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組込みソフトウェア
PCB設計用の組み込みソフトウェアの詳細について、リソースライブラリをご覧ください。
ChatGPTを使用してテストデータを分析する
この記事では、Ari Mahpourがテストデータを分析するためにChatGPTを最大限に活用する方法について語っています。
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FPGA:組み込みシステムまたはPCBのための継続的インテグレーションパイプラインの作成
この記事では、Ari MahpourがFPGA向けの継続的インテグレーションパイプラインの作成方法を説明します
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IoT PCB設計:それは単なるハードウェア開発以上のものです
Altium 365は、IoT PCBの設計とコーディングを簡単にします。Altium DesignerまたはAltium Concord Proを通じて、設計を共有し、リビジョンを管理し、プロジェクトを直接フォークすることができます。
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ATmega328Pの基本: Arduinoなしで始める方法
Arduino Unoボードをかなりの期間使用してきましたが、多くの記事の例としても使用しています。古いUnoボードに使用されている元のチップであるATmega328Pを、完全に独立して動作させるにはどうすればよいか、いつも疑問に思っていました。Arduinoがそのブートローダー、使いやすいGUIソフトウェア、C++の抽象化を通じてアクセスしやすくしているので、なぜこの試みをしたいのか不思議に思うかもしれません。しかし、時には、他人が行ったことを評価するためには、自分でやってみることが重要です。このプロジェクトは、Arduinoの開発者がどれほど多くの作業を行い、そのフレンドリーな製品で世界を変えたかを本当に示してくれました。 この記事では、外部電源と Atmel-ICEプログラマのみを使用して、チップを完全に独立して起動する方法を説明します。オンボードのシリアルインターフェースを介してチップと通信する方法と、LEDを1つまたは2つ点滅させる方法をデモンストレーションします。 環境設定
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DevOpsを組み込みシステムで使い始める方法:ATmega328Pを使用して
DevOpsとアジャイル手法は、コラボレーション、自動化、および継続的な改善を重視することでソフトウェア開発を変革しました。DevOpsの原則を私の設計とプロジェクトに適用することは、効率と信頼性を高めるゲームチェンジャーとなりました。この記事では、 既存の組み込みシステムプロジェクトの継続的インテグレーション(CI)ワークフローを設定する方法を説明します。このプロジェクトは ATmega328Pマイクロコントローラを使用しています。この記事の終わりまでに、これらの実践が開発プロセスを合理化し、より高品質な製品を提供する方法を見ることができます。 組み込みシステムのためのDevOpsとアジャイルを理解する DevOpsは、ソフトウェア開発(Dev)とIT運用(Ops)を連続的な流れに統合する、ソフトウェア界で人気のある一連の実践です。ソフトウェア界では、ソフトウェアを開発し、「壁を越えて」運用担当者に顧客への展開を任せるのが一般的でした。DevOpsは、その壁を取り除くだけでなく
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Generative AIを使用したIoT機能を備えたラボ機器の改修
この記事では、Ari MahpourがGenerative AIを活用して、ラボ機器を制御する完全なWebサービスを作成する方法を紹介します
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スマートフォンで制御可能にするための旧式電源の改造
この記事では、Ari Mahpourが古い電源をスマートフォンで制御できるようにRaspberry Pi Pico Wを使用して改造する方法について語っています
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組み込みシステムにおけるテスト設計の方法
エンベデッドシステムは、システム開発とテストにおいて、テストのための設計アプローチを採用することができます。
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PCB設計にチャットGPTは使えるのか?
ChatGPTは、エンジニアリングを含めてすべてをひっくり返します。PCB設計にLLMは使用できるでしょうか。ChatGPTで自動化できるいくつかのタスクを見ていきます。
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ChatGPTを使用した自動テスト
ChatGPTを効果的に自動テストに活用する方法を学びましょう。
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組み込み設計チームがI/Oとルーティングを簡素化する方法
エレクトロニクス製品の設計チームの各メンバーは、組み込みシステム設計におけるI/O選択とルーティングを簡素化するために具体的なステップを踏むことができます。
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組み込みAIの前進への道
2021年4月、私はPrinted Circuit Design & Fabに記事を発表し、AIの未来は組み込みにあると宣言しました。簡単に言うと、私の見解は、組み込みシステムがエンドデバイスでAIの使用をより多く活用し、推論のためにクラウドプラットフォームやデータセンターに頼ることが少なくなるというものです。 疑いなく、私はAIの未来は依然として組み込みにあると信じていますが、思っていたチップセットやシステムアーキテクチャとは異なります。前の記事を書いた時点では、組み合わせ論理+順序論理がすべての計算問題を克服できるという考えにまだ固執していました。経験から、それが単純に不可能であることが示されました。 この見解は過去18か月間で確認されており、特に2022年に多くの新しいAIアクセラレータチップがリリースされたことを考えると、明らかです。PCBデザイナーやエンジニアにとって、これらのチップは標準インターフェースを介して設計に迅速にAI機能を追加するための優れたオプションです。通常
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PCBリファレンスデザイン使用のベストプラクティス
リファレンスデザインは新システムの構築を始める際には役立ちますが、PCBに使用する場合は、次の落とし穴に注意してください。
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クラウド内の組み込みシステムのファームウェアとハードウェア
組み込みシステムのファームウェア開発は、ハードウェア設計者とコーダーがクラウドで一緒に作業できる場合、より簡単になります。
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組み込みシステムの実装とテストの実施
これらのシステム内の組み込みシステムとPCBは、展開前に徹底的にテストされる必要があります。
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製品のサービスが行いやすくなるよう設計を最適化する方法
十分に準備を整えたつもりで何かに立ち向かったところ、何をすべきか全くわからないという感情を味わったという経験はあるでしょうか? 残念なことに、私は思い出したくないほど数多くこのような経験をしています。特に、サービスを行いやすくなるように製品を設計する、または修理を考えて設計を開始したときに、頻繁にこのような経験をしました。 サービスを行いやすくなるように製品を設計すべきか どうかを決定する前に、考慮すべき多くの要因が存在し、その現実性について十分な時間をかけて考慮する必要があります。最終的に、修理を考えて設計を行うことを決定した場合、製品のサービスとトラブルシューティングが簡単になるような機能を含める必要があります。私は初期の設計ミスから、サービスを行いやすくなるよう設計を最適化する方法を学びました。いくつかの役に立つヒントをここで紹介しましょう。 1. 視覚的なインジケーターを追加する オンサイトで電子機器のサービスを行うのは、サポートチームの手に余ることがあります。特に
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IoTストレージ技術: 超低消費電力CBRAM
ずっと昔、あのフロッピーディスクを使っていたことを覚えていますか? 私のコンピューターにフロッピーディスクドライブが2つ付いていたのを覚えています。一方のドライブにプログラムの入ったディスクを入れ、もう一方にデータ用のディスクを入れていました。そのうち、ハードディスクという驚くべき発明品が登場し、保管容量は爆発的に増えました。メモリ容量は、まだ増加を続け、今ではサイズは、それほど有用な要素でなくなりつつあります。モノのインターネット(IoT)の場合、エネルギー消費が次の重要項目です。スマート家電からスマートシティまで、あらゆるものが構想されており、これらが機能するには、非常に消費電力が低いメモリが必要となります。そこで、超低消費電力CBRAM(導電性ブリッジング ランダムアクセスメモリ)の出番です。Adestoは、他のストレージ技術の1/100の電力で動作できるかもしれない、この技術を推進している主要な企業です。 もはやこれらは必要ありません。 低消費電力の要件 先ほど
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