Clientron、Mace-AL-200発表：トリプルディスプレイ対応堅牢組み込みDINレールPC

産業システムに人工知能を組み込むことで、よりスマートで安全なインターフェースが実現します──工場フロアアクセス用Face ID、音声制御、異常検知など。これらのアプリケーションは、レガシーパスワードや手動ログインと比較して、優れたユーザビリティ、レジリエンス、プライバシーを提供します。業界のAIへの急速なシフトはオプションではなく、モダン製品のベースライン期待値になりつつあります。 （出典：CEVA） 製品開発者の課題 組み込みデバイス向けAI開発は、従来のファームウェアエンジニアリングとは異なります。手続き型コードを書く代わりに、子供に教えるようにニューラルネットワークを訓練してパターン

AI駆動インターフェースへの需要が高まる中、顔認識のような機能を機械に統合することはもはや大きな飛躍ではありません。顔ID例のような豊富なAIプラットフォーム、訓練ツール、オープンソースプロジェクトにより、開発者はPCで迅速にプロトタイピングできます。 (出典:CEVA) 制約 PCやクラウドで訓練されたネットワークを組み込みシステムに移行することは、明確な課題を提示します。ハイエンドハードウェア向けに構築されたモデルは、メモリ制約を無視し、浮動小数点演算に依存し、スライディングウィンドウ推論でオフチップメモリに依存することが多々あります。強力なPCでのプロトタイプはこれらの非効率を許容で

より強力なFPGAと効果的なプログラミング環境の登場により、FPGA実装は広くアクセス可能になりましたが、FPGAの使用は依然として困難に見えるかもしれません。 編集部注：スマート製品設計向けの高度なアルゴリズムが登場し続ける中、開発者はこれらのアルゴリズムに関連する処理要求を満たす組み込みシステムの実装に苦労することがよくあります。FPGAは必要な性能を提供できますが、FPGA設計は長らくFPGAプログラミング専門家の領域と見なされてきました。しかし今日、より強力なFPGAとより効果的な開発環境の利用により、FPGA開発は広くアクセス可能になっています。この抜粋では、『Architecti

構造体は効率的な組み込みCプログラミングの基石です。本記事では実践的な応用、宣言構文、データアライメントがメモリ使用量に与える影響を探ります。構造体メンバを戦略的に並べ替えることで、データオブジェクトのフットプリントを削減できることが多々あり、これはリソース制約環境で極めて重要な考慮事項です。 本記事では組み込みCにおける構造体の簡潔かつ包括的な概要を提供します。実世界での応用、正しい宣言方法、構造体サイズに影響するデータアライメントの微妙なルールをカバーします。 構造体 同じ型の複数の変数が論理的な関係を持つ場合、配列は便利なグループ化手段です。例えば、音声入力をデジタル化するADCから直近