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  • 分析補(bǔ)償二極管落差的變化

    你可以建立一個(gè)簡(jiǎn)單的低電流電壓調(diào)節(jié)器從一個(gè)電阻器和一個(gè)齊納二極管。這種類型的調(diào)節(jié)器通常適用于非關(guān)鍵應(yīng)用，如內(nèi)部偏壓電壓。該電路一般將輸出電壓調(diào)節(jié)到約±10%的公差。然而，可以通過(guò)串聯(lián)添加一個(gè)二極管來(lái)改善調(diào)節(jié)。

  • 符號(hào)化在LLMS中的作用有關(guān)系嗎

    大型的語(yǔ)言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已經(jīng)成為人工智能(AI)如何理解和處理人類語(yǔ)言的一個(gè)重要組成部分。但是在這些模型背后隱藏著一個(gè)很容易被忽視的過(guò)程: 符號(hào)化 .本文將解釋什么是符號(hào)化,為什么它如此重要,以及它是否可以避免。

  • 復(fù)雜PCB電路板裝配的五項(xiàng)制造測(cè)試挑戰(zhàn)

    隨著我們繼續(xù)推進(jìn)電子產(chǎn)品的可能性,對(duì)可靠和高性能電子系統(tǒng)的需求繼續(xù)增長(zhǎng)。因此,印刷電路板裝配件的復(fù)雜性日益增加,因此需要進(jìn)行測(cè)試,以確保電子制造層的質(zhì)量、可靠性和功能。

  • 工業(yè)電機(jī)和電機(jī)控制入門(mén)

    電動(dòng)機(jī)將電能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能,在各種工業(yè)和機(jī)器人應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。因?yàn)殡妱?dòng)機(jī)是?全球用電量約45% ,條例和標(biāo)準(zhǔn)近年更新,減少電力損耗,提高電動(dòng)機(jī)的能源效率。

  • 管理人工智能開(kāi)發(fā)人員的軟件工程團(tuán)隊(duì)

    不管它的行業(yè)如何,每個(gè)組織都有一個(gè)AI解決方案,正在致力于AI集成,或者在其路線圖中有一個(gè)計(jì)劃。雖然開(kāi)發(fā)人員正在接受發(fā)展所需的各種技術(shù)技能的培訓(xùn),但高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)必須側(cè)重于整合這些努力并使之與更廣泛的組織協(xié)調(diào)一致的戰(zhàn)略。在本文中,讓我們回顧一下整個(gè)AI產(chǎn)品環(huán)境。我們將確定組織可以在哪些領(lǐng)域增加重要的客戶價(jià)值,開(kāi)發(fā)開(kāi)發(fā)人員的必要技能,利用現(xiàn)代人工智能開(kāi)發(fā)工具,以及構(gòu)建團(tuán)隊(duì)以提高效率。

  • 金屬導(dǎo)電電子之間的相互作用

    在本教程中,我們將學(xué)習(xí)哈特里算法。這是一個(gè)非解析封閉的過(guò)程,通過(guò)連續(xù)近似的迭代過(guò)程,我們可以確定一個(gè)固體中電子的量子力學(xué)狀態(tài),同時(shí)考慮到相互的庫(kù)侖相互作用。在第五近似中選擇適當(dāng)?shù)牟ê瘮?shù),保證了算法的收斂性。

  • 精確放大器應(yīng)用的匹配電阻網(wǎng)絡(luò)

    一些理想的操作放大器配置假設(shè)反饋電阻顯示完美匹配。實(shí)際上,電阻的非意識(shí)形態(tài)會(huì)影響各種電路參數(shù),如共模排斥比、諧波失真和穩(wěn)定性。例如,如圖1所示,一個(gè)單端放大器被配置為平移地面參考信號(hào)到2.5V的通用模式需要一個(gè)良好的CMRR。這個(gè)2.5V級(jí)轉(zhuǎn)換器的輸出偏移量為50mv,假設(shè)有34dbCMRS,沒(méi)有輸入信號(hào),它甚至可以壓倒LSB,抵消12位ADCS和驅(qū)動(dòng)程序的誤差。

  • 了解氫燃料電池的降解

    盡管全球?qū)α闩欧跑?chē)輛的興趣日益增長(zhǎng),但氫燃料電池車(chē)輛在道路上仍然相對(duì)稀少。氫催化劑只能在排氣時(shí)釋放水蒸氣,如果氫是利用可再生能源產(chǎn)生的,則完全不含二氧化碳。 2 排放量。與電池電動(dòng)車(chē)不同的是,hfcv不需要給電網(wǎng)增加負(fù)擔(dān),因?yàn)楫?dāng)電力便宜時(shí),氫可以被生產(chǎn)和儲(chǔ)存。

  • 理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第二部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型

  • 理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能transformer主要差異

  • 利用人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)刺激創(chuàng)新

    本文全面概述了近年來(lái)在數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)領(lǐng)域取得的進(jìn)展,包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。它概述了數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的現(xiàn)狀,確定了將影響未來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)管理的新興技術(shù),并討論了今后可能的研究和發(fā)展方向。在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)庫(kù)管理是許多企業(yè)和組織的基石。隨著數(shù)據(jù)量繼續(xù)呈指數(shù)增長(zhǎng),對(duì)更高效、可伸縮和安全的數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案的需求變得至關(guān)重要。

  • 利用人工智能進(jìn)行有效知識(shí)管理的指南

    如果有一個(gè)領(lǐng)域人工智能清楚地顯示了它的價(jià)值,那就是 知識(shí)管理 .每個(gè)組織,無(wú)論規(guī)模大小,都被大量文件和會(huì)議記錄淹沒(méi)。這些文檔通常組織得很差,使任何人幾乎不可能閱讀、消化和掌握一切。然而,利用大型語(yǔ)言模型(LLMS)的力量,這個(gè)問(wèn)題最終得到了解決。LLMS可以讀取各種數(shù)據(jù)并檢索答案,從而徹底改變我們管理知識(shí)的方式。

  • 熱膏的重要性

    熱膏是電子系統(tǒng)有效散熱所必需的,特別是高性能的設(shè)備,如CPU,?GPS ,以及電力綜合控制系統(tǒng)。放在電子元件和散熱器之間,熱膏填充在表面的微不規(guī)則,改善傳熱。這對(duì)于保持最佳工作溫度、防止過(guò)熱和延長(zhǎng)部件壽命至關(guān)重要。從硅基到金屬基到陶瓷基,選擇合適的產(chǎn)品取決于具體的應(yīng)用。

  • 人工智能的隱藏成本為什么數(shù)據(jù)中心的策略需要重新思考

    人工智能已經(jīng)成為世界上一些變革性最強(qiáng)的技術(shù)背后的推動(dòng)力。從醫(yī)療、金融到汽車(chē)和娛樂(lè)等行業(yè)的重塑潛力無(wú)窮。然而,隨著人工智能的采用繼續(xù)激增,對(duì)訓(xùn)練和部署這些復(fù)雜模型所需的巨大處理能力的需求也隨之激增。這導(dǎo)致了數(shù)據(jù)中心資本支出和業(yè)務(wù)支出的上升,而數(shù)據(jù)中心是這場(chǎng)數(shù)字革命的支柱。

  • 人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)架構(gòu)關(guān)鍵策略和見(jiàn)解

    數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)就是這樣:用戶在存儲(chǔ)和使用數(shù)據(jù)時(shí)必須遵循的規(guī)則和指導(dǎo)方針。將這一數(shù)據(jù)管理集中到一個(gè)單一的統(tǒng)一平臺(tái)上,對(duì)住房和發(fā)展都有很大好處,但也有一些新出現(xiàn)的挑戰(zhàn),如數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和安全方面的考慮,這將使這種簡(jiǎn)化變得更加復(fù)雜。受歡迎的?生成的人工智能 ,這將推動(dòng)技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,這意味著數(shù)據(jù)架構(gòu)將在這個(gè)革命性的現(xiàn)代時(shí)代完全改變。

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