在現(xiàn)代電氣工程領域,對于高電壓的精確測量始終是一項極具挑戰(zhàn)性的任務,且隨著技術的發(fā)展,電壓值愈發(fā)升高。在這一背景下,隔離式電壓檢測技術應運而生,它在功率轉(zhuǎn)換和電機控制等諸多關鍵應用中,發(fā)揮著不可忽視的作用,為提高系統(tǒng)效率提供了有力支持。
在智能穿戴設備蓬勃發(fā)展的當下,智能手表作為其中的重要一員,正朝著更強大功能、更長續(xù)航和更低成本的方向不斷演進。RISC-V架構以其開源、靈活的特性,為智能手表芯片的設計帶來了新的機遇,但同時也面臨著諸多商業(yè)化挑戰(zhàn)。
在音頻技術領域,骨傳導耳機憑借其獨特的佩戴方式和開放雙耳的體驗,在運動、軍事、醫(yī)療等多個場景中展現(xiàn)出廣闊的應用前景。然而,骨傳導耳機在音質(zhì)方面一直面臨挑戰(zhàn),如何提升其音質(zhì)成為科研人員和企業(yè)關注的焦點。近年來,振動傳感器與聲學建模的新思路為骨傳導耳機音質(zhì)的提升帶來了新的希望。
隨著環(huán)保意識的提升,可降解材料在消費電子領域的應用逐漸成為行業(yè)焦點。本文探討了可降解材料在消費電子外殼中的應用現(xiàn)狀、技術挑戰(zhàn)及量產(chǎn)解決方案,并提供了相關材料制備的示例代碼,旨在為行業(yè)提供參考。
隨著汽車智能化進程加速,增強現(xiàn)實抬頭顯示(AR-HUD)已成為智能座艙的核心交互界面。傳統(tǒng)W-HUD受限于體積和顯示效果,難以滿足AR導航、安全預警等高階功能需求。全息波導與LCoS顯示技術憑借其高透光率、大視場角(FOV)和低成本優(yōu)勢,成為突破車載HUD技術瓶頸的關鍵路徑。
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備的廣泛應用,智能設備的安全性成為關鍵問題。智能設備“越獄”(Jailbreaking)攻擊是指攻擊者通過篡改設備固件、繞過安全機制,從而獲得設備完全控制權的行為。這類攻擊可能導致設備功能被濫用、用戶隱私泄露,甚至形成僵尸網(wǎng)絡參與DDoS攻擊。為應對這一威脅,本文提出一種基于固件簽名與遠程鑒權的防御機制,通過硬件安全模塊(HSM)與云端鑒權服務協(xié)同工作,實現(xiàn)固件完整性和設備身份的雙重驗證。
隨著醫(yī)療信息化的快速發(fā)展,醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護問題日益凸顯。醫(yī)療數(shù)據(jù)不僅包含患者的個人敏感信息,還涉及疾病診斷、治療方案等關鍵醫(yī)療信息。一旦泄露,將對患者隱私、醫(yī)療機構聲譽及醫(yī)療研究造成嚴重影響。因此,如何有效保護醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私成為當前亟待解決的問題??尚艌?zhí)行環(huán)境(TEE)與安全元件(SE)芯片作為兩種重要的隱私保護技術,各自具有獨特的優(yōu)勢。本文提出一種基于TEE與SE芯片的端到端加密協(xié)同方案,旨在實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)在傳輸與存儲過程中的全方位保護。
隨著微創(chuàng)醫(yī)療技術的快速發(fā)展,內(nèi)窺鏡成像系統(tǒng)對傳感器小型化與圖像質(zhì)量的要求日益嚴苛。傳統(tǒng)CCD傳感器因功耗高、集成度低逐漸被CMOS替代,而內(nèi)窺鏡前端直徑需壓縮至3mm以下,這對傳感器選型與降噪算法提出了雙重挑戰(zhàn)。本文從傳感器物理特性出發(fā),結合空間域降噪技術,提出一種適用于微型內(nèi)窺鏡的成像優(yōu)化方案。
隨著摩爾定律逼近物理極限,Chiplet(芯粒)技術通過將大型SoC(系統(tǒng)級芯片)解構為可獨立制造的模塊化芯粒,成為延續(xù)半導體性能提升的關鍵路徑。然而,Chiplet設計面臨三大核心挑戰(zhàn):異構芯粒間的互連性能瓶頸、多物理場耦合效應的精確建模,以及復雜架構下的自動化設計效率。比昂芯科技推出的BTD-Chiplet 2.0平臺,通過AI驅(qū)動的自動化布線算法與多物理場仿真引擎,為Chiplet設計提供了從架構探索到物理實現(xiàn)的完整解決方案。
全彩 LED 顯示屏是由眾多微小的發(fā)光二極管(LED)組成的。LED 是一種半導體器件,當電流通過時,它會發(fā)出特定顏色的光。
在電子技術飛速發(fā)展的今天,電源 PCB(印刷電路板)設計在各種電子設備中扮演著至關重要的角色。隨著信號頻率的不斷提高和電路復雜度的增加,阻抗匹配問題成為影響電源 PCB 性能的關鍵因素之一。阻抗不連續(xù)現(xiàn)象的出現(xiàn),會對電源信號的傳輸產(chǎn)生嚴重干擾,導致設備性能下降,甚至無法正常工作。因此,深入研究電源 PCB 設計中阻抗不連續(xù)的原因、影響及解決方法,具有重要的理論和實際意義。
這些球附著在機器人的關節(jié)上,這有助于我們的計算機視覺軟件輕松區(qū)分和跟蹤每個關節(jié)。計算機視覺檢測并在被檢測對象周圍繪制一個邊界框。這有助于識別機器人末端執(zhí)行器的運動,并刪除我們的機器人繪制的形狀。計算機視覺稍后也可以用來操縱機器人。
我想和大家分享我的DIY遙控車的項目,在車上實現(xiàn)機器學習模型,這可能會給它帶來自主功能。下一個生物就在這里,稍低一點。我受到了新技術,機器人,無人機的啟發(fā),并決定做一些與這個領域相關的事情。有一種想法是制造一種帶有遙控器的東西,它可以飛行或駕駛,有可能播放視頻和探測物體。我使用樹莓板+攝像頭作為圖像處理單元,檢測物體。Arduino Mega 2560以無線電模塊為硬件核心來驅(qū)動汽車。此時通過SSH流建立視頻傳輸。所以,讓我們繼續(xù)前進吧!
我們開始探索如何使用手勢識別和嵌入式機器學習來控制物理模型。我們的目標是展示如何利用這些技術來創(chuàng)造直觀、身臨其境的體驗,讓用戶以一種更自然、更免提的方式與模型或環(huán)境互動。
隨著半導體工藝進入7nm及以下先進節(jié)點,器件尺寸的持續(xù)縮小導致可靠性問題日益凸顯。其中,負偏壓溫度不穩(wěn)定性(Negative Bias Temperature Instability, BTI)和熱載流子注入(Hot Carrier Injection, HCI)效應成為影響芯片長期穩(wěn)定性的關鍵因素。傳統(tǒng)基于經(jīng)驗模型的可靠性分析方法已難以滿足先進工藝的精度需求,而基于物理機制的仿真與參數(shù)提取技術成為解決這一難題的核心路徑。本文從BTI/HCI效應的物理機制出發(fā),系統(tǒng)探討先進工藝節(jié)點下的可靠性建模方法,并分析其技術挑戰(zhàn)與未來方向。