博鱼随着标准的不断发展，跨越多个云环境的应用逐渐增多，用户对“一体化”产品的期望也日益升高，这一切都让当今的新电子产品变得越来越复杂。复杂性的增加直接影响了新电子产品的设计、开发、仿真和测试覆盖率，导致开发团队倍受压力。
在众多测试发展方向中，最主流的方向仍然是自动执行设计和测试流程，并智能地洞察整个工作流程――即自动化人工智能。然而，是德科技最近委托 Forrester 进行的一项调查显示，89% 的公司仍在使用手动流程，只有 11% 的公司完全实现了测试矩阵的自动化。 虽然全自动化的采用率仍然很低，但各家公司也的确看到了自动化的价值，其中 75% 的公司部分采用了自动化流程，近一半的公司希望在未来三年内实现全自动化。
2021 年 12 月，是德科技委托 Forrester Consulting 公司对数据集成、分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术在典型产品开发周期中的运用进行了评估。Forrester 调查了 400 多位开发负责人，就他们当前在产品开发过程中使用 AI 和 ML 的程度询问了一系列问题。
最初，我们听到大多数组织表示他们对当前所用的开发方法感到满意，其中 86% 的组织表示满意乃至非常满意。然而，同样是这些组织表示，他们 84% 的项目和设计要么采用了复杂的多层子系统，要么采用了集成系统，其中大部分都没有经过测试。
尽管一开始看起来公司比较满意，但是我们通过调查了解到，当被问及想要提高电子设计流程的自动化和智能程度，尤其是未来的打算时， 他们都感觉到了压力。
目前，只有 10% 的公司在开发过程中实现了全自动化的设计和测试，但新冠疫情的肆虐已经迫使企业加速采用远程开发和自动化测试序列。开发团队还在争取实现让在不同地点办公的人员持续协作，因此数字孪生的使用率很可能进一步提升。
长期以来，硬件开发人员在制作原型之前一直依赖仿真环境来设计硬件。使用软件驱动的仿真器或数字孪生使他们能够对照已知的良好参考系统来衡量不同操作环境、条件和协议演变的影响，从而减少设计迭代次数。同样，软件开发人员使用 Scrum 等方法并在虚拟仿真过程中进行测试，也能逐步构建和部署新特性，如此也有助于减少设计迭代次数。
通信协议和云平台持续演进，软件和固件不断更新，导致电子产品交互变得日益复杂，给开发人员构成现实挑战，因为每一次演进、每一次更新都会带来一系列新变化，需要接受严格测试。通过尽量使用测试自动化和不断更新的数字孪生，开发团队能够测试更多的变化并降低具体设计出现问题的风险。
自动化正迅速变成一项必须要实现的目标。目前，基于人工数据输入、部分 Python 或图形编程以及 Excel 表格的全手动测试计划只能满足一小部分可能的用户场景。每次软件发布新版本后，设计人员都需要手动更新测试计划，从而导致电子设计周期进一步拖延。
不过，虽然测试自动化软件能够解决其中的一部分问题，因而不可或缺，但这还远远不够。测试自动化的效果由它们得出的分析结果和洞察决定。此次 Forrester 调查的受访者透露，他们的测试例中有一半以上都“超出了必要的范围”。测试自动化有助于缩短测试时间，但不能解决测试范围、测试质量和覆盖率等问题。利用分析和洞察结果，设计人员将能够在设计工作流程中实现自动化人工智能并执行范围更广的测试序列，在确保出色测试速度的同时还能覆盖理想的测试范围。
自动化人工智能作为一种软件模型，以是德科技极其丰富的测量技术和仿真能力为基础搭建，可以为开发人员提供快速的洞察，助力他们更快将设计推向市场并尽量避免风险。无论是测量电源和接地、波形信号质量、高速数据 I/O、网络完整性还是应用交付，我们都必须考虑如何帮助客户加快开发过程。
过去，人们在为新开发项目制定策略时往往发现“快、好、省无法同时兼得”。如果一切都不变的话，这个结论现在可能仍然成立。但是，通过在开发工作流程中集成自动化人工智能，您也许能够三者兼顾：
开发团队已经通过这种方法获得回报。无论产品开发涉及的是采用最新无线通信标准的新兴电子产品，还是高速数据传输、复杂云网络或分布式应用软件交付，工作重心都是相同的。搭建您的实验室设计与测试解决方案，在每个阶段都交付富有洞察力的分析结果。再辅之以 AI 和 ML，让他们可以始终探索新的改进余地。像您在制造阶段所做的那样在开发环境中实现自动化，将可以尽量缩短开发时间，同时确保尽量出色的产品性能。
中星微 电子创立于1999年，由邓中翰院士创立，在2005年于美股上市，2000-2005年是 中星微 电子最辉煌的时期，这个时候因为成功进入苹果、索尼、惠普、三星、富士通、联想等PC厂商的摄像头 芯片 供应链，成功占据全球摄像头 芯片 60%的市场。但好景不长，本想从PC端转战手机移动端 芯片 的 中星微 ，碰上手机芯片集成到通讯芯片的历程，手机不再需要额外的摄像头芯片，中星微电子也开始调整战略，重新布局，在视频编解码算法领域沿革创新，和公安部一所合作制定了中国自主的视音频编解码标准SVAC国标，并开始在视频安全领域逐步发力。参与平安城市，天网工程，雪亮工程的建设。 安防 的选择来自刚需 早期 安防 的摄像头使用着和
EB/NXP平台结合了伊莱比特EB robinos软件框架与恩智浦BlueBox自动驾驶开发平台，使汽车制造商能够更轻松地开发自动化驾驶功能。 在6月20日到21日举行的“NXP Connects Silicon Valley”活动中博鱼，恩智浦和伊莱比特将展示新平台的自动驾驶和自动泊车能力。 加州圣何塞，2017年6月21日–汽车行业嵌入式联网技术解决方案的领先开发商伊莱比特(EB)与全球最大的汽车半导体供应商恩智浦半导体（纳斯达克代码：NXPI）今日宣布，双方将合作推出一个强大的全新开发平台。新平台集成了恩智浦BlueBox自动驾驶开发平台和伊莱比特EB robinos软件框架，用于开发高度自动化的驾驶系统，使得汽车制造商
由于人工智能（AI）的发展，各组织机构都可以通过可预测、可靠及可测量的WiFi对各自的无线网络进行改造。 如今，人工智能风靡全球。人们普遍认为，人工智能将成为下一个颠覆行业的技术；在未来几年，人工智能将会影响到我们生活的各个方面，包括交通、医疗以及金融服务等。据市场研究机构Gartner预测，到2020年，人工智能将在几乎所有新的软件产品和服务中普及，而且这项技术将成为超过30%的CIO的五大投资重点之一。 其中，AI显示出巨大价值的一个领域就是无线网络。使用机器学习可以将WLAN转化为神经网络，从而简化操作，加快故障排除速度，并为用户体验提供前所未有的可视性。 但是博鱼，我们还仅仅处于AI在无线网络领
对话分析系统帮助企业精准利用AI博鱼，加快自动化投资回报 客户交互企业Verint® Systems Inc.日前宣布推出AI（人工智能）蓝图（AI Blueprint™），这是一款获得专利的对话分析系统，能够帮助企业识别智能虚拟助理(IVA)用例，加快实现流程的自动化。AI蓝图能够分析对话数据，并针对企业所要达到的特定业务目标，提供深入的洞察力。该系统能够为企业绘制出精准的人工智能蓝图，指导企业着手实施AI或对AI进行功能扩展，从而降低风险，提升运营效率，更快获得投资回报。 Opus Research创始人及分析师Dan Miller表示：“当今企业在部署虚拟助理时需要参照明确定义的资源路线图。AI蓝图能够满足这一需要，这款
这是一款中级豪华轿车的电子电器架构, 如图1所示, 是一种平行的、由不同带宽和信号传输标准 (protocol) 并通过网关(Gateway)连接而成的网络， 这里有CAN(controller area network)、FlexRay、MOST、LIN、LVDS(Low voltage differential signaling)，甚至模拟信号的直接连接。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。 车载电子网络已经有上万个信号在不同传输标准 (protocol)下收发，不同形式的软件在不同的上百个的电子控制模块运行，软件的规模已经超过100 Mio.行，如何把控这样的复杂体系博鱼，有效地验证其整体功能和安全， 还同
计算机图像处理是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。由于计算机的处理速度极快，且数字信号具有失真小、易保存、易传输、抗干扰能力强等特点，因而计算机图像处理的应用十分广泛，包括航空航天、遥测技术、医疗器械、工业自动化检测、安全识别等各大领域。随着科技的发展，图像处理技术逐渐成熟。 安防行业对图像处理的特殊要求 每一个应用领域都有其特殊性要求，在安防监控行业应用也有其固有的特殊性： 1、对图像清晰度要求较高。在治安监控现场，公安机关往往需要通过监控录像来辨认嫌疑人、证据等，一般清晰度不高的视频都达不到这种要求。在交通监控现场，交警需要通过监控图像来识别车牌、违章行为、驾驶人等
为了加速 百度 人工智能 战略布局及人工智能产品化和市场化进程，就在三周前，百度集团总裁兼COO陆奇发出通告，宣布将原度秘团队升级为度秘事业部，直接向其汇报，这在当时可算是科技圈的重磅新闻之一。 一个月还未到，度秘事业部就有了大动作。在刚刚开幕的AWE 2017中国家电及消费电子博览会上，度秘宣布与 海尔 、 美的 两大家电巨头达成战略合作协议，并推出系列的智能家居产品。在度秘事业部刚成立的时候，陆奇就表示：「凭借语音与对话技术的优势，百度在引领新一代人机交互平台上拥有巨大的机会，自然语言和其他智能交互方式有可能出现在从手机到家居的每一个设备中。」，此次与两大巨头合作，是度秘在智能家居领域布局的一个重要信号，同样也是两个家电巨头向
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