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  • OCPORV3智能電池備份單元的設計方案

    本文概述了開放式計算項目(OCP)開放式機架v3(Orv3)電池備份單元(BBU)的系統(tǒng)要求。它強調了擁有能夠在停電期間提供能量的高效率和智能的電源管理的重要性。此外,它還將展示模擬和數字設計解決方案、電氣和機械解決方案及其符合書面規(guī)格的結構。

  • OCPORV3智能電池備份單元中的單片機操作

    開放式計算項目(OCP)是一個非營利組織,負責交流數據中心的產品設計和跨行業(yè)的最佳實踐,最近發(fā)布了開放式機架3(Orv3)規(guī)范。規(guī)范中最重要的變化是設計正在從12V轉換為48V架構。?第一部分 討論了BBU的電氣和機械設計考慮。本系列的第二部分更詳細地介紹了主微控制器的軟件,該軟件負責保證過程的順利運行,從而確保了BBU的高效率和高容量。硬件和軟件必須順利協作,以提供符合要求規(guī)格的系統(tǒng)級解決方案。

  • 比較 N 溝道 MOSFET 和 P 溝道 MOSFET：哪種最適合您的應用？

    它們的反向摻雜分布是主要區(qū)別：p 通道 MOSFET 依靠空穴作為多數電荷載流子，產生空穴電流，而 n 通道器件利用電子，產生電子電流。由于電子的遷移率較高，約為空穴的兩到三倍，因此在 p 通道器件中移動空穴比在 n 通道器件中移動電子更具挑戰(zhàn)性。

  • 邊緣計算的下一步發(fā)展是什么？

    在一系列行業(yè)中,特別是在工業(yè)自動化的縱向領域,人們普遍認為,將現代計算機資源與基于云的軟件生命周期管理模型相結合,將變得越來越普遍。將虛擬計算機資源放置在創(chuàng)建多個數據流的地方是很好的。這是解決純粹云計算方法無法解決的系統(tǒng)延遲、隱私、成本和彈性挑戰(zhàn)的途徑。2010年左右,思科系統(tǒng)公司在"霧計算"的標簽下啟動了這種范式轉變,并逐步轉變?yōu)楝F在所謂的邊緣計算。

  • 低功率電子產品設計的技巧

    低功率電子是一個快速發(fā)展的領域,對于應對當今的能源挑戰(zhàn)至關重要。所有設備,從移動電話到?電動汽車 ,參與這項工作。效率是口號,指導低功率設計的關鍵原則,新興的技術和戰(zhàn)略在所有電氣和電子應用中最大限度地提高能源效率。

  • 改善數據質量的機器學習分類技術的進展

    數據質量差會導致信息驅動系統(tǒng)中的分析和決策不準確。機器學習(ML)分類算法已成為解決一系列問題的有效工具。?數據質量 通過自動發(fā)現和糾正數據集中的異常來解決問題。將ML分類器應用于數據提純、異常值識別、缺失值估算和記錄鏈接等任務有多種方法和策略。用于衡量機器學習模型在解決數據質量問題方面的效力的評價標準和性能分析方法正在演變。

  • 基于 GaN 的 PFC可以提高 HVAC 熱泵效率

    許多國家/地區(qū)都普遍使用燃氣和燃油鍋爐以及熔爐來為住宅和商業(yè)室內空間提供空間和水加熱?？梢蕴娲@些基于化石燃料的系統(tǒng)的電熱泵被視為空間和水加熱應用中脫碳的關鍵要素。在本文中，我們將總結一個可用于為熱泵供電的功率校正因子 (PFC) 級參考設計示例。德州儀器 (TI) 的這個參考設計使用基于氮化鎵 (GaN) 的 PFC來提高功率轉換效率，并提供了一個如何使用寬帶隙 (WBG) 半導體的示例例如碳化硅(SiC)和GaN可以進一步激勵日常能源需求的電氣化。

    電源
    2024-09-09
    PFC GaN

  • 集成電路 p 柵極 GaN HEMT 中的柵極過壓穩(wěn)定性

    功率轉換器中使用的氮化鎵 (GaN) 器件具有多種優(yōu)勢，包括更高的效率、功率密度和高頻開關。橫向 GaN 高電子遷移率晶體管 (HEMT) 功率器件在此類應用中實現了強勁的市場增長。這種本質上為耗盡模式的器件的柵極驅動具有挑戰(zhàn)性，有許多解決方案可以將其轉變?yōu)榉€(wěn)健的增強模式操作。

    電源
    2024-09-09
    GaN HEMT

  • 建立使用語義內核的智能人工智能代理逐步指南

    在本文中,我們將探討如何使用智能人工智能代理?藍色開放人工智能 和語義內核(微軟C#SDK)。你可以把它和?打開人工智能 開放的人工智能,擁抱的臉,或任何其他的模特。我們將介紹基本原理,深入研究實現細節(jié),并在?C# .無論你是初學者還是有經驗的開發(fā)人員,這個指南將幫助你利用人工智能的力量為你的應用程序服務。

  • 將電流傳感器集成在GanFts中的益處

    在電力電子應用中,例如回彈轉換器或功率因子校正(?PFC ),開關電流通常被檢測到以控制高峰/谷電流模式或過電流保護。如表1所示,有幾種方法可以執(zhí)行這項任務。

  • 如何設計濾波電路濾除掉脈動直流中的交流

    電子電路中的電源一般是低壓直流電，先把220v交流電變換成低壓直流電，再用整流電路變成脈動的直流電，最后用濾波電路濾除掉脈動直流中的交流成分后才能得到直流電。

  • 解釋人工智能解釋伯特模型

    近年來,隨著人工智能的發(fā)展,出現了專門針對人工智能的法規(guī),例如,在制藥業(yè)和金融業(yè)的模型風險管理中出現了良好的機器學習做法,其他涉及數據隱私的廣譜法規(guī),歐盟的《電子商務規(guī)則》和加利福尼亞的《計算機風險管理法》。同樣,內部合規(guī)團隊在根據模型預測驗證決策時也可能希望解釋模型的行為。例如,承銷商想知道為什么一個特定的貸款申請被一個ML模型標記為可疑。

  • 可以準確的評估社交距離可穿戴的技術探討

    社交距離是減少病毒接觸的基石，它在減少病毒接觸和傳播的風險方面繼續(xù)發(fā)揮著至關重要的作用。雖然世界衛(wèi)生當局已經確定6英尺(2米)是一個安全距離,但設計幫助消費者提高社交距離意識和警報的設備已證明具有挑戰(zhàn)性,因為其核心功能依賴于準確、低延遲距離測量。

  • 了解 USB-PD 3.2 規(guī)范

    隨著技術的進步，各種設備、媒體格式和價格實惠的存儲都需要更大的帶寬來維持用戶已經習慣的互動體驗。此外，用戶應用程序需要個人計算機和這些日益先進的外圍設備之間更高效、更快速的連接。USB-PD 3.2 規(guī)范滿足了這一要求，通過采用更快的傳輸速度來滿足現代應用程序和設備的需求。我們將深入探討新的可調電壓源 (AVS) 要求及其對電源(充電器)和接收器(設備)兩側電源系統(tǒng)的影響。

  • 了解貝葉斯建模和機器學習概率編程

    傳統(tǒng)的機器學習模型和人工智能技術往往存在一個嚴重的缺陷:它們缺乏不確定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數據,往往需要正確的標記數據,因此,往往難以解決數據有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領域知識或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒有利用特定領域的洞察力的能力,模型可能會忽略數據中的關鍵細微差別,并傾向于無法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來越復雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據數據和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責制。

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