由於在工業與汽車應用中，對於微控制器的效能方面有更高的需求，因此提升微控制器的效能成為必然的趨勢…
https://www.eettaiwan.com/20210715nt11-mcu-performance-comparable-to-microprocessor/
邊緣處理 在 EE Times Taiwan Facebook 的精選貼文
同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過2萬的網紅WuXuan Leather TW，也在其Youtube影片中提到，感謝大家的支持！課程才剛上線就立刻達標了！ 這次開課誠意滿滿，等著熱愛皮件的你一起來學習。 在2021/01/28前購買課程享有募資優惠＆抽獎資格， 獎品是我做的證件套 & 英倫包(這我原價可是賣2萬喔!) 正課內容將於2021/4/1公開上線，快加入我們吧～ 完整課程介紹►https://www...
邊緣處理 在 吳軒 Wu Xuan 手工皮包創作 Facebook 的精選貼文
【皮件系統的常見分類】
上一篇文章有人留言問道：
為何許多市集的手工皮件不做內裡？做了不是更精緻嗎？
要回答這個問題，得從皮件的整個系統脈絡下去分析，
其實早在我之前的Youtube影片就有提到：
皮革百百種，
動物種類、鞣製方式、後處理加工，各有不同的方式。
做出來的作品類型，也有相當大的差別，
百種皮革，又可以延伸出百種皮件成品。
有的適合做沙發、做長靴、做皮帶、
從柔軟的編織包、適中的一般流行皮包、到堅硬的哈雷機車包、
還有皮雕、皮塑、立體雕塑創作等等。
你幾乎可以說，這些產品的共同點，
只有它們都是從動物身上來，
其皮革的物理性質是完全不一樣的東西了。
所以，如果你是皮革手作剛入門的新手，
請你好好拿上述這些名詞去GOOGLE，
「到底哪些是你真正喜歡的作品類型」
例如我喜歡流行皮包、對皮雕皮塑就比較無感。
你先鎖定目標，
再去購買相應的材料、工具，用該款式適合的皮革去做皮包。
否則一股腦亂買，除了浪費錢之外，
工具、材料、技法、款式，四者完全不能匹配，
用A工具+B材料用C技法要做D款式，
是要做個鬼？誰做誰崩潰！
有了以上的認知，
我們再來談談，為什麼手作市集的款式通常不做內裡？
其一是【客群不同】
如同貴婦大老闆很少逛市集；
如同小資女、文青男很少逛百貨。
前者要的是「精緻、時尚、實用性、品牌性」
所以他們喜歡做工精緻、造型好穿搭、最好有LOGO，
你賣的太便宜他還不一定要，拿了還嫌丟臉啊～～
後者喜歡「有溫度、最好不要太貴、又有一點小設計感」
所以比較講求感覺，原始一點、風格一點，
縫得太工整、做得太精緻，他還不一定喜歡。
其二是【作品類型不同】
承上，市集客群有他們的喜好，
例如有溫度、有感覺、幾百塊拿來送人剛剛好，
那自然是以「植鞣手縫皮件小物」為大宗。
而植鞣革有可打磨、可染色、背部纖維可處理的特性，
這些動作，更是富含了所謂的「手工感」(包括手縫)
不就正好對上這些文青男女的胃口嗎？
所以不只是少做內裡，
包括邊緣處理、表面處理、使用材料、工具等等，
也跟百貨專櫃的流行精品皮件做法不同，
那自然也沒甚麼好奇怪的了。
其三是【製作難度】
這就涉及到術門檻的問題，
老實說，文創市集內這些手工包、皮革小物的個體戶，
與大品牌這種，有資金的開發團隊，所做出來的款式，
二者難度、複雜度、精緻度、完整度，完全不再一個檔次。
並且有些市集攤位還附帶現場教學，
你得讓這些路過的小朋友們，
至少在短時間內，做好一個還算及格的作品。
所以你很難在有限的時間與價格之下，
去做多精緻、多複雜的厲害款式。
(而且那些小朋友也不懂，有時候開心好玩更重要)
其四是【資源投資】
人力、資金、時間，都是有限的，
經營者當然要重點經營客戶的主要需求。
所以自然就會把資源集中、揚長避短、強化目標，
這裡的客人要精緻，你就做精緻、讓他們愛不釋手；
客人喜歡便宜，你就做便宜，讓他還願意多買幾個覺得賺到。
簡單來說，
如果我的客人最在乎的是我的風格，或是所謂的溫度，
那我應該去把心思放在款式的設計上、外觀的包裝上，
有沒有做內裡，他們可能根本不在乎了～～
我覺得探討這種主題蠻有趣的，
未來我可能也能拍一些這種Youtube話題。
其實經營策略這類的東西，與我們生活息息相關，
你的行業裡面，可能也有很多類似的道理。
(有什麼好例子也請提供給我～當作拍片的IDEA)
我自己是沒擺過市集，
有做市集的朋友能來分享一下你的心聲，或更現實的情況嗎？
圖片轉貼自土屋鞄
邊緣處理 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
AI強勢來襲 物聯終端運算需求急遽增溫
2021-03-10 11:55 聯合新聞網 / CTimes零組件
【作者： 王岫晨】
物聯網正帶動人工智慧走向終端裝置，在後疫情時代，企業對物聯網 AI 的投資與布局動作頻頻。Arm 主任應用工程師張維良指出，我們可以很明顯看到四大趨勢如下：
新冠疫情加速 AI 部署
根據 Arm 於 2020 年 8 月與<<麻省理工學院科技評論洞察（MIT Technology Review）>>合作、針對來自 12 個不同產業的 301 位 C Level 的科技專業人士進行的訪談報告顯示，超過 62% 的受訪者表示，他們正在投資並使用 AI 技術。來自大型企業組織（年營收超過 5 億美元）受訪者的部署率較高，接近 80%。較小型的企業組織（營收低於 500 萬美元）的部署率則為 58%。1/3 的受訪者表示，2020 年新冠疫情的爆發加速了他們在 AI 策略上的部署。
企業組織正在提高對 AI 的投資
超過一半（57%）的受訪者看到他們的 AI 預算在過去三年內提升，且接近四分之一的人表示，他們在 2016 年到 2019 年間，年度 AI 支出最少增加一倍。其中，大型企業在 AI 支出的增加更多，73% 來自年營收超過 5 億美元的企業組織受訪者的預算都有增加，有近三分之一的受訪者預算甚至提升超過 100%。這些投資加碼反映 AI 對企業營運持續成長且普遍的影響。
超過半數企業將 AI 部署在終端裝置或邊緣運算
儘管對於已經使用 AI 的企業組織，雲端運算是他們最喜歡的基礎架構，不過在越來越需要極低延遲的數據存取，以及終端/邊緣處理能力的應用上，為了兼顧成本效益及運算效率，越來越多應用將往數據產生的來源靠近，邊緣運算或是將資源擺在更靠進存取它們的裝置的地方，相關的部署將急起直追。
對應軟硬體攻擊與保護個資/隱私的需求
AI 對幾乎所有商業與社會活動層面的衝擊持續擴大，讓企業領袖必須正視 AI 能否在負責任的規範下使用。消費者一方面對於交易與運作流程中藉助 AI 的接受度越來越高，但也期待企業能在公平的、高道德標準，並能顧及永續發展的條件下使用這項技術，特別在個資的搜集。因此在邊緣運算上，也衍生出對應軟硬體攻擊以及保護隱私等運算能力的強烈需求。
物聯網 AI 應用將聚焦於「3V」
根據 Arm 與 Strategy Analytics 合作的報告顯示，多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域：基本控制（開/關）、測量（狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等）、資產的狀況（所在地點以及狀況如何？），以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控，可參考圖一。
而終端 AI 可以在三個核心領域提供價值，而它觸及的許多物聯網領域，遍及 B2B 與 B2C（企業對消費者）的應用：震動（Vibration），語音（Voice）與視覺（Vision）。
震動
包含來自多種感測器數據的處理，從加速計感測器到溫度感測器，或來自馬達的電氣訊號。它可將智能帶進 MCU 中的終端 AI 的進展，產生不同應用領域，包括溫、濕度、壓力檢測、物理檢測（如滑倒偵測）、物質偵測（如漏水、漏氣）、磁通量偵測與電場偵測等等。運用震動分析的預測性維護（PdM），在旋轉型機器密集的製造工廠裡相當常見，可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。此外，磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器，測量液面的高低。
語音
語音啟動在智慧家庭應用中很常見，例如智慧音箱，而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞，如電視、遊戲主機與其它新的電器。在工業環境中，供車床、銑床與磨床等電腦數值控制（CNC）機器使用的電腦語音引擎正在興起。語音整合在車輛中也相當關鍵，因為語音有潛力成為最安全的輸入模式。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統，進行大量投資。其他車用的應用包括語音輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集，以及選擇廣播電台頻道，甚至拋錨服務與禮賓服務等。
視覺
終端 AI 提供視覺領域全新的機會，特別是與物件檢測及辨識相關。包括觀察生產線的製造瑕疵，以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其它實例包括農業應用，例如依據大小與品質為農產品分級。曳引機裝上機器視覺攝影機後可即時檢測出雜草、分類其種類、分析其對農穫的威脅、進而客製化除草解決方案。在工業上，包括利用熱顯影來監控互動機器零件的溫度，讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置，可以長期檢測微細的變化，觸發排程系統，自動採取適當的行動來預防零件故障。
推動物聯網運算需求
隨著物聯網與 AI 的進展以及 5G 的推出，更多的終端智能意謂小型且成本敏感的裝置，會愈來愈有聰明、功能也愈來愈強，同時因為對雲端與網際網路的依賴較小，也將具備更高的隱私性與可靠度。因此，Arm對於MCU核心，也 透過新的設計為微處理器帶來智能，降低半導體與開發成本，同時為想要有效提升終端數位訊號處理（DSP）與機器學習能力（ML）的產品製造商，加快他們產品上市的速度。
TinyML
微型機器學習（TinyML）的崛起，已經催化嵌入式系統與機器學習結合。它捨棄在雲端上運行複雜的機器學習模型，過程包含在終端裝置內與微控制器上運行經過優化的圖型識別模型，耗電量只有數毫瓦特。受惠於 TinyML，微控制器搭配 AI 已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識（例如，自然語言處理）、影像處理（例如物件辨識與識別），以及動作（例如震動、溫度波動等）。啟用這些功能後，準確度與安全性更高，但電池的續航力卻不會打折扣，同時也考量到各種更微妙的應用。
簡化程式碼的轉移性
把AI函式庫整合進 MCU，將本地的 AI 訓練與分析能力插入程式碼中是可能的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其它終端嵌入式裝置取得的訊號，導出數據的型樣，然後從中建立模型。Arm Cortex-M55 處理器與 Ethos U55 微神經處理器（microNPU），利用像 CMSIS-DSP 與 CMSIS-NN 等常見API來簡化程式碼的轉移性，讓 MCU 與共同處理器緊密耦合以加速 AI 功能。透過推論工具把 AI 功能放在低成本的 MCU 上實作，並符合嵌入式設計需求，如此一來，有 AI 功能的 MCU 就有機會在各種物聯網應用中，讓裝置的設計改觀。
附圖：圖一 : 多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域。
圖二 : 不同應用對於機器學習的採用比起以往更盛。圖為Arm運算方案的對應圖。
資料來源：https://udn.com/news/story/6903/5307140?fbclid=IwAR2eJEJFLD1DFifJHQNbTkWEAjQSKBk3UFlM3whrk9T69h9tNXIw3geMQ8U
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