#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1部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Marc Yam,也在其Youtube影片中提到,Section II Force and Motion 2.6 Uniform Circular Motion Centripetal Force...
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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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【從測試FSA新款功率計所延伸的期待】
FSA一直是我很喜歡的品牌,很多產品都用了十年還是一樣好用,今年三月初試用了他們自主研發的一款功率計FSA PowerBox SC,花了一個月的時間測試。原本擔心這種萬元以下的功率計會不穩定,但測了好幾次,品質出乎意料的好。雖然還是有些小問題,但在這個價格下面,已經可以造福許多功率訓練的入門車友和鐵人三項愛好者了……下面分享幾次測試的紀錄、心得、建議與對功率計的期待。優缺點都有整理出來,疫情過後有興趣入手功率計的人可以參考看看。下面是幾次測試的過程和數據:
[測試課表一] 漸速騎50公里丘陵地,兩圈鯉魚山(一圈22.3公里),第一圈輕鬆騎不管強度,第二圈加快一點點,最後5公里再放鬆騎。
◎測試目的與過程:想知道穩定踩踏時功率計的穩定性,以及兩圈鯉魚山的時間跟NP與平均功率之間的關係。
→第一圈盡量放鬆騎,不管轉速,也不看功率,以最輕鬆的方式騎完,時間是48分22秒,NP是165瓦。
→第二圈略微加快,但以氣不喘腿不酸為原則騎完,最後快了三分鐘左右,騎45分06秒,NP是191瓦。
(因為下坡有停踩,又有被紅綠燈影響,所以這邊只看NP)
◎測試數據:
→單圈距離:22.3公里
→單圈爬升:37公尺
→平均溫度:29度
→第一圈:NP 165w / 5秒平均最大功率 546w
→第二圈:NP 191w / 5秒平均最大功率 647w
◎測試結果:功率的即時顯示與最終呈現的數據都很穩定,也符合實際的表現。但在5秒平均最大功率上有誤差,出現在下坡路段,已反饋給廠商。
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[測試課表二] 爬坡間歇✕3,一趟比一趟快 (第一趟最慢,第三趟最快)
Ⓞ測試目的與過程:因坡度的風阻影響最少,想在同樣騎姿下看「速度vs功率」是否成正比。一開始熱身騎三公里後,開始在熟悉的鯉魚山後山進行測試。為了使三趟的技術影響最小,所以皆沒有抽車,都是採坐姿爬坡。
→第一趟盡量放輕鬆騎,雖然腿還是會酸,但還算輕輕鬆,平均功率是269瓦;
→第二趟想騎得快一點就好,但沒控制好,快太多了,比第一趟快了近12秒,平均功率316瓦;
→第三趟超過九成力,雖還不到全力,但感覺上有比第二趟更用力,平均功率也達339瓦,的確是最高的一趟。
◎測試數據:
→單趟距離:430公尺
→單趟爬升:37公尺
→坡度:8.6%
→平均溫度:30度
→第一趟:平均功率 269w
→第一趟:平均功率316w
→第一趟:平均功率339w
◎測試結果分析與提問:
→平均功率跟費力程度的感覺一致,也跟實際的速度一致:同樣的坡度、在無風的狀況下,騎得愈快,NP、平均功率、最大功率的確愈高。
→NP、平均功率、最大功率的數據都是一趟比一趟高,跟實際騎乘感受和表現出來的速度很一致。想確認的問題是:「NP、平均功率、最大功率的數據是Garmin錶頭計算的?還是Garmin Connect計算的?」回覆:「都是錶頭做計算的,功率計只負責丟出數據讓Garmin接收端做處理。」
→從前一個問題所衍生的下個問題是:「Power Box SC 目前是多久傳輸一次數據給車錶的錶頭或鐵人錶?1秒傳一次數據?或2秒傳一次?……」回覆:「3秒傳一次」
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[測試課表三] 強度3區40分鐘(穩定騎乘,想像自己在半超鐵的自行車賽段上)
◎測試目的與過程:功率計的穩定性。先花三十分鐘做一些技術和三趟短程高強度爬坡間歇當作熱身後,騎往東華大學外環道,開始今天的測試。全程都以盡量穩定的轉速與功率進行騎乘,每圈按一次錶(紀錄分配平均數據)。
◎測試數據:
→單圈距離:5.8公里,總計四圈東華外環道
→總距離:23公里
→總時間(不包含前三十分鐘熱身):32分鐘
◎測試結果分析:從NP和平均功率來看,這四圈的功率都很穩定。但最大功率(尤其是第二圈)忽然飆高到411瓦,這個數據應是誤差,過程中沒有抽車,也沒忽然重踩。從幾次測試發現,「最大功率」這個數據有時比實際來得高。
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[測試課表四] 強度4區20分鐘(用接近FTP的強度騎東華大學外環道兩圈)
◎測試目的:功率計的穩定性
◎測試數據:
→單圈距離:5.8公里,總計四圈東華外環道(前兩圈熱身)
→總距離:23公里
→總時間(不包含前二十分鐘熱身):43分鐘
→第一圈:NP 122
→第二圈:NP 159
→第三圈:NP 236
→第四圈:NP 239
◎測試過程與結果:
→前兩圈熱身,主要是在第三與第四圈進行測試,結果很ok,第四圈有試著在同轉速與最小限度下再多輸出一些,功率計有反應出來。
→此次最大功率飆高的情況沒有發生。
→經過這兩次測試,在強度3區與4區穩定騎乘時,實際成績與功率計的輸出關係是十分相符的,good!
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[優點]
● 價格親民,目前查到的網路售價是9000元。
● NP與平均功率都很穩定,就算是小幅改變輸出也能測量出來,多次測試都跟實際表現相符。
● 安裝與配對車錶與手錶的過程簡潔/方便,而且直接有轉數和功率,不用再另外黏貼磁鐵。
●「齒比」和「曲柄長」還有九種選擇,這點在許多同是大盤和屈柄功率計的產品上來看就個性化很多了,其他品牌比較少有這麼多元的選擇。
[缺點]
●雖有模擬的兩腿平衡數據,但沒有實際的功率數據。
●瞬時最大功率的數據有時會有誤差(有時正常),已回饋,這應該可以透過韌體調整。
[建議]
下面是個人提供給廠商的建議:
●可以了解為了推廣,所以9000元只有單腿數據,雖然有模擬的平衡數據,但還是期望將來有另一版本是有雙腿的「實際數據」,會比較滿足一些進階的需求。尤其是若將來可以實際分別測出兩腳在不同位置所用的「力量」與「方向」,將能幫助運動員量化踩踏效率。
●因為FSA現在有自己的APP,食望之後FSA的APP能寫好方便給其他APP串接的「API」接口(使用者同意後可以把自己數據自動導出到使用者習慣使用的APP或網站),有助於使用者把功率數據匯整到自己慣用的平台上,但希望開放「API」後能讓更多平台授權取得使用者的原始數據,做更細緻且個人化的分析。
●期待將來可以跟「電子變速」的數據整合在一起,就可以「分析/交叉比對」在不同齒比與阻力、轉數的對應關係。可以了解選手在「不同阻力」下所偏好的齒比與轉數;或是反過來,在不同齒比下,偏好處理何種大小的阻力。然而,從功率和轉速只能換算出「總踩踏阻力」,要實際知道車手「每一圈踩踏所面對的實際阻力」,則需要有「踩踏力量向量化」技術的功率計才行。我也知道這個技術門檻很高,不容易做得出來。
●如果是自主研發,我更期待的是能把踩踏的「效率」在不同轉換階段計算出來。多數騎乘在加速時直覺會想著「更用力踩踏」的方式是「肌肉更用力」,但只想著肌肉用力反而會喪失效率,但其實「肌肉用力(Effort)」跟「運動表現(Performance)」之間還有很多環節會損失功率。
Effort → Force → Torque → Power → Gross Power Released, GPR → Form and Wind Resistance → Performance
每一個箭頭處所耗損的能量愈少,代表效率愈高。肌肉用力的程度(Effort)並不等於施加在踏板上的力(Force),例如在下坡時高轉速的踏板一直踩空,肌肉感到很緊張,或是肌肉不自覺繃緊、抽車的力道過猛使全身肌肉緊繃……等,只是空緊張,皆無助於踏板上施加更多的力。此外,對踏板所施加的力量不等於力矩;功率計上的總功率也不等於GPR,這裡是未來的功率計可以多加著墨的地方,若能把箭頭「Force(→)Toruqe」 以及「Power (→) GPR」中的兩個箭頭的「效率」計算出來,更有助於自行車訓練愛好者進行更精確的科學化訓練。
速度向量 在 Marc Yam Youtube 的最佳解答
Section II Force and Motion
2.6 Uniform Circular Motion
Centripetal Force

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