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KW45B41Z-LOC板用户手册
P_VDD_SWITCH supply power source selection jumper: • 2-4 shorted (default settings): P_VDD_SWITCH supply is produced from V_BRD supply • 1-3 shorted: P_VDD_SWITCH supply is produced from VBAT supply Note: In the KW45B41Z-LOC board, P_VDD_SWITCH supply produces through jumper JP1 the target MCU supply VDD_SWITCH，为目标MCU供应提供动力。通过填充跳线JP2，您可以在以下两种方法中操作使用COINCELL电源的KW45板：•缩短2-4缩短和1-3缩短：在此配置中，Concell为所有目标板组件提供电源。这使得板上的某些组件像Nor Spi外部闪光灯一样。注意：不建议使用此方法与CONCELL进行功率分析。•1-3缩短：在这种配置中，CONCELL仅向KW45芯片提供电源。而，董事会的其余部分被关闭。此方法是与CONCELL进行功率分析的首选。此配置需要从板上删除跳线JP25。当董事会从Coincell和JP2运行时，以1-3个缩短模式配置（仅提供KW45芯片）时，RF开关在
就地计算串行 FeRAM：提高关键嵌入式系统的性能、效率和适应性
在嵌入式系统在电动汽车、医疗保健、工业或基础设施监控等关键领域发挥越来越重要作用的时代，对实时数据处理的需求至关重要。本文讨论了这些应用中高传感器数据速率和微控制器 (MCU) 有限处理能力所带来的挑战。它介绍了一种利用串行铁电 RAM (FeRAM) 架构以及计算 SRAM 概念的新型计算方法，称为就地计算 (CIP)。对 CIP 串行 FeRAM 的探索揭示了其在高吞吐量处理大量传感器数据时提高可预测性、能源效率和安全性的潜力。与传统计算架构不同，CIP 串行 FeRAM 通过在内存中启用计算任务，减轻了 MCU 的计算负荷、降低了延迟并提高了能源效率。本文强调了 CIP 串行 FeRAM 对各种实时任务的灵活性，为更高性能、更高效和适应性更强的关键嵌入式系统铺平了道路。
ERO1α调节内质网 - 松粒界面（MAM）
引言内质网（ER）是一种多功能细胞器，涉及蛋白质折叠和组装，分离键的形成以及Ca 2 +储存。在ER中，源自与Ca 2 + - 和氧化还原依赖性事件相互之间的源自展开的蛋白质反应（UPR）的信号（17，25）。它们的整合对于细胞分化和死亡决策至关重要（19）。为了实现其许多功能，ER由专门的子区域组成（38，44），其中之一是一个关键信号枢纽：线粒体相关的膜（MAM）保证与线粒体与线粒体的物理关联，用于CA 2 +信号传导和细胞存活的基础（13）。富含Ca 2 +辅助蛋白，氧化还原酶和伴侣蛋白，MAM产生高[Ca 2 +]的微区域，从而激活线粒体Ca 2 + Uniporter（MCU）（MCU）（12、13、16）。ER是过氧化氢的潜在来源（H 2 O 2）。ERO1 A和ERO1 B脂蛋白可持续氧化蛋白折叠，通过PDI将电子从货物蛋白转移到分子氧，并作为副产物产生H 2 O 2（27）。in
FRDM扩展板带有LIN的电池传感器，用于12 V铅酸电池
•集成温度传感器与电池的紧密接近相结合，可以进行电池温度测量•多个应用特定的硬件块减少了MCU开销和相关功耗•可配置的可配置的低功率模式，具有自动电池状态观测状态，自动化的唤醒能力和复杂的唤醒能力和精致
符合性声明 - 比亚迪
产品： 产品名称： 远程信息处理控制单元 型号： FLC-WNP265 品牌名称： N/A 硬件版本： V1.1 软件版本： MCU： V1.0 MPU： V1.0 配件： 电池信息 1： 型号： BK-06TAF3G11 规格： 3.6V， 500mAh 制造商： 松下能源（无锡）有限公司 电池信息 2： 型号： 3HR-AAAUTE-FM 规格： 3.6V， 500mAh 制造商： XIAMEN FDK CORPORATION
MERGED_COMPREDSES.pdf -IRIS -IRIS -UNIXPAR- di bologna
摘要 - 建模手运动学和动力学是研究人机界面的关键目标，表面电子学（SEMG）是最常用的传感方式。尽管研究了未经研究的，但基于SEMG回归的手动运动和力模型具有比将固定手势映射到固定手势所允许的更精细的控制的承诺。我们提出了基于事件的SEMG编码，用于在微控制器单元（MCU）上实现的多指力估计。我们是第一个针对Hyser高密度（HD）-SEMG数据集的人，在最接近实际情况的多日条件下，没有固定的力模式。我们的最大自愿收缩（MVC）（MVC）的（8.4±2.8）％的平均绝对误差与最新的（SOA）相提并论，可在更易于的设置（例如日内，单指或固定运动）上工作。We deploy our solution for HYSER's hardest task on a parallel ultra-low power MCU, getting an energy consumption below 6.5 uJ per sample, 2.8× to 11× more energy-efficient than SoA single-core solutions, and a latency below 280 us per sample, shorter than HYSER's HD-sEMG sampling period, thus compatible with real-time operation on embedded devices.
深度强化学习基于学习的资源自适应...
*信函作者，rexcarry036@gmail.com摘要：本文介绍了一种新的基于深度学习的资源调度算法，用于在线视频聊天。该框架解决了MCU环境中资源分配效率和服务效率的问题。设计了一个全面的系统体系结构，并结合了统一的资源池和智能调度机制。深度强化学习模型采用了一个参与者批判性的网络结构，具有定制设计的状态空间和针对视频会议工作负载优化的奖励功能。该框架使用自适应资源分配和负载平衡技术来确保异质系统中的稳定性。实验结果表明，与传统方法相比有了显着改善，响应时间减少了35.2％，资源利用率增加了28.7％，性能提高了23.5％。带宽。该系统在最多1000个用户的高负载下保持一致的性能，同时确保服务99.99％。该解决方案提供了一种灵活而有力的方法来控制云视频会议，以及在交付大规模业务方面的潜在应用。关键词：深度强化学习；云计算；视频会议；资源调度。1。简介1.1云视频会议的背景云视频会议已成为现代企业和组织的重要交流工具。云技术的快速发展将视频会议过程转变为更复杂和灵活的解决方案[1]。这些系统使用云技术在管理计算和网络使用的同时提供高质量的视频通信服务。从传统MCU（多点控制单元）系统到基于云的体系结构的演变已经引入了资源利用率和系统可扩展性的显着改善。现代云视频会议平台采用分布式资源库，将各种MCU集成到统一的逻辑系统中[2]。此体系结构通过自动备份机制实现动态资源分配和改善系统可靠性。云计算和虚拟化技术的最新进展已使专门为视频会议应用程序设计的私有云解决方案的开发。与公共云替代方案相比，这些解决方案提供了增强的安全性，更好的资源控制和改善的服务质量。云计算与视频会议的集成也有助于实施智能资源管理策略[3] [4] [5]。1.2云视频会议系统中资源管理资源管理中的挑战提出了一些关键挑战。网络条件和用户需求的动态性质需要复杂的调度算法才能保持最佳性能[6]。一个重大的挑战是在分布式池之间有效地分配了MCU资源，同时确保了最小的延迟和最大资源利用。视频会议工作的差异反映了调度的难度。传统调度系统经常不同的会议可以具有不同的视频质量，参与者的数量和网络活动。
WT 7" TFT-LCD HMI 解决方案简介
WT 7” (800 x 480) TFT-LCD HMI 解决方案支持大型 7” TFT-LCD 电容式触摸屏，分辨率高达 800*480，配备 RA MCU。借助强大的 SEGGER emWin 图形，用户可以创建高效、高质量、交互式的图形用户界面。此 HMI 解决方案为嵌入式 GUI 应用提供了出色的演示。了解更多信息：https://www.wtmec.com/