近期推出的跨感應器電壓調節器TLVR，在為低電壓、大電流負載（如 CPU、GPU 和 ASIC）供電的多相直流對直流（DC-to-DC）應用中大受歡迎。這一趨勢主要歸功於該技術卓越的瞬態響應效能。TLVR 同時提供了設計與佈局的靈活性，但它也存在若干缺點。本文將闡明 TLVR 的設計選擇如何影響效能參數，並討論相關的權衡取捨。

本文呈現了對一款尖端智慧振動感測器的深入探討，強調其設計、功能與應用，這一切均植根於微機電系統（MEMS）技術。該感測器的核心目標是在各種工業與研究環境中提供高精度、可靠性及即時監測能力，展現了 ADI 不同 MEMS 感測技術的應用。

透過單一電纜以高可靠性傳輸影像、控制訊號和電源，提供了一個極具前景的解決方案。本文探討了相機在機器人領域的部署方式、其面臨的連接挑戰，以及 GMSL 如何助力打造具備擴展性、穩健性且效能驅動的機器人平台。

隨著對智慧邊緣裝置的需求爆炸式增長，AI 正迅速向邊緣遷移，但許多開發者仍面臨難以將強大模型嵌入微型微控制器的困境。開發者面臨著陡峭的學習曲線，必須同時處理數據預處理、模型選擇、超參數調校以及硬體特定的優化。

5G 的到來預示著物聯網（IoT）時代的降臨。雖然末端使用者是以無線方式連接網路，但網路核心仍需穩定可靠的有線連接，因此光纖通訊是典型的互連方式。本文描述了如何使用 Maxim 的微控制器來設計光模組，這是光纖通訊中不可或缺的重要部分。

工業環境中的影像監控通常涉及在廠房內部署大量攝影機，這些攝影機透過 PoE 網路連接，僅需單一電纜即可同時提供數據與電力。

本文介紹的感測器利用邊緣 AI 演算法檢測馬達的異常行為，進而觸發機器診斷與維護，最終延長設備的使用壽命。

嵌入式工程師都清楚，在邊緣側設備上更新 AI 模型並非易事。通常情況下，工程師將神經網路直接燒錄到韌體中，寄望模型能長期穩定運行；而更新模型往往需要物理接觸設備，還得進行完整的重新編程。

在本文探討的所有產品中，將重點關注最近發布的用於 ADI Trinamic™ 馬達控制器的 ROS 驅動程式，該驅動程式是用於嵌入式運動控制的完整板級模組，融合 ADI Trinamic 運動控制專業知識，以及 ADI 的類比製程技術和電源設計技能。

在真實物理世界中訓練機器人，不僅進展緩慢、成本高昂，而且難以規模化。機器人研究人員在開發 AI 策略 (Policies) 時，十分仰賴高品質資料，尤其是針對複雜任務，例如抓取柔性物體或在雜亂環境中自主移動。