добавлять новые функции в свои продукты с ограниченным энергопотреблением следующего поколения без ущерба для производительности микроконтроллеров», — сказал Крис Аллександре, старший вице-президент. , CSMO и руководитель отдела глобальных продаж и маркетинга Renesas. «Мы рады продолжить сотрудничество с Aspinity над созданием решений со сверхнизким энергопотреблением для множества постоянно работающих приложений, которым требуется как высокая производительность, так и увеличенное время автономной работы».
«Потребители больше не готовы жертвовать временем автономной работы ради высокой производительности, особенно в портативных IoT-продуктах, которые устанавливаются в труднодоступных местах и/или используются для поддержания умного и безопасного дома», — сказал Том Дойл. , генеральный директор и основатель Aspinity, Inc. «Мы рады присоединиться к программе Renesas Preferred Partners и продемонстрировать первое сотрудничество между компаниями в Embedded World. Вместе мы открываем новую возможность для системных разработчиков включать интеллектуальные функции электропитания в продукты, оставаясь при этом еще воспользовавшись преимуществами высокой производительности и быстрого прототипирования, на которые они полагаются благодаря микроконтроллерам Renesas и платформам Quick-Connect IoT».
О Аспинити
Aspinity — мировой лидер в проектировании и разработке микросхем аналоговой обработки, которые позволяют создавать интеллектуальные продукты для энергоэффективного будущего. Обеспечивая высокоточное обнаружение аналоговых событий, ядро программируемого аналогового машинного обучения (analogML) Aspinity устраняет потери мощности, связанные с перемещением ненужных данных через систему цифровой обработки, обеспечивая почти нулевую постоянную мощность системы искусственного интеллекта и значительно увеличивая срок службы батареи у потребителей. Интернет вещей, промышленные и медицинские приложения.