芯片在一个步骤中对16个结点的点积进行计算在内存和处理器之间移动数据

一款包含最新体声波（BAW）和表面声波（SAW）滤波技术的六工器射频解决方案，支持最佳的性能、尺寸和成本，以应对日益复杂的频率、频段组合。

由于机器学习算法需要大量的算力，因此在来回移动数据的时候会消耗大量的能源。但是其实这些算法所做的计算可以被简化成一个种具体的操作，这种操作被称为点积（dot product）。

这个芯片会将结点的输入值转化为电压，然后在进行储存和进一步处理的时候，再将其转换为数字形式。这种做法让这块芯片能够在一个步骤中同时对16个结点的点积进行计算，而且无需在内存和处理器之间移动数据。MIT News认为这种处理方法更加接近于人类大脑的工作方式。

如果小于0.3mm的话就没有办法使用机械钻孔了，要使用激光钻孔，板的生产加工难度增大。所以我个人的想法是如果不是非常需要 最小为0.5mm外/0.3mm内。。但是像计算机主板 、内存条、密集的BGA封装等等，有时候可能小到14mil/8mil。

一个基本的经验值是：10A/平方mm，即横截面积为1平方毫米的走线能安全通过的电流值为10A。如果线宽太细的话，在大电流通过时走线就会烧毁。

与ESCRYPT共同协作提供一个端到端的安全解决方案，可实现从芯片到基于云计算的密钥管理。

和ESCRYPT正相继展示来自合作伙伴Onethinx的基于PSoC 6 MCU的安全LoRa模组。该模组可与连接设备和解决方案有限公司提供的跨域开发套件（XDK）连接。

XDK是一种采用智能无线传输技术的多传感器模组。XDK可记录传感器数据，例如来自微机电系统（MEMS）传感器的振动、方向、温度、光强度或气压数据，并使用ESCRYPT配置系统安全连接到Onethinx 基于LoRa的应用服务器。