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解決方案

寬帶多通道調(diào)試信號分析利器，滿足RF新技術復雜測試要求[微波|射頻][通信網(wǎng)絡]

　　無線通信系統(tǒng)的不斷更新產(chǎn)生了對先進RF測試設備的需求，以滿足這項新技術的復雜測試要求。這些測試設備需要能夠處理更高的頻率、更寬的帶寬和更復雜的調(diào)制方案。

發(fā)表于：4/20/2023 5:46:44 PM

使用集成MOSFET限制電流的簡單方法[電源技術][工業(yè)自動化]

　　電子電路中的電流通常必須受到限制。例如，在USB端口中，必須防止電流過大，以便為電路提供可靠的保護。同樣，在充電寶中，必須防止電池放電。放電電流過高會導致電池的壓降太大和下游設備的供電電壓不足。

發(fā)表于：4/20/2023 5:36:00 PM

適用于運輸領域的SiC：設計入門[EDA與制造][汽車電子]

　　在這篇文章中，作者分析了運輸輔助動力裝置（APU）的需求，并闡述了SiC MOSFET、二極管及柵極驅(qū)動器的理想靜態(tài)和動態(tài)特性。

發(fā)表于：4/19/2023 6:06:00 PM

氮化鎵（GaN）帶來電源管理變革的 3 大原因[電源技術][數(shù)據(jù)中心]

　　氮化鎵技術，通常稱為 GaN，是一種寬帶隙半導體材料，越來越多地用于高電壓應用。這些應用需要具有更大功率密度、更高能效、更高開關頻率、更出色熱管理和更小尺寸的電源。除了數(shù)據(jù)中心，這些應用還包括 HVAC 系統(tǒng)、通信電源、光伏逆變器和筆記本電腦充電電源。

發(fā)表于：4/18/2023 11:42:00 PM

訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：什么是機器學習？——第二部分[人工智能][工業(yè)自動化]

　　本文是系列文章的第二部分，重點介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的特性和應用。CNN主要用于模式識別和對象分類。在第一部分文章《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡簡介：什么是機器學習？——第一部分》中，我們比較了在微控制器中運行經(jīng)典線性規(guī)劃程序與運行CNN的區(qū)別，并展示了CNN的優(yōu)勢。我們還探討了CIFAR網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡可以對圖像中的貓、房子或自行車等對象進行分類，還可以執(zhí)行簡單的語音識別。本文重點解釋如何訓練這些神經(jīng)網(wǎng)絡以解決實際問題。

發(fā)表于：4/18/2023 11:30:00 PM

全閃存數(shù)據(jù)中心的夢想正在慢慢實現(xiàn)[嵌入式技術][數(shù)據(jù)中心]

　　2011 年，當 Pure Storage 為任務關鍵型數(shù)據(jù)中心發(fā)表了第一套足夠強大、且經(jīng)濟的全閃存存儲陣列時，引起了市場與客戶的關注。從此，Pure 便立志要實現(xiàn)全閃存數(shù)據(jù)中心的夢想。

發(fā)表于：4/18/2023 10:42:00 PM

使用虛擬實驗設計加速半導體工藝發(fā)展[EDA與制造][工業(yè)自動化]

　　摘要：虛擬DOE能夠降低硅晶圓測試成本，并成功降低DED鎢填充工藝中的空隙體積。　　

發(fā)表于：4/18/2023 10:19:00 PM

算法排程：解決制藥排程危機[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　排程員必須花費多少時間來處理數(shù)據(jù)？從車間的操作員處收集最新數(shù)據(jù)是他們“日常工作”的一部分，但卻被無休止的電話、郵件和短信來來回回而延誤數(shù)據(jù)采集。所有這些因素都會給排程員帶來巨大的消耗，并因變更沒有得到足夠快的響應而導致生產(chǎn)受挫。

發(fā)表于：4/18/2023 1:04:00 AM

混合信號PCB布局設計的基本準則[EDA與制造][消費電子]

　　本文詳細說明在設計混合信號PCB的布局時應考慮的內(nèi)容。本文將涉及元件放置、電路板分層和接地平面方面的考量。本文討論的準則為混合信號板的布局設計提供了一種實用方法，對所有背景的工程師應當都能有所幫助。

發(fā)表于：4/18/2023 12:00:00 AM

現(xiàn)代 ADAS 架構通信協(xié)議[嵌入式技術][汽車電子]

　　本文介紹了四種汽車通信協(xié)議：以太網(wǎng)、FPD-Link? 技術（專有汽車串行器/解串器（SerDes）協(xié)議）、CAN 總線和PCIe 總線，突出了每種技術的核心細微差別，并提供了這些技術支持現(xiàn)代汽車駕駛員輔助系統(tǒng) （ADAS）架構的示例和功能。

發(fā)表于：4/17/2023 11:33:00 PM