電池市場正在加熱。雖然電動汽車(EV)只是故事的一部分,并且對電力儲存以及電動卡車和飛機(jī)的興趣越來越大,但它們是重要的部分,也是一個(gè)很好的例子,說明了電池管理系統(tǒng)(BMS)如此必要。
STM32單片機(jī)作為一種高性能、低功耗的嵌入式微控制器,廣泛應(yīng)用于各種電子設(shè)備中。在實(shí)際應(yīng)用中,為了擴(kuò)展存儲空間或?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化存儲,經(jīng)常需要使用外部FLASH存儲器。本文將詳細(xì)介紹STM32單片機(jī)如何讀寫外部FLASH存儲器。
氮化鎵(GAN)電源設(shè)備正在看到在一系列低至中型應(yīng)用程序中的使用量增加,包括移動設(shè)備電源適配器,數(shù)據(jù)中心電源和電子示波器。通常使用側(cè)向高電子遷移式晶體管(HEMT)。將GAN功率設(shè)備的應(yīng)用范圍擴(kuò)展到更高的電壓和功率可能需要使用受青睞的垂直幾何形狀。在本文中,我們將總結(jié)日本大阪大學(xué)的一組對GAN基板和垂直設(shè)備工藝流以及其物理和電氣表征的工作。
在技術(shù)領(lǐng)域,個(gè)性化是使用戶參與和滿意的關(guān)鍵。個(gè)性化最明顯的實(shí)現(xiàn)之一是通過推薦系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)其互動和偏好為用戶提供量身定制的內(nèi)容,產(chǎn)品或體驗(yàn)。從歷史上看,推薦系統(tǒng)的第一個(gè)實(shí)施是建立在基于舊規(guī)則的引擎(例如IBM ODM(運(yùn)營決策經(jīng)理)和Red Hat Jboss BRMS(業(yè)務(wù)規(guī)則管理系統(tǒng))的基礎(chǔ)上。
隨著人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型的復(fù)雜性增長,訓(xùn)練它們所需的計(jì)算資源呈指數(shù)增長。在龐大的數(shù)據(jù)集上培訓(xùn)大型模型可能是一個(gè)耗時(shí)且資源密集的過程,通常需要數(shù)天甚至數(shù)周才能完成一臺機(jī)器。
Openai關(guān)于其推理模型的最新公告確實(shí)使我停下來,思考AI的發(fā)展方向。多年來,我已經(jīng)看到GPT模型從實(shí)驗(yàn)性變成了我們現(xiàn)在每天從內(nèi)容創(chuàng)建到客戶支持的所有事物的工具。但是,就像GPT一樣令人印象深刻,我們都注意到了它的缺點(diǎn),尤其是在解決復(fù)雜問題或建立邏輯聯(lián)系的任務(wù)時(shí)。這就是為什么推理模型的想法感覺就像是一大步的原因。這不僅僅是升級;這是AI能力的轉(zhuǎn)變。
大型語言模型(LLMS)以其產(chǎn)生連貫的文本,翻譯語言甚至進(jìn)行對話的能力而破壞了AI。但是,盡管具有令人印象深刻的能力,但在推理和理解復(fù)雜環(huán)境方面,LLM仍然面臨重大挑戰(zhàn)。
近年來,人工智能(AI)已取得了巨大的進(jìn)步,從基本的模式識別系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蚶斫夂彤a(chǎn)生類似人類反應(yīng)的復(fù)雜,互動實(shí)體。此進(jìn)化中的關(guān)鍵組成部分是AI系統(tǒng)中內(nèi)存的概念。正如記憶對于人類認(rèn)知,實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)和過去經(jīng)驗(yàn)在新情況下的應(yīng)用至關(guān)重要一樣,AI系統(tǒng)中的記憶也是基本的,因?yàn)樗鼈兙哂兄悄芎瓦m應(yīng)性的功能。
Changan Automobile介紹了它聲稱是世界上第一個(gè)基于硝酸鹽(GAN)的商業(yè)鍍鍍金(GAN)的機(jī)載充電器(OBC)技術(shù)平臺,該平臺集成到新推出的Qiyuan E07電動汽車中。該國最古老的汽車制造商之一已經(jīng)實(shí)施了Navitas半導(dǎo)體的高功率GAN設(shè)備,以提高車輛充電系統(tǒng)的功率密度和效率。
在電子電路領(lǐng)域,低邊驅(qū)動芯片被廣泛應(yīng)用于各種功率驅(qū)動電路中,它負(fù)責(zé)控制功率 MOS 管的導(dǎo)通與截止,實(shí)現(xiàn)對負(fù)載的有效驅(qū)動。而在低邊驅(qū)動芯片的設(shè)計(jì)中,鉗位保護(hù)通常都將電壓鉗位到 MOS 管的柵極,這一設(shè)計(jì)選擇并非偶然,而是基于 MOS 管的工作特性、低邊驅(qū)動芯片的功能需求以及整個(gè)電路的穩(wěn)定性和可靠性等多方面因素綜合考量的結(jié)果。
在反激電源的設(shè)計(jì)與應(yīng)用中,功率管關(guān)閉時(shí) DS 引腳上出現(xiàn)的振蕩是一個(gè)常見且不容忽視的問題。這種振蕩不僅會產(chǎn)生電磁干擾(EMI),影響周邊電子設(shè)備的正常運(yùn)行,還可能導(dǎo)致功率管的額外功耗增加,甚至縮短功率管的使用壽命,降低反激電源的整體性能和可靠性。因此,采取有效的措施減少這種振蕩至關(guān)重要。
在電子電路系統(tǒng)中,芯片作為核心部件,其模擬輸出的正確連接對于整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。一旦芯片模擬輸出出現(xiàn)誤接地或誤接電源的情況,將會引發(fā)一系列嚴(yán)重后果,這些后果不僅影響芯片本身的性能,還可能導(dǎo)致整個(gè)電路系統(tǒng)的故障,甚至造成設(shè)備損壞。
在全球人口持續(xù)增長、糧食需求不斷攀升的背景下,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力成為保障糧食安全的關(guān)鍵。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式面臨著資源利用效率低、勞動強(qiáng)度大、生產(chǎn)管理粗放等諸多挑戰(zhàn),而人工智能和傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展,為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域帶來了全新的變革契機(jī),二者協(xié)同作用,成為推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力提升的強(qiáng)大動力。
在現(xiàn)代電力計(jì)量系統(tǒng)中,計(jì)量芯片與互感器采樣電阻的連接是實(shí)現(xiàn)精確電量測量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)?;ジ衅鞑蓸与娮柝?fù)責(zé)將電流或電壓信號轉(zhuǎn)換為適合計(jì)量芯片處理的小信號,而計(jì)量芯片則對這些信號進(jìn)行分析和計(jì)算,得出準(zhǔn)確的電量數(shù)據(jù)。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,二者的連接存在諸多需要關(guān)注的問題,這些問題直接影響著計(jì)量的精度和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
在 DCDC(直流 - 直流)變換器中,電感作為關(guān)鍵元件,其波形的穩(wěn)定性對于整個(gè)電源系統(tǒng)的性能至關(guān)重要。當(dāng) DCDC 的電感波形出現(xiàn)震蕩時(shí),往往意味著電源系統(tǒng)存在潛在問題,這可能導(dǎo)致電源效率降低、輸出電壓不穩(wěn)定,甚至影響到與之相連的電子設(shè)備的正常工作。因此,深入探究電感波形震蕩的原因十分必要。