TI出品低功耗蓝牙芯片CC2541的中文数据手册，方便开发人员举行开发。

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天线电感选择比TVDD发射电流大的标称值，封装选择尽量小，但不能0805小。
如FM17550，天线发射电流在100mA，可以选择MLF2012DR68KT,680nH,±10%，该电感电流达到150mA。
如使用RC663，电感选择需要比250mA标称值大。
天线采用双端驱动，具有更好的驱动能力。
对应天线区域内的元件，选择5%精度以内的，在使用低功耗侦测卡片（LPCD）功能时，天线区域内元件选择2%精度以内的。
精度10%的元件会导致天线谐振频点偏差，如天线谐振电容在200pF,误差在±20pF,会使得谐振频率偏离±0.6MHz,导致读卡功能严重下降。
在使用LPCD功能时，元件误差会导致误触发读卡或者卡片侦测不到，产品一致性难以保证。

实现对黑白棋游戏的无子化操作，添加游戏的趣味性和方便性。
学习实践单片机显示、按键等技术。
每一枚“棋子”就是一枚双色发光二极管，64枚双色发光二极管排成8×8的阵列。
每一枚二极管有三支引脚，引脚电平的高低决定了二极管显示的颜色，而有单片机控制双色发光二极管引脚的电平高低，实现棋盘上二极管显示不同颜色，以代表棋子。
发光二极管亮度高，功耗低，寿命长，且选用双色发光二极管减少了焊接工作量，发光二极管的两种颜色红色和绿色的对比度也较大，使棋子醒目清楚。

随着动力环境监控系统的不断发展，远程终端设备数据的采集变得格外重要，而ARM嵌入式产品在功能、成本和功耗上更具优势。
利用ARM11和Linux嵌入式平台采集智能化终端设备数据，通过搭建嵌入式WEB服务器将数据以因特网形式进行远距离传输。
针对智能化RS485型温湿度传感器，对其进行Modbus协议解析并提取数据，利用循环冗余校验方法提高了数据接收的可靠性，并采用AJAX实时刷新技术实现数据在网页上局部动态的更新。
局域网内，客户端通过页面中按钮实现数据以1秒更新显示，通过设定相应门限来触动报警以期达到远程实时监控效果。

这是《高功能嵌入式计算》的英文版，经典书。
主要写了嵌入式计算的基本问题、有效利用方法、设计、系统模型、可靠性、安全性、功耗等内容。

欢迎下载研华科技主题白皮书:【深度剖析】研华多核异构ARM核心板之机器视觉应用案例[摘要]TISitara系列AM5718/5728是采用ARM+DSP多核异构架构，可以实现图像采集、算法处理、显示、控制等功能，具有实时控制、低功耗、多标准工业控制网络互联、工业人机界面的优化、2D/3D图形处理、1080HD的高清视频应用、工业控制设备的小型化等特点。
广泛应用在机器视觉、工业通讯、汽车多媒体、医疗影像、工厂自动化、工业物联网等领域。
https://www.eefocus.com/resource/advantech/index.p...很早以前用过网络收音机，N年前了，都忘记了当初用的是什么软件了，当时只是觉得整天听MP3听腻了，想回到过去，听听广播，尽管有时候会插播广告，比较烦人，不过有笑话听，挺逗人的。
那个网络收音机的软件用了没多久，就不再用了，软件用的不爽是一方面，为了听广播而开着电脑实在是大炮打蚊子，还不如花二十块钱买个真的半导体收音机。
今天无意间看到一个，基于ARM的网络收音机，跟半导体收音机一样，装在小盒子里，可以收听通过互联网传来的广播，比电脑省电，而且因为是网络版的，突破了地域限制，收听国外的广播一样清晰。
感兴味的同学自己做一个，收听VOA，练英语听力，那才叫音质，才叫舒服。
这个收音机的原理图并不复杂，想学点东西的同学可以自制。
ARMCortex-M3网络收音机系统设计框图:说明:系统利用TPS2375实现以太网供电(PoE)，跟USB供电一样，不需要额外的变压器。
CPU则是Cortex-M3内核的LM3S6950，解码器则是VS1053，都是常见的集成电路。
系统还支持SD卡，搞不好将来做成“网络录音机”，离线播放录下来的广播，也是说不定的事儿。
固件代码方面，因为是“网络”收音机吗，毋庸置疑，需要TCP、IP协议，至于收听广播部分的协议，这里用到的是SHOUTcast协议，是由Nullsoft开发的，一种免费的声音流技术，用于网路广播。
附件内容提供了ARMCortex-M3网络收音机全部的原理图、PCB制版图、以及固件代码。
ARMCortex-M3网络收音机电路参数（英文）介绍:Open-SourceHardwareMicrocontroller:LM3S6950ARMCortex-M3fromLuminaryMicro/TIAudioCodec:VS1053fromVLSIDisplay:S65LCDwith176x132pixeland16bitcolormicroSDSocketRotaryEncoderIRReceiver(RC5)PoE(PoweroverEthernet)Open-SourceSoftwarePlayShoutcast/IcecastandRTSPStreamsPlayaudiofilesfromthememorycardAlarmClock

递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。

本文提出的TPMS采用模块化的设计，规范化的编程，其核心部分是将采集到的温度压力数据经过无线方式进行发送和接收。
CC1100支持ZigBee无线网络技术，功耗低，无需申请频点，传输可靠。

XilinxFPGA功耗评价工具

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。