ARM被收购,对你有影响吗?

这两天,相信做嵌入式,关注半导体行业的猿友应该都注意到一条重磅消息,软银以320亿美元的价格收购ARM公司,初听到这个消息还是为之一振,这绝对是自2015年NXP并购飞思卡尔后半导体行业最引人注目的消息。ARM相信大家都很熟悉,一家英国非常有名的科技公司,在移动市场占据了大半壁江山,一家只有几十人的公司,以其独有的商业模式获得了极大的成功,相信做嵌入式开发的朋友或多或少都接触过基于ARM内核的芯片,我们日常的电子类产品许多也包含基于ARM内核的芯片,近年来ARM32位的控制器出货量增长很快,不管今天是被谁收购,只要能提供优秀的片子供产品设计,对我们广大的工程师来说就是幸事。这里顺带提醒一下经常搞不清ARM命名的工程师,ARM公司在经典处理器ARM11以后的产品改用Cortex命名,并分成A、R和M三类,旨在为各种不同的市场提供服务。Cortex核的又分为M0,M3,M4.像飞思卡尔的kinetis系列的KV4x就是基于Cortex M4核的等,A系列的在手机领域应用的比较多。

   做个小调查,你觉得ARM被收购后,对做嵌入式的你做设计有影响吗?

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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