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在各种 HMI 应用中实现高精度电容式触摸传感器
预计到 2029 年，全球 HMI 市场将以 7.90% 的复合年增长率增长。近年来，随着 HMI 技术的发展，改善 UX（用户体验）和 UI（用户界面）以增加产品价值变得越来越重要。在这样的市场条件下，对电容式触摸传感器的需求日益增长，这种传感器可以根据外壳的设计理念部署在木材或透明丙烯酸等各种材料上作为操作面板，或作为基于 LED 的用户指南以提供易用性。与传统的物理按钮不同，电容式触摸传感器没有弹簧或其他活动部件，因此不易因磨损而发生故障，并可以延长产品寿命。除了产品寿命长之外，操作面板完全平坦且没有缝隙，易于采取措施防尘和防水滴，并增强了清洁和其他维护工作的便利性。该技术以往主要用于要求高功能性和设计性的高端家电，但近年来正在渗透到对清洁度要求较高的低端家电、工业设备、医疗保健设备等。
能源多元化
家电等）；以及 ● 为您的家选择节能家电和技术。 概述 我们的家、我们的社区和我们的出行方式都依赖于能源。直接（例如汽油）或间接（例如发电）燃烧化石燃料所产生的能量会导致气候变化。这意味着，随着全球能源需求的变化，我们必须改变我们设计和与社区、交通系统、家庭互动的方式，以及我们如何养活自己。 为了应对气候变化，我们的能源系统必须继续多样化，转向可再生能源，这将引领我们走向净零排放的未来。 净零排放意味着在我们排放到大气中的污染物和我们从大气中去除的污染物之间找到平衡——如果我们达到“净零排放”，我们去除的污染物量与我们投入的污染物量相同。实现净零排放意味着使用不产生任何污染的系统，以及去除与产生等量污染的系统。 可再生能源 太阳能和风能是艾伯塔省可再生能源的主要机会。我们丰富的太阳能意味着我们拥有从太阳能中获取能量的最佳环境。阿尔伯塔省南部的风力稳定，使其成为可靠的清洁能源。可再生能源
让我们学习人工智能 - 基础模块
从自动驾驶汽车到智能玩具、智能家电和教育机器人，儿童被人工智能产品包围的例子已经不胜枚举。变化的速度是前所未有的，我们的孩子长大成人后将被人工智能应用所包围。因此，我们必须尽早为他们配备合适的工具，让他们开始了解他们将逐渐转变为人工智能一代时将生活的人类技术生态系统。
使用 22FDX™ FD-SOI 和 12LP+/12LP FinFET 的 AI 边缘加速器
数据爆炸式增长和实时数据分析推动了对家庭安全摄像头、可穿戴设备和智能家电等边缘设备提高性能和能效的需求。专用 AI 加速器可应对这些挑战，通过实现本地处理而不是将数据发送到云端进行分析和响应，显著加快 AI 应用（如边缘推理）的速度。
智能家居的可迁移强化学习
为了充分利用需求侧大量未开发的资源，智能家居技术在解决智能电网“最后一英里”问题中发挥着至关重要的作用。强化学习 (RL) 在解决许多连续决策问题方面表现出色，是智能家居控制的绝佳候选。例如，许多研究已经开始研究动态定价方案下的家电调度问题。基于这些，本研究旨在提供一种经济实惠的解决方案，以鼓励更高的智能家居采用率。具体来说，我们研究将迁移学习 (TL) 与 RL 相结合，以降低最佳 RL 控制策略的训练成本。给定基准住宅的最佳策略，TL 可以启动针对具有不同家电和用户偏好的新住宅的策略的 RL 训练。模拟结果表明，通过利用 TL，RL 训练收敛速度更快，并且对于与基准住宅相似的新住宅，所需的计算时间要少得多。总之，本研究提出了一种经济有效的方法来大规模训练家庭 RL 控制策略，最终降低控制器的实施成本，提高 RL 控制器的采用率，并使更多家庭实现电网互动。
控制数百万个能源设备的分布式方法
一个明显的趋势将塑造未来的能源系统：分布式能源技术（如太阳能、储能、电动汽车 (EV)、家庭自动化和智能家电）的普及。投射到旧金山湾区约 450 万客户身上，这可能会产生 2000 万台可控制的设备，用于生产、储存和使用电力。没有现代控制系统可以有效地管理如此多的分布式设备，更不用说随之而来的大量数据和广泛的计量了。
