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  • 電流傳感器和工業(yè) 4.0：工程師需要知道什么，第一部分

    工業(yè)4.0是德國(guó)政府提出的一個(gè)高科技戰(zhàn)略計(jì)劃。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及人因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。其技術(shù)基礎(chǔ)是網(wǎng)絡(luò)實(shí)體系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)。

  • 電流傳感器和工業(yè) 4.0：工程師需要知道什么，第二部分

    電子學(xué)的基礎(chǔ)之一是電源管理是熱管理。功率效率和熱性能齊頭并進(jìn)，因?yàn)橄到y(tǒng)浪費(fèi)的能量始終表示為熱量。如果你能提高效率，你就可以降低溫度，你的電子設(shè)備工作得更好、更可靠。

  • 依靠技術(shù)和智能工程，使我們的電動(dòng)成為流行趨勢(shì)第一部分

    在電動(dòng)汽車中，電池包和電池充電系統(tǒng)取代了IC發(fā)動(dòng)機(jī)。車載電池充電器系統(tǒng)連接到交流電源網(wǎng)絡(luò)(主電源)，將交流電源轉(zhuǎn)換為直流電源，并為電池組充電?；蛘?，非車載充電站可以直接提供直流電，并以更快的速度為電池充電。來自充電站的固定電纜具有基于充電站支持的協(xié)議的充電連接器。如果充電站支持多個(gè)協(xié)議，它可能有多個(gè)連接器。

  • 電動(dòng)汽車無線充電的發(fā)展

    隨著我們?cè)谌粘Ｉ钪懈嗟剞D(zhuǎn)向使用無線產(chǎn)品，電力電子研究同時(shí)也在為電動(dòng)汽車 (EV) 等事物發(fā)展無線充電的新趨勢(shì)。許多國(guó)家現(xiàn)在正在實(shí)施燃油經(jīng)濟(jì)性法規(guī)并推動(dòng)以電動(dòng)汽車取代汽油車的舉措;因此，汽車制造商現(xiàn)在非常關(guān)注電動(dòng)汽車的開發(fā)。雖然鋰離子電池和超級(jí)電容器等技術(shù)進(jìn)步大有希望，但更平穩(wěn)地向電動(dòng)汽車整體過渡的主要要求是基礎(chǔ)設(shè)施和合適的快速充電系統(tǒng)的可用性。

  • 5G動(dòng)態(tài)頻譜共享實(shí)施挑戰(zhàn)和解決方案,第一部分

    動(dòng)態(tài)頻譜共享 (DSS) 可為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商 (MNO) 帶來顯著優(yōu)勢(shì)，使他們能夠擴(kuò)大 5G 覆蓋范圍，而無需永久重新分配長(zhǎng)期演進(jìn) (LTE) 頻譜或購(gòu)買 5G 頻譜。通過對(duì)現(xiàn)有基站進(jìn)行軟件升級(jí)，可以部署 DSS。聽起來好得令人難以置信?也許。以下是概念、實(shí)施挑戰(zhàn)和可能的解決方案的概述。

  • 5G動(dòng)態(tài)頻譜共享實(shí)施挑戰(zhàn)和解決方案,第二部分

    速率匹配技術(shù)用于 NR 物理下行鏈路共享信道 (PDSCH) 傳輸，使用3GPP技術(shù)規(guī)范中定義的模式。模式中攜帶的信息如表1所示。PDSCH 解調(diào)參考信號(hào) (DMRS) 未進(jìn)行速率匹配以保證 DMRS 性能。3GPP 中的速率匹配模式?jīng)Q定了網(wǎng)絡(luò)如何向 UE 提供速率匹配信息。UE 知道承載 LTE 小區(qū)特定參考信號(hào) (CRS) 的資源元素，并在解碼 NR PDSCH 時(shí)忽略它們。

  • 電動(dòng)汽車無線充電的電力傳輸

    盡管與汽油或柴油汽車相比，電動(dòng)汽車 (EV) 的綠色特性可能已得到廣泛認(rèn)可，但一些消費(fèi)者頑固地拒絕過渡，主要是因?yàn)槌杀?。然而，其他因素也發(fā)揮了作用。根據(jù)麥肯錫的一份報(bào)告，里程焦慮和沒有足夠的高效充電站也被認(rèn)為是購(gòu)買的嚴(yán)重障礙。報(bào)告稱，隨著電動(dòng)汽車價(jià)格繼續(xù)下降，這兩個(gè)因素可能很快就會(huì)變得更加突出。

  • 建設(shè)5G的五項(xiàng)技術(shù)

    5G 被廣泛認(rèn)為是一種移動(dòng)技術(shù)，可能要到 2020 年或 2021 年才能使用，即便如此，也不會(huì)廣泛使用。但是，隨著移動(dòng)數(shù)據(jù)流量的持續(xù)增長(zhǎng)(過去 5 年增長(zhǎng)了 18 倍)，我們正朝著比以往更快的 5G 速度邁進(jìn)。思科預(yù)測(cè)，到 2021 年，5G 連接產(chǎn)生的流量將是平均 4G 連接的 4.7 倍。

  • 無線設(shè)備、電磁輻射和意外后果,第一部分

    日常使用的無線設(shè)備數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng);有移動(dòng)設(shè)備、個(gè)人電腦、汽車、家用電子產(chǎn)品，而且這個(gè)名單還在不斷擴(kuò)大。根據(jù)定義，電磁波也會(huì)產(chǎn)生具有潛在健康問題的電磁輻射。至少 40 年來，人們一直擔(dān)心電磁輻射的影響。隨著 1990 年代手機(jī)使用量的增長(zhǎng)，這種擔(dān)憂也隨之增加。

  • 無線設(shè)備、電磁輻射和意外后果,第二部分

    手機(jī)在 1990 年代成為第一個(gè)存在電磁輻射問題的大容量無線設(shè)備。大多數(shù)用戶將設(shè)備靠近耳朵，因此大腦可能會(huì)受到輻射。為應(yīng)對(duì)當(dāng)時(shí)手機(jī)的迅速普及而制定了法規(guī)。今天，絕大多數(shù)無線電話客戶已經(jīng)在很大程度上切換到使用有線或無線耳機(jī)的免提使用模式。

  • 網(wǎng)絡(luò)為 5G 新無線電做好準(zhǔn)備

    5G 新無線電 (NR) 源于普遍連接、極高數(shù)據(jù)速率和低延遲但高度可靠的網(wǎng)絡(luò)的愿景。國(guó)際電信聯(lián)盟 (ITU) 與國(guó)際移動(dòng)電信 (IMT) 合作制定了IMT-2020愿景，確定了 5G NR 的三個(gè)主要用例：

  • 我們接近 Sentient AI 了嗎？

    最近，一位前谷歌研究人員聲稱，該公司使用的一些算法達(dá)到了遠(yuǎn)高于其初始設(shè)計(jì)的感知能力。 在《星際迷航：下一代》劇集“男人的尺度”中，JAG 上尉 Phillipa Louvois 規(guī)定企業(yè)號(hào)的機(jī)器人 Data 不是 Starfleet 的財(cái)產(chǎn)，他辯稱：“我們一直在圍繞一個(gè)基本問題跳舞：是否數(shù)據(jù)有靈魂?我不知道他有。我不知道我有。但我必須給他自由去探索這個(gè)問題。”

  • 400G800G 及以上以太網(wǎng)絡(luò)，用于高性能計(jì)算系統(tǒng)

    在過去十年中，高性能計(jì)算 (HPC) 系統(tǒng)上的工作流已經(jīng)大大多樣化，通常將 AI/ML 處理與傳統(tǒng) HPC 相結(jié)合。作為回應(yīng)，已經(jīng)設(shè)計(jì)并使用了各種各樣的專用 HPC 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(集群節(jié)點(diǎn))來解決特定的應(yīng)用程序和框架性能優(yōu)化問題。針對(duì)這些系統(tǒng)的不同隊(duì)列允許每個(gè)用戶指示批處理調(diào)度程序?qū)⒆鳂I(yè)分派到與其應(yīng)用程序的計(jì)算要求非常匹配的硬件。高內(nèi)存節(jié)點(diǎn)、具有一個(gè)或多個(gè)加速器的節(jié)點(diǎn)、支持高性能并行文件系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)、交互式節(jié)點(diǎn)以及旨在支持容器化或虛擬化工作流的主機(jī)只是為 HPC 開發(fā)的專用節(jié)點(diǎn)組的幾個(gè)示例。

  • 使用 AI 改善患者手術(shù)體驗(yàn)

    每個(gè)企業(yè)主都知道(或至少應(yīng)該知道)他們的客戶以及他們的客戶體驗(yàn)品牌的方式對(duì)他們的業(yè)務(wù)成功至關(guān)重要。近年來，越來越多的企業(yè)、品牌和組織利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 的演進(jìn)和改進(jìn)來解決這些客戶和用戶體驗(yàn) (CX/UX)。

  • 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)美國(guó)郵政服務(wù)使用人工智能幫助分揀包裹

    陷入困境的美國(guó)郵政局在 2019 年采取了第一個(gè)嘗試性的步驟來擁抱人工智能技術(shù)，并決定部署一個(gè)圖像分析系統(tǒng)，使用 GPU 支持的服務(wù)器和深度學(xué)習(xí)軟件來訓(xùn)練包裹分類算法。

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