对于工厂、医院以及其它环境内重要资产的细微性能或行为变化，机器识别的速度远远快于人类。Xilinx 助力的系统可结合智能性，通过应用预测性维护来最大限度提升生产力并减少停机时间。基于 Python 以及神经网络的 Xilinx 边缘 AI 解决方案可简化硬件加速预测性维护的实现

你想加速您的系统开发流程吗？你渴望借助“硬件加速”来提升系统性能吗？你希望用 C/C++ 抽象语言来编程 SoC 吗？赛灵思 SDSoC 开发环境可以帮你实现上述所有愿望。该软件开发环境将让你可以用 C/C++ 直接开发和优化基于 Zynq SoC 和 Zynq UltraScale+ MPSoC 软硬件系统，可实现系统级的特性描述、可编程逻辑中的自动软件加速

为了帮助客户使用赛灵思器件设计安全高效的医疗产品，Xilinx 还提供一款综合而全面的功能安全套件。该解决方案套件包含工具套件、IP 以及文档，可降低设计风险，帮助客户设计适合所有人需求的更安全医疗设备。

随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速度及功耗提出了更高的要求。目前，除通用CPU外，作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同应用中发挥着各自的优势，但孰优孰劣？

SDK里带有xttcps_intr_example.c，可以产生时钟中断和PWM方波。MPSoC有四个TTC，总共12个timer。xttcps_intr_example.c缺省使用 12个中的第0个和第1个，TTC0和TTC1。如果修改为其它TTC timer， xttcps_intr_example.c运行出现异常

2019年4月27日，由依元素科技联合中山大学举办的2019Xilinx FPGA师资集训营系列活动广州站在中山大学顺利展开。本次培训活动我们得到了华南地区高校师生的充分支持与配合，因此取得了圆满的成功。同时在此我们由衷感谢中山大学公共教学实验中心对本次师资培训的支持

Xen Dom 0的Linux kernel和文件系统，功能应该越少越好，文件应该越小越好。文件太大，可能引起启动失败。只含有PS的HDF文件，编译出来的rootfs.cpio.gz.u-boot有49MB。经过分析，target文件系统中，/usr/bin占用93MB，其中QEMU的文件占用了92MB.

多参数患者监护仪主要用于患者床边、重症监护病房、急症监护病房以及医院或临床环境下的急诊室。这些设备可收集并报告心电图或脑电图等连续变量以及体温和血压等采样变量。这类患者监护仪具有显示信息、发送警报情况通知工作人员、收集和分发放射学数据以及监控各种生命维持系统等功能

本文提出一套适用于高压大功率电力电子设备通用型控制控制器。该控制器采用主控制板与其他插件板相分隔的分板块硬件系统结构，结合了DSP、FPGA、CPLD各自性能特点的同时兼顾了通用性；提出了多时间尺度控保融合的软件设计方案，分别从系统级、器件级、信号级三个层面实现对设备的控制和保护