安森美半導體在今年美國加利福尼亞州圣克拉拉IoT World展示物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的快速進展與創(chuàng)新,展品涵蓋互聯(lián)、感測和系統(tǒng)開發(fā)等關鍵技術,突顯安森美半導體的進步,及其致力于在這勢頭快速增長且令人興奮的領域中推動創(chuàng)新和采用的長期承諾。
安森美半導體的智能無源傳感器Smart Passive Sensors™(SPS)是無線無電池傳感器,可在網(wǎng)絡邊緣監(jiān)測各種參數(shù),如溫度、壓力、濕度或距離。當受到一個射頻讀取器(如安森美半導體的 TagReader)監(jiān)測時,SPS會從測量信號中‘采集’能源,然后快速且高度精確地讀取傳感器數(shù)據(jù)。
根據(jù)埃森哲(Accenture)的研究報告,全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet of Things,簡稱IIoT)市場規(guī)模預計在2020年將超過5,000億美元?;诋斍暗耐度胨?,到2030年預計工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為世界經(jīng)濟帶來的收益至少在10萬億美元。同時,隨著中國制造業(yè)的發(fā)展,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的市場規(guī)模逐漸擴大,預測未來15年中國將在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域受益約1.8萬億美元,市場前景廣闊。
如果電子行業(yè)有一個細分市場要求設計工程師與測試測量密切協(xié)作,那就是航空和國防。為了不斷前行,測試設備必需不斷適應并改良,以支持元器件系統(tǒng)中日新月異的技術變化,同時滿足微波和RF技術的持續(xù)演變。
物聯(lián)網(wǎng)時代的到來以及家電智能化浪潮的不斷升級,使得智能家居市場蘊藏的巨大潛力正不斷顯現(xiàn)。根據(jù)研究報告表明,未來的四年,智能的家電將占據(jù)近50%的市場。如何在快速擴張的市場上,快速實現(xiàn)技術創(chuàng)新,實現(xiàn)產(chǎn)品智能升級,成了家電企業(yè)關注的問題。
Alphabet的財報在周一美股收盤后發(fā)布。財報顯示,該公司今年第二季度的資本開支達到54.8億美元,而去年同期僅為24.8億美元。分析師平均預計其當季資本開支為41.9億美元。
在ASPENCORE旗下《電子工程專輯》、《EDN》和《國際電子商情》共同舉辦的“IoT技術與應用論壇”上,炬芯科技技術市場資深專家陶永耀分享了主題為“智能家居產(chǎn)品連接智能和終端智能的博弈”分享。
美國在區(qū)塊鏈上的投資最高,在整個預測期內(nèi)占全球支出的36%。西歐將成為區(qū)塊鏈支出的第二大區(qū)域,其次是中國,以及亞太地區(qū)(不包括日本和中國,APeJC)。IDC的這份支出指南報告涵蓋的所有九個地區(qū)將在2018年到2020年預測期間展現(xiàn)驚人的支出增長,日本和加拿大分別以108.7%和86.7%的復合年增長率領跑。
智能家居新定義有兩個變化:增加了人工智能技術、明確了營造個性化的智慧健康場景這一功能需求。
物聯(lián)網(wǎng)與云端時代的來臨,使得許多傳統(tǒng)飯店、旅館在進行整修翻新時,不只是門面和內(nèi)裝的更新,更結合新的科技元素,打造新的管理和服務模式,提供客人更舒適便利的下榻經(jīng)驗。對于系統(tǒng)整合商而言,如何整合多樣多變的物端并串連上云端,是最大的技術挑戰(zhàn)。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的進步和普及,智能家居系統(tǒng)的實現(xiàn)逐步變得容易。智能家居能極大的提高人們的生活質(zhì)量,得益于家居系統(tǒng)的完善,而又如何確保單品完美接入您的智能系統(tǒng)嗎?
2.5萬人,藏在深山中,過著“茹毛飲血”的孤獨生活。暴雨之后,很多礦主跑路,礦機生意,再也不是暴利行業(yè),他們陷入前所未有的生存困境。
阿里云繼續(xù)保持市場領軍位置,全年市場份額相比去年進一步提升,達到45.5%;騰訊云穩(wěn)居第二,市場份額突破10% ;中國電信排名第三,同比增長約51%;位居第四的金山云,實現(xiàn)同比增長82%。
在當前與云計算達到峰值之間的某個時刻,如果出現(xiàn)巨大的數(shù)據(jù)丟失事件。這將是一個巨大的損失,首席信息安全官(CISO)將被迫承認完整的云計算環(huán)境,因為其立場提供了足夠的安全性、治理和控制。由于數(shù)據(jù)隱私失敗而導致的嚴重經(jīng)濟處罰,這將進一步打擊企業(yè)高層對于云計算的信心。
從中可以看出,一項云數(shù)據(jù)中心向外界提供服務是多方服務融合的結果。因此,當面臨一個故障時,如何在諸多服務中準確追溯到故障點,是運維人員需要關注的另一個問題。