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  • 利用電容式測(cè)試方法在引線鍵合檢測(cè)方面取得新突破

    引線鍵合廣泛應(yīng)用于電子設(shè)備、半導(dǎo)體行業(yè)和微電子行業(yè)。它使芯片與集成電路 (IC) 中的其他電子元件(如晶體管和電阻器)之間實(shí)現(xiàn)互連。引線鍵合可在芯片的鍵合焊盤與封裝基板或另一芯片上的相應(yīng)焊盤之間建立電氣連接。

  • 理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種系統(tǒng)，或者說是神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)，它使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，從而解決復(fù)雜的問題。雖然網(wǎng)絡(luò)類型多種多樣，但本系列文章將僅關(guān)注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 的主要應(yīng)用領(lǐng)域是模式識(shí)別和對(duì)輸入數(shù)據(jù)中包含的對(duì)象進(jìn)行分類。CNN 是一種用于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)輸入層、幾個(gè)卷積層和一個(gè)輸出層組成。卷積層是最重要的組件，因?yàn)樗鼈兪褂靡唤M獨(dú)特的權(quán)重和過濾器，使網(wǎng)絡(luò)能夠從輸入數(shù)據(jù)中提取特征。數(shù)據(jù)可以有多種不同的形式，例如圖像、音頻和文本。這種特征提取過程使 CNN 能夠識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式。通過從數(shù)據(jù)中提取特征，CNN 使工程師能夠創(chuàng)建更有效、更高效的應(yīng)用程序。為了更好地理解 CNN，我們將首先討論經(jīng)典的線性規(guī)劃。

  • 開關(guān)電源的 13 步 EMI 緩解方案

    EMI 導(dǎo)致的問題已得到充分證實(shí)，需要在系統(tǒng)層面盡量減少。交流/直流電源和直流/直流轉(zhuǎn)換器是 EMI 的主要原因，下面介紹 13 個(gè)關(guān)鍵步驟，可幫助您從設(shè)計(jì)中消除此問題。

  • 進(jìn)一步了解分立差動(dòng)放大器的實(shí)現(xiàn)

    差分放大器是一種常見且有用的電路，廣泛用于從工廠自動(dòng)化到電動(dòng)汽車系統(tǒng)等各種應(yīng)用。這主要是因?yàn)樗兄谠卩须s環(huán)境中的設(shè)計(jì)中添加共模和差分濾波。

  • 寄生效應(yīng)如何產(chǎn)生意外的 EMI 濾波器諧振

    電磁干擾 (EMI) 是電源設(shè)計(jì)中最難解決的問題之一。我認(rèn)為，這種名聲很大程度上源于這樣一個(gè)事實(shí)：大多數(shù)與 EMI 相關(guān)的挑戰(zhàn)都不是可以通過查看原理圖來解決的。這可能令人沮喪，因?yàn)樵韴D是工程師了解電路功能的中心位置。當(dāng)然，您知道設(shè)計(jì)中有一些相關(guān)功能不在原理圖中 - 例如代碼。

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何改變移動(dòng)應(yīng)用中的醫(yī)療診斷

    長期以來，醫(yī)療保健一直是一個(gè)數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域，而如今，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合正在開辟新的領(lǐng)域，尤其是在診斷領(lǐng)域。作為開發(fā)人員，我們處于這一轉(zhuǎn)變的前沿，構(gòu)建移動(dòng)應(yīng)用程序，幫助患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員更快地做出更好的決策。從提高診斷準(zhǔn)確性到加快早期疾病檢測(cè)，人工智能驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)應(yīng)用程序正成為現(xiàn)代醫(yī)療保健中不可或缺的工具。

  • 分布式互斥的高效容錯(cuò)解決方案

    在分布式系統(tǒng)領(lǐng)域，確保在任何給定時(shí)間只有一個(gè)進(jìn)程可以訪問共享資源至關(guān)重要——這就是互斥發(fā)揮作用的地方。如果沒有可靠的方法來實(shí)施互斥，系統(tǒng)很容易遇到數(shù)據(jù)不一致或競(jìng)爭(zhēng)條件等問題，從而可能導(dǎo)致災(zāi)難性的故障。隨著分布式系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜，對(duì)管理共享資源訪問的強(qiáng)大算法的需求變得越來越重要。

  • 定義 2024 年的 7 種產(chǎn)品設(shè)計(jì)趨勢(shì)

    進(jìn)入 2024 年，令人著迷的技術(shù)融合為新型創(chuàng)新設(shè)備打開了大門。人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)、電池創(chuàng)新、先進(jìn)機(jī)器人技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的并行路徑正在碰撞，為解決新舊挑戰(zhàn)提供了新穎的方法。

  • 電源排序 - 選擇與權(quán)衡：第 2 部分

    對(duì)于具有多條電源軌的應(yīng)用，復(fù)雜的排序要求可能需要許多額外的組件。解決這一高級(jí)排序挑戰(zhàn)有兩種途徑，均提供所需的功能。一種是基于用戶編程的微控制器;另一種使用完全可編程但硬接線的 IC，專為排序而設(shè)計(jì)。

  • 電源排序 - 選擇與權(quán)衡：第 1 部分

    經(jīng)驗(yàn)豐富的設(shè)計(jì)師知道，產(chǎn)品運(yùn)行周期中最危險(xiǎn)的時(shí)期之一是通電時(shí)。在此通電階段，多個(gè)電源軌中的每一個(gè)都必須以正確的順序在指定的時(shí)間窗口內(nèi)達(dá)到其標(biāo)稱值，并且沒有瞬變、振鈴或過沖。

  • 電動(dòng)汽車電池設(shè)計(jì)的發(fā)展將會(huì)促進(jìn)還是阻礙二次電池市場(chǎng)？

    電動(dòng)汽車電池的使用壽命通常為 7 至 10 年，具體取決于幾個(gè)重要因素。即使是同一型號(hào)的電池，有些電池的退化速度也會(huì)比其他電池更快，這取決于工作溫度、充電速率、平均充電狀態(tài)和放電深度。例如，在工作標(biāo)準(zhǔn)以外的溫度下工作時(shí)間過長的電池退化速度會(huì)更快。當(dāng)電動(dòng)汽車電池的健康狀態(tài) (SOH) 達(dá)到 70% 至 80%(或額定容量的 70% 至 80%)時(shí)，即被認(rèn)為已達(dá)到使用壽命終點(diǎn)。此時(shí)，該電池可能不再適用于電動(dòng)汽車。與其將這些電池丟棄并浪費(fèi)其剩余價(jià)值，不如將這些退役電池用于要求比電動(dòng)汽車更低的二次利用中。這可能包括固定式儲(chǔ)能或低功率電動(dòng)汽車應(yīng)用。

  • 低成本、高精度電子計(jì)量解決方案

    數(shù)據(jù)中心的電源會(huì)實(shí)時(shí)測(cè)量輸入功率并將測(cè)量結(jié)果報(bào)告給主機(jī)，這就是所謂的電表計(jì)量(電子計(jì)量)。過去十年來，電子計(jì)量已成為電源裝置的常見要求，因?yàn)樗鼮閿?shù)據(jù)中心帶來了以下優(yōu)勢(shì) ：

  • 從正電壓源產(chǎn)生負(fù)電壓

    物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備、工業(yè)傳感器、儀表、精密設(shè)備和醫(yī)療設(shè)備通常需要正電壓和負(fù)電壓。通常，這些電壓必須是對(duì)稱的，并且來自單個(gè)電源。各種電子設(shè)計(jì)都需要電源中的一個(gè)或多個(gè)負(fù)電壓，通常與對(duì)稱正電壓一起出現(xiàn)。一些典型的應(yīng)用示例是：

  • 保護(hù)電源：滿足當(dāng)今高功率需求的正確并聯(lián)方式

    電源本質(zhì)上是一種電氣設(shè)備，它為計(jì)算機(jī)、電器、消費(fèi)電子產(chǎn)品或電池充電器等電氣負(fù)載提供電力(電壓和電流的組合)。由于電源的主要用途是將來自電網(wǎng)等來源的電力轉(zhuǎn)換為正確的電壓、電流和頻率以給負(fù)載供電，因此它也被稱為電力轉(zhuǎn)換器。在某些負(fù)載(如臺(tái)式計(jì)算機(jī))中，電源內(nèi)置于設(shè)備中。相比之下，電機(jī)和電器的電源通常是獨(dú)立的單元。

  • SiC 和 GaN 器件如何老化？

    碳化硅 (SiC) 和氮化鎵 (GaN) 寬帶隙 (WBG) 技術(shù)因其在許多高功率領(lǐng)域優(yōu)于硅 (Si) 的性能而聞名，包括其高效率和高開關(guān)頻率。然而，與單晶硅不同，SiC 和 GaN 具有獨(dú)特的設(shè)計(jì)和應(yīng)用問題，工程師在將這些技術(shù)用于設(shè)計(jì)時(shí)需要解決這些問題。

    汽車電子
    2024-10-13
    老化 SiC GaN
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