Top 10 Embedded Systems Artikel 2018 – Leserfavoriten
Zum Jahresende blicken wir auf die meistgelesenen Beiträge zurück, die 2018 in der Embedded-Welt prägten. Sicherheitsbedenken und KI-Euphorie standen im Fokus, doch klassische Themen wie RTOS-Interna und Embedded Design dominierten weiterhin das Gespräch. Hier sind die zehn Artikel, die die meiste Leserschaft erzielten. Falls Ihr Favorit fehlt, hinterlassen Sie einen Kommentar.
Event Flag Groups: Essential Utilities and Data Structures – Colin setzt die RTOS Revealed Serie fort und taucht in Event Flag Groups und ihre praktische Nutzung in Echtzeit-Betriebssystemen ein.
Flash 101: NAND vs NOR – Embedded Designer müssen zahlreiche Faktoren bei der Flash-Speicherauswahl abwägen. Dieser erste Artikel der Serie erklärt die Schlüsselunterschiede zwischen NOR und NAND Flash.
Applying Machine Learning in Embedded Systems – Machine Learning ist zu einem brauchbaren Engineering-Tool geworden, wenn man seine Anforderungen und Grenzen versteht. Es ist zugänglicher als viele denken.
A Peek Inside Amazon FreeRTOS – Amazon FreeRTOS vereinfacht Cloud-Integration, aber die Dokumentation kann undurchsichtig sein. Dieser Beitrag blickt unter die Haube und zeigt, was Entwickler von AWS' RTOS-Angebot erwarten können.
You Think Your Software Works? Prove It! – Formale Methoden wandern von Forschungslaboren in die Mainstream-Entwicklung, besonders in High-Assurance-Systemen. Sie können inkrementell adoptiert und mit C/C++ Code kombiniert werden.
A Fresh Look at Embedding a Web Server – Embedded Engineers befassen sich häufig mit Webservern und HTTP-Protokollen. Traditionelle Datentransfer-Methoden sind möglicherweise nicht mehr optimal; dieser Artikel erkundet moderne Alternativen.
How Embedded Projects Run Into Trouble: Jack's Top Ten – Number Ten – Diese Serie skizziert häufige Fallstricke in Embedded-Projekten, wöchentlich veröffentlicht für einen tieferen Einblick in jedes Problem.
Achieving Memory Safety Without Compromise – Die neueste Generation sicherer Programmiersprachen verzichtet auf Garbage Collector und Runtimes und liefert sowohl Memory Safety als auch feinkörnige Kontrolle.
Machines Can See, Hear, and Analyze – Spezialisierte Prozessoren und Software ermöglichen Embedded Systems, KI-Aufgaben lokal auszuführen und die Power von Machine Learning von der Cloud an den Edge zu verlagern.
Wir hoffen, Sie haben das Wiedersehen mit diesen einflussreichen Stücken genossen. Falls wir Ihren Favoriten verpasst haben, lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen.
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