CEVA wurde mit der SenslinQ-Plattform mit dem ASPENCORE Global Electronic Achievement Award 2020 ausgezeichnet

CEVA gab bekannt, dass seine SenslinQ ™ Hardware- und Softwareplattform für kontextsensitive IoT-Geräte bei den Global Electronic Achievement Awards 2020 bei ASPENCORE die Auszeichnung "Most Potential IoT New Technology of the Year" erhalten hat. Mit der Auszeichnung wird die einzigartige und innovative lizenzierbare Hardware- und Softwareplattform von CEVA ausgezeichnet, mit der Daten von mehreren Sensoren erfasst, verarbeitet und verknüpft werden können, wodurch die Hindernisse für die Entwicklung kontextsensitiver IoT-Geräte verringert werden.

Mit dem Global Electronic Achievement Award (WEAA) sollen Unternehmen und Einzelpersonen ausgezeichnet werden, die herausragende Beiträge zur Innovation und Entwicklung der globalen Elektronikindustrie geleistet haben.

Erez Bar-Niv, Chief Technology Officer von CEVA, sagte: „Wir sind stolz darauf, mit der SenslinQ-Plattform, dem renommierten Global Electronic Achievement Award, den jährlichen Most Potential IoT New Technology Award zu gewinnen. Mit SenslinQ können Kunden die Verarbeitung von Sensoren und Verbindungskanälen umgehen. Komplexe Arbeit, die sich auf die Entwicklung von Benutzeranwendungen für diese Geräte konzentriert und dadurch die Entwicklungsschwelle für die Erstellung kontextsensitiver intelligenter Geräte senkt. Diese Plattform integriert nahtlos unser umfangreiches Produktportfolio für drahtlose Konnektivität und Smart-Sensing-Technologie. Deshalb fördern wir die intelligente Verbindung. Ein wichtiger Bestandteil der Strategie für Geräteinnovationen. "

Angetrieben von OEMs und IT-Unternehmen, die einen Mehrwert schaffen und das Benutzererlebnis verbessern möchten, ist das Kontextbewusstsein für viele Produkte wie Smartphones, Laptops, AR / VR-Headsets, Roboter, hörbare Geräte und tragbare Geräte schnell zu einer unverzichtbaren Funktion geworden. . Die SenslinQ-Plattform verarbeitet diese Workloads zentral, die ein gründliches Verständnis des physischen Verhaltens des Sensors und abnormaler Bedingungen erfordern, und vereinfacht so die Entwicklung dieser Geräte. Die Plattform sammelt Daten von mehreren Sensoren im Gerät, einschließlich Mikrofonen, Radargeräten, Trägheitsmesseinheiten (IMU), Umgebungssensoren und Flugzeit (ToF), und führt die Front-End-Signalverarbeitung wie Rauschunterdrückung und Filterung durch. SenslinQ verwendet dann erweiterte Algorithmen, um "Kontext-Enabler" wie Aktivitätsklassifizierung, Sprach- und Tonerkennung sowie Anwesenheits- und Näherungserkennung zu erstellen. Diese Kontexte können dann auf dem Gerät zusammengeführt oder drahtlos an den lokalen Edge-Computer oder die Cloud (Bluetooth, Wi-Fi, NB-IoT) gesendet werden, sodass das Gerät seine Betriebsumgebung bestimmen und anpassen kann.