Previziuni Analog Devices pentru 2026: de la Edge AI și micro-inteligență la robotică autonomă - Electronica Azi

Electronica Azi

Produse

Actuatoare & Encodere
Componente active
Componente pasive
Comutatoare
Conectori/cabluri
Cutii / Accesorii
Display/Opto
DSP / DSC
HMI
LED
Memorii
Module comunicații radio
Module de putere
PCB
PLC
Senzori
Senzori MEMS
Sisteme securitate cibernetică
Surse alimentare
Traductoare
Transformatoare
Bunuri de larg consum
Unelte / Materiale pentru electronică

DOMENII INDUSTRIALE

Automobile / Transport
Robotică / Coboți
Automatizări industriale
Energii alternative
Iluminat industrial
Wireless
Aerospațial & Apărare
AMC
Medical

Sisteme embedded

Embedded Computing
Embedded Software
FPGA
Microcontrolere 16-biți
Microcontrolere 32-biți
Microcontrolere 8-biți
Microprocesoare
Plăci de dezvoltare / evaluare
SoC / SoM / SBC

TEHNOLOGII

5G
Industrie 4.0
Inteligență artificială
IoT
RFID & Trasabilitate
SMT / echipamente
VR / AR

Electronica Azi – Online

Analiza
Arhiva reviste
Companii
Concurs
Design
Evenimente locale si internaționale
Interviu
Istoria Digi-Key

Analiza Analog Devices Companii Embedded Computing Embedded Software Focus Industrie 4.0 Inteligență artificială IoT

gabi5 februarie 2026049 views

ShareFacebook Twitter Pinterest Email

previous post

Instruirea rețelelor neurale convoluționale: Ce este învățarea automată? – Partea a 2-a

Related posts

Instruirea rețelelor neurale convoluționale: Ce este învățarea automată? – Partea a 2-a

Starter Kit Arduino OPLA IOT

Îmbunătățirea sistemelor embedded cu I3C

View Desktop Version

Powered by PenciDesign

Back To Top