Top 10 des articles sur les systèmes embarqués de 2018 – Les favoris des lecteurs

Groupes de drapeaux d'événements : utilitaires et structures de données essentiels – Colin prolonge la série RTOS Revealed, explorant les groupes de drapeaux d'événements et leur utilisation pratique dans les systèmes d'exploitation temps réel.

Flash 101 : NAND vs NOR – Les concepteurs embarqués doivent peser de nombreux facteurs lors du choix de la mémoire flash. Cet premier article de la série explique les différences clés entre la flash NOR et NAND.

Appliquer le Machine Learning dans les systèmes embarqués – Le machine learning est devenu un outil d'ingénierie viable lorsqu'on l'aborde avec une compréhension de ses exigences et limites. C'est plus accessible qu'on ne le pense.

Un coup d'œil inside Amazon FreeRTOS – Amazon FreeRTOS simplifie l'intégration cloud, mais la documentation peut être opaque. Cet article regarde sous le capot pour révéler ce que les développeurs peuvent attendre de l'offre RTOS d'AWS.

Vous pensez que votre logiciel marche ? Prouvez-le ! – Les méthodes formelles passent des laboratoires de recherche au développement mainstream, surtout dans les systèmes à haute assurance. Elles peuvent être adoptées incrémentalement et combinées avec du code C ou C++.

Article sur la sécurité – (Titre original non fourni dans le contenu source, image uniquement)

Un nouveau regard sur l'embarquement d'un serveur web – Les ingénieurs embarqués abordent fréquemment les serveurs web et les protocoles HTTP. Les méthodes traditionnelles de transfert de données ne sont peut-être plus optimales ; cet article explore des alternatives modernes.

Comment les projets embarqués tournent mal : le top 10 de Jack – Numéro Dix – Cette série décrit les pièges courants dans les projets embarqués, publiés hebdomadairement pour une plongée plus profonde dans chaque problème.

Atteindre la sécurité mémoire sans compromis – La nouvelle génération de langages de programmation sûrs évite les garbage collectors et runtimes, offrant à la fois sécurité mémoire et contrôle fin.

Les machines peuvent voir, entendre et analyser – Des processeurs et logiciels spécialisés permettent aux systèmes embarqués d'effectuer des tâches d'IA localement, déplaçant la puissance du machine learning du cloud vers la périphérie.