芯板坊实测荣迈德Mind魔方微型工控机：i3 N305小主机面向机器人无人机场景
芯板坊工程师拿到荣迈德Mind魔方微型工控机并实测，这是一款75x75x48.5mm、350g的x86小设备，采用Intel i3 N305（8核、睿频3.8GHz、TDP 15W）、板载16GB LPDDR5和128GB eMMC，价格在4千多。
推荐理由：实测给出了GeekBench分数和eMMC调优方法，选型x86主控的工程师可据此评估性能与存储表现。
#评测/基准
芯板坊精选AI 评分5757
树莓派官方博客精选AI 评分6363 树莓派博客解析 Raspberry Pi 5 上的 Sixfab AI HAT+ 低功耗 CNN、VLM 与 SLM 负载
树莓派官方博客介绍基于 DEEPX DX-M1M NPU 的 Sixfab AI HAT+，为 Raspberry Pi 5 提供 25 TOPS AI 算力，典型持续 NPU 功耗约 3 W，并保留 CPU 处理相机、应用逻辑与连接。
推荐理由：原文给出 DX-M1M 与 DX-M1 在 CNN 与 Qwen3-1.7B 上的实测数据和 3 W 功耗口径，可为边缘 AI 加速选型提供对照。
嵌入式专栏精选AI 评分6262 正点原子DL16 Plus逻辑分析仪拆解：紫光PGL22G与CH32V305方案如何支撑1GHz采样
作者拆解正点原子DL16 Plus逻辑分析仪，其核心为紫光PGL22G FPGA加沁恒CH32V305 RISC-V MCU加南亚4Gbit DDR3（可用3.5Gbit）方案，Buffer模式下8通道1GHz、16通道500MHz，原始数据率约8Gbit/s先写入DDR3再经USB 2.0上传，3.5Gbit缓存不压缩约可录0.44秒。
推荐理由：拆解给出了从FPGA到阈值前端的完整链路，可对照理解1GHz采样如何靠PLL多相时钟与DDR3缓存实现。
玩转单片机与嵌入式精选AI 评分5757 手写数字识别CNN如何部署到STM32H743：从触摸预处理到INT8量化实测
作者在STM32H743ZIT6上跑通手写数字识别全流程：触摸屏笔迹经Bresenham连线与3×3笔刷栅格化成28×28灰度图，交给14,410参数的CNN本地推理，LCD显示识别结果、置信度和耗时。
推荐理由：原文给出模型结构、量化前后准确率与板端逐字节比对方法，可迁移为MCU部署的验证流程参考。
芯板坊精选AI 评分5757 米尔发布 MEC B5760 AI 边缘工控机，RK3576 加 RK1828 达 26TOPS 算力
米尔新发布 AI 边缘工控机 MEC B5760，采用 RK3576，内置 6TOPS 算力，通过扩展插槽加装 RK1828 AI 算力卡后总算力可达 26TOPS，官方宣称可运行 8B 模型，也可选 RK1820、Halio、DeepX 等 AI 计算模块。
推荐理由：原文列出了算力组合、接口配置和两个版本的价格，选型工程师可据此评估是否满足项目需求。
小智学长嵌入式精选AI 评分5757 实测GPT-6 Astra绘制STM32F103最小系统原理图与PCB效果
作者用 gpt-6-astra 在嘉立创EDA中从零完成 STM32F103C8T6 最小系统设计，分原理图、连线、生成PCB、Layout 四步执行，全程未做纠正。
推荐理由：实测给出了器件数、DRC结果和61元成本，可据此评估AI画PCB当前的可用程度与代价。
已经到底了