在全球倡導節(jié)能減排的大背景下,家電產品的能耗問題日益受到關注。電視機作為家庭中使用頻率較高的電器之一,其能耗的降低對于節(jié)約能源和減少碳排放具有重要意義。LED 驅動技術作為影響電視機能耗的關鍵因素,正不斷發(fā)展和創(chuàng)新,為實現電視機的高效節(jié)能提供了有力支持。
在當今數字化時代,人工智能(AI)和高性能計算(HPC)的迅猛發(fā)展對 GPU 芯片的性能提出了極高要求。隨著 GPU 計算密度和功耗的不斷攀升,散熱問題成為了制約其性能發(fā)揮的關鍵因素。傳統(tǒng)的風冷方案已難以滿足日益增長的散熱需求,嵌入式液冷技術應運而生,成為解決 GPU 芯片散熱難題的有效途徑。
在人工智能飛速發(fā)展的當下,大模型展現出了強大的語言理解與生成能力。然而,要讓這些模型真正在實際場景中發(fā)揮作用,與外部豐富的工具及數據源順暢交互至關重要。在此背景下,Model Context Protocol(MCP),即模型上下文協議應運而生,正悄然改寫 AI 開發(fā)的固有模式,在傳統(tǒng) API 之外開辟出一片新的天地。
隨著電力技術的不斷發(fā)展,大功率非晶態(tài)變壓器因其獨特的優(yōu)勢,如低損耗、高導磁率等,在眾多領域得到了廣泛應用。然而,磁偏飽和問題嚴重影響了大功率非晶態(tài)變壓器的性能與穩(wěn)定性,成為制約其進一步推廣應用的關鍵因素。因此,深入研究并有效預防大功率非晶態(tài)變壓器磁偏飽和具有重要的現實意義。
在以太網供電(PoE)技術向高功率演進,受電設備(PD)的硬件開發(fā)面臨效率與安全性的雙重挑戰(zhàn)。IEEE 802.3bt標準將單端口供電能力提升至90W,要求PD設備在實現高效率DC-DC轉換的同時,必須具備完善的過壓保護機制。本文從拓撲選擇、器件選型、控制策略及測試驗證四個維度,系統(tǒng)闡述PD設備硬件開發(fā)的關鍵技術路徑。
PoE(以太網供電)技術向高功率(90W/端口)、高可靠性(MTBF>100,000小時)演進,合規(guī)性測試已成為設備廠商進入市場的核心門檻。從IEEE 802.3af/at/bt標準認證到線纜阻抗匹配驗證,再到負載模擬的極限測試,每個環(huán)節(jié)都直接決定產品能否通過UL、CE、FCC等國際認證。本文結合實際測試案例與數據,系統(tǒng)解析PoE合規(guī)性測試的三大核心模塊,為開發(fā)者提供可復用的實操指南。
物聯網與5G通信技術,PoE(以太網供電)設備正朝著高集成度、小體積方向快速演進。從QFN封裝的熱管理到疊層PCB的阻抗控制,再到高密度布線的串擾抑制,每個技術環(huán)節(jié)都直接決定著設備能否在有限空間內實現高效供電與數據傳輸。本文結合實際案例與測試數據,系統(tǒng)解析PoE設備小型化設計的三大核心技術要點。
以太網供電(PoE)技術快速發(fā)展,電磁兼容性(EMC)已成為保障設備穩(wěn)定運行的核心挑戰(zhàn)。PoE電路通過單根網線同時傳輸電力與數據,高頻開關電源、高速信號傳輸與復雜電磁環(huán)境的疊加,導致電磁干擾(EMI)問題尤為突出。本文結合IEEE 802.3af/at/bt標準及實際工程案例,系統(tǒng)解析PoE電路中EMI濾波與屏蔽設計的關鍵策略。
智慧城市,戶外監(jiān)控與無線覆蓋作為城市感知與通信的"神經末梢",其部署效率與可靠性直接影響城市治理效能。傳統(tǒng)供電方案因布線復雜、維護成本高、擴展性差等痛點,難以滿足高密度設備部署需求。以太網供電技術(PoE)的迭代升級,尤其是PoE++(IEEE 802.3bt)標準的普及,通過單根網線實現90W電力與千兆數據的同步傳輸,正在重構戶外基礎設施的供電架構,為智慧城市提供更高效、更靈活的解決方案。
在6G技術預研的浪潮中,太赫茲頻段(0.1-1 THz)因其超寬帶寬和亞毫米波特性,被視為實現Tbps級傳輸速率和毫秒級時延的關鍵技術方向。然而,高頻段帶來的信道衰減、非線性器件效應等問題,成為制約其商業(yè)化的核心瓶頸。本文圍繞太赫茲頻段的信道特性測量與器件非線性效應分析,系統(tǒng)闡述6G預研階段的測試方法論與突破路徑。
在新能源汽車高壓電池管理系統(tǒng)中,電池管理系統(tǒng)(BMS)作為核心控制單元,需通過電壓與溫度傳感器實時監(jiān)測電芯狀態(tài)。然而,高壓環(huán)境下的電磁干擾(EMC)與電氣隔離問題,已成為制約傳感器可靠性的關鍵瓶頸。本文從隔離電路設計與EMC防護技術出發(fā),解析高壓電池包傳感器設計的核心挑戰(zhàn)與創(chuàng)新方案。
在智能交通系統(tǒng)的演進中,車路協同(V2X)技術通過車輛與道路基礎設施的實時信息交互,構建起覆蓋“車-路-云-人”的立體化感知網絡。作為這一網絡的核心感知節(jié)點,激光雷達憑借其毫米級測距精度與全天候環(huán)境適應性,成為突破傳統(tǒng)傳感器性能瓶頸的關鍵。然而,要實現激光雷達與V2X系統(tǒng)的深度協同,必須攻克多傳感器時空同步這一核心難題——即通過統(tǒng)一的時間基準與空間坐標系,將分散的感知數據融合為具有時空一致性的三維環(huán)境模型。
輪胎壓力監(jiān)測系統(tǒng)(TPMS)作為現代汽車安全的核心組件,通過實時監(jiān)測胎壓與溫度數據,構建起全天候的輪胎健康監(jiān)護網絡。其算法設計需兼顧低功耗運行與高精度異常識別,尤其在直接式TPMS中,傳感器需在紐扣電池供電下持續(xù)工作5年以上,同時實現毫秒級壓力追蹤與爆胎風險預測。本文從算法架構、低功耗喚醒機制及異常壓力識別策略三方面展開技術解析。
在智能電動汽車賽道上,激光雷達作為自動駕駛系統(tǒng)的核心傳感器,其技術演進與自動駕駛等級提升密切相關。小米汽車通過“激光雷達+視覺融合”的技術路線,以禾賽AT128激光雷達為硬件基石,結合BEV+Transformer+占用網絡算法,構建了從L2+輔助駕駛到L4級自動駕駛的漸進式技術布局。這一路線既體現了對技術可行性的務實考量,也展現了小米在智能駕駛領域的戰(zhàn)略野心。