智能互联照明离真正的惠民爆发期还要多久？在各种以“智能/智慧照明”为关键词的媒体活动上，这几乎是记者问答时绕不开的话题。

不过也难怪，目前市面上有不少打着智能旗号的照明产品，展现的却是调光调色这样的基础功能，并且还得通过手机APP进行操控，这只是非常初级的阶段。就算偶有堪称“黑科技”的产品，更多都停留在理论上、实验室里、样品阶段，没有经过严格环境测试、应用检验，当然就谈不上量产和市场规模化。

智能、物联网、人工智能等相关概念如此火热，现状却令人失望，难怪大家会迫不及待的把“落地”、“爆发期”这种词挂在嘴边，某种意义上也是行业焦虑的一个表现。

在物联技术不断发展的今天，各行各业的运营商、软硬件开发商和集成商都在积极布局物联网，期待顺势而上，做“风口飞猪”，而智能照明就是物联网（IoT）最直观、最通用的一个入口。

<strong>1. 一般规则</strong>

1.1 PCB板上预划分数字、模拟、DAA信号布线区域。

1.2 数字、模拟元器件及相应走线尽量分开并放置於各自的布线区域内。

1.3 高速数字信号走线尽量短。

1.4 敏感模拟信号走线尽量短。

1.5 合理分配电源和地。

1.6 DGND、AGND、实地分开。

1.7 电源及临界信号走线使用宽线。

1.8 数字电路放置於并行总线/串行DTE接口附近，DAA电路放置於电话线接口附近。

<strong>2. 元器件放置</strong>

2.1 在系统电路原理图中：

a) 划分数字、模拟、DAA电路及其相关电路；

未来，一辆车子究竟需要使用多少天线，才能具备自动驾驶的能力？

这可不是在开玩笑的！根据爱尔兰天线技术供应商——锐锋(Taoglas)认为，在高度自动化车辆兴起的时代，大约需要多达18根天线，才足以驱动下一代的连网车辆。当然，这是基于自动驾驶车都需要接取至5G网络的前提假设。

就算是在没有5G网络的情况下，汽车制造商目前所设计的连网车辆也需要具有各种天线的解决方案，包括从连网用的蜂窝天线、连接热点的Wi-Fi以及导航用的GNSS，到紧急呼叫系统以及其他定位技术、卫星广播、AM/FM、对象侦测用的雷达、智能手机与其他装置用的蓝牙，以及车对车与车对基础设施(V2V/V2I)等应用的专用短距离通讯(DSRC)天线。

为何有人开始主张边缘计算将会吃掉云计算，也有人相信纯云计算时代正迈向终结，而且不只云端龙头、商用软件巨头都抢着要押宝，连全球最大开源社群也大力支持，原因是什么？

云端服务龙头Amazon每年冬天在美国拉斯韦加斯举行的re:Invent全球用户大会上，都会发表最新云端产品服务，去年却突然大转变，开始说要重视边缘计算（Edge Computing），甚至还罕见一口气推出三款非云端产品。还不到半年，另一家云服务竞争对手微软也在今年 Build 2017开发者大会开始大谈边缘计算的重要性，甚至连微软执行官Satya Nadella都直接喊出要做一个聪明边缘设备。

前不久才宣布5年要重砸20亿欧元投资物联网的云端ERP商用软件巨头SAP去年也重金买下了一家意大利企业级物联网平台供货商PLAT.ONE，就是为了要布局边缘计算。

无人驾驶哪家强？外媒最新公布的榜单显示，谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo的综合评分位列第一。来自中国的百度排名第七，滴滴则成为17家公司中在无人驾驶领域评分最低的一家。6月13日，美国科技媒体The Information通过采访和调研对当今主要的17家发展L4级别及以上无人驾驶技术的公司进行了一次综合评估和排名。

其中，谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo获得了接近满分的13分位列第一，Uber以1分之差名列第二，德国老牌汽车制造商戴姆勒和美国汽车零配件供应商德尔福则并列第三名。

苹果在WWDC 17大会上宣布推出ARkit for iOS，并称之为“世界上最大的AR平台”，从而将移动AR大战推向了新的高度。他们瞄准的这个市场有望在2021年吸引超过10亿用户，创造600亿美元营收。

马克·扎克伯格也曾在Facebook的F8开发者大会上发表的一番评论正式打响了移动增强现实（AR）平台大战。他说：“我们要把摄像头打造成第一AR平台。”这样一句看似简单的表述把《口袋妖怪Go》赖以成功的技术，变成了Facebook、苹果、谷歌、腾讯、Snap、阿里巴巴、百度、三星、华为等众多科技巨头相互争夺的战场。

<strong>软件蚕食移动AR世界</strong>

据麦姆斯咨询报道，为了实现全新的创新型汽车照明技术，Bosch（博世）和AUDI（奥迪）、Osram（欧司朗）、Karlsruhe Institute of Technology（德国卡尔斯鲁厄理工学院）以及ZKW Lichtsysteme等专业厂商，在德国联邦教育及研究部（BMBF）资助的项目“iLaS”（智能激光自适应前照灯系统）下，进行了联合研发工作。在该项目的推动下，将开发出一种全新的高分辨率激光技术，使交通道路照明能够更灵活地面对各种交通状况，避免迎面而来的眩目车灯影响。

这项新技术采用了一款激光束扫描单元，通过利用MEMS微镜实现在荧光体上的连续扫描。由此产生的激光扫描图纹将通过第二级光学元件投射到路面上。

<strong>概述</strong>

该参考设计用于高效、反激式12V/1A 3级用电设备(PD)，提供高性价比、IEEE 802.3af/3at兼容方案。可定制该参考设计，支持12V/2A 4级PD。

设计采用MAX5969B和MAX5974A，MAX5969B控制器完全满足以太网供电(PoE)系统的IEEE 802.3af/at标准要求。器件还可通过墙上适配器(WAD)供电；MAX5974A支持宽输入电压范围，为PoE系统提供有源钳位、电感反馈、电流模式PWM转换器和频率折返控制。利用这些器件，该参考设计完全满足IEEE 802.3af/at的要求，可以用作高性能、紧凑的高性价比3级PD和4级PD方案。

本文详细说明STM32f030_KEY的配置，GPIO相关寄存器的配置和功能的说明在上一节STM32F030_LED的文档已经说明。

<strong>1、概述</strong>

-STM32f030r8开发板有四个按键：按键1、按键2、复位键、唤醒键

-STM32f030r8的按键1由PF6复用，按键2由PF7复用

-按键按下相应管教产生低电平

<strong>2、准备工作</strong>

建议准备F0的参考手册和数据手册，方便查阅相关知识，没有的请到ST官网或到我的CSDN下载。
没看过我之前的LED文档中的GPIO寄存器详细介绍的建议先看完，再来看该文档。

自德国提出工业4.0概念以来，各国紧跟步伐，先进工业4.0与智能制造的关系密不可分，今天我们来了解下工业4.0和智能制造。

<strong>【概念】</strong>

工业4.0即是以智能制造为主导的第四次工业革命或革命性的生产方法。该战略旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统——信息物理系统相结合的手段，将制造也向智能化转型。

<strong>两大主题：</strong>

1.智能工厂：重点研究智能化生产系统及过程，以及网络分布式生产设施的实现。

2.智能生产：主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用。

由于体积和尺寸都很小，对日益增长的可穿戴物联网市场来说几乎没有现成的印刷电路板标准。在这些标准面世之前，我们不得不依靠在板级开发中所学的知识和制造经验，并思考如何将它们应用于独特的新兴挑战。有三个领域需要我们特别加以关注，它们是：电路板表面材料，射频／微波设计和射频传输线。

<strong>PCB材料</strong>

PCB一般由叠层组成，这些叠层可能用纤维增强型环氧树脂（FR4）、聚酰亚胺或罗杰斯（Rogers）材料或其它层压材料制造。不同层之间的绝缘材料被称为半固化片。

可穿戴设备要求很高的可靠性，因此当PCB设计师面临着使用FR4（具有最高性价比的PCB制造材料）或更先进更昂贵材料的选择时，这将成为一个问题。

建立一座智能城市需要什么？根据传统思路，它意味着城市内得遍布传感器和摄像头。

去年 7 月起，芝加哥就决定开始在市区内路灯上安装 500 个传感器，它能通过测量温度、大气压力、光线以及空气中气体的比例来了解城市交通和污染等情况。

但这既昂贵又耗时。人们似乎忘了，一些现有的基础设施就能够作为传感器，比如光缆。

它们埋在地下 6 英寸，能够精确侦测出地面上人们驾驶、骑车和步行时产生的独特震动。通常这些读数被当成噪声滤除掉，因为通常来说，电缆的主要作用是输送信息。

而旧金山的 Stamen 设计公司则意识到这种噪音是追踪车辆和人员的一种方式。他们利用斯坦福大学校园地底下收集而来的光缆数据绘制了一张图，清楚地显示出地表的振动频率和延续时间。

低带宽、高分辨率ADC的分辨率为16位或24位。但是，器件的有效位数受噪声限制，而噪声则取决于输出字速率和所用的增益设置。有些公司规定使用有效分辨率来表示该参数，ADI则规定使用峰峰值分辨率。峰峰值分辨率 是指无闪烁位数，计算方法与有效分辨率不同。本文将说明峰峰值分辨率与有效分辨率的区别。

<strong>先来说说噪声</strong>

图1显示模拟输入接地时从一个Σ-Δ型ADC获得的典型直方 图。理想情况下，对于这一固定的直流模拟输入，输出码 应为0。但是，由于噪声影响，恒定模拟输入存在一个码 字分布。此噪声包括ADC内部的热噪声和模数转换过程引 起的量化噪声。

服装行业是一个集研发设计、生产和销售于一体的产业，目前的服装行业在这些环节中，耗费了大量的人力和资金成本，在工作效率上也有待提高。基于这些问题，将RFID技术应用在服装企业中，能够有效地减少人力资源成本，从而降低资金成本，并大大地提高其工作效率。

近日，互联网时尚品牌汇美集团正式将RFID(射频识别)技术应用到旗下主要品牌之一“茵曼”的产品中。据悉，茵曼将会在每件新品中，植入一片比一粒大米还小、肉眼不易察觉的RFID芯片，每一件衣服对应唯一标码。用户拿起衣服进入试衣区时，RFID设备读取到衣服上的芯片信息，在显示屏上，就能显示衣服相关的图片、线上宝贝描述、买家评论等详细信息，另外还可以实现自助付款。

元王课堂-Flotherm基础培训，于6月8日至6月10日在有限元科技内训室成功举办，吸引了来自深圳比克电池、沃特玛、赛尔康、伟创力等20多位企业朋友前来参训。
本次培训由有限元科技的热仿真高级工程师Kevin.C进行授课，深入浅出地为学员们讲解Flotherm软件的基本操作、器件建模、模型导入、前后处理等内容，通过实战演练教会大家如何使用软件，并且就企业朋友的产品实例的相关问题进行了解答。在培训的过程中，学员们积极参与，讲师细心解答，学员们纷纷表示，收获了良好的学习效果。
下面就让我们一起来回顾一下本次培训的精彩画面吧。

有限元科技运营副总梁贤先生发表了致辞。他表示，有限元科技历经十年的发展，积累了大量的工程仿真经验，拥有一支经验丰富的技术研发团队，将为大家提供更加优质的CAE咨询与培训服务。

人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。

人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变着这个世界。

随着物联网快速地发展，我们将会看到：

每个人住的房子里都会拥有各种各样的智能设备，比如智能洗衣机、智能监控摄像头、智能血压计等；

每个人身上穿戴的产品会变成智能设备，比如智能外套、智能跑鞋、智能足垫等；

每个人驾驶的车里面会充满各种智能设备，比如车载HUD、具有导航功能的智能设备、小型汽车调节器等

……

随着楼宇自动化和照明工业的快速发展，传统的照明控制逐步被智能控制取代，DALI作为新的智能灯光控制协议，定义了电子镇流器与控制器之间的通信方式，实现智能照明系统的自动化控制，那么，如何快速调试照明控制的DALI协议呢?

<strong>一、DALI介绍</strong>

<strong>导读</strong>

Wi-Fi，通常用于无线联网通信 。但是，最近德国慕尼黑工业大学的人员利用 Wi-Fi 辐射，建立起了Wi-Fi 发射器周围物体的三维全息图。而且科学家认为：房间内泄漏出的Wi-Fi 信号，甚至可能用于在房间外穿墙观察房间内的物体。

<strong>背景</strong>

两年前，笔者曾写过一篇文章《浅谈Wi-Fi技术》，介绍过Wi-Fi 技术的基础知识。一般来说，Wi-Fi 技术往往用于无线数据通信，比如利用手机Wi-Fi上网。所以，有人会问：Wi-Fi 怎么会和全息技术联系到一起呢？

要了解这个问题，我们还是先来了解一下全息技术，之前在《科学家研发超颖材料设备 全息技术从科幻走向现实》一文中，我也曾介绍过这项技术。

摘要：该参考设计针对高效、低EMI、有源钳位、正激式5V用电设备(PD)。设计采用MAX5969B作为控制器，并采用了MAX5974A电流模式PWM控制器，提供电感反馈、零电压切换(ZVS)和折返频率调整，以降低PoE设计成本并提高系统效率。借助这些器件，该参考设计能够兼容IEEE® 802.3af/at标准，为Class 4 PD设备提供了一款高性能、紧凑的高性价比解决方案。设计支持辅助输入电压，可提供最高25W的输出功率。