在现代医学的征程中,攻克各种复杂的医疗难题始终是科研人员不懈追求的目标。近年来,一项极具创新性的技术崭露头角 —— 无线激活的植入物利用光来治疗各类医疗难题,为众多患者带来了新的希望。这一技术融合了光学、电子学、材料学以及医学等多学科知识,正逐步改变着我们对疾病治疗的传统认知。
随着集成电路技术持续向更小尺寸、更高集成度发展,天线效应已成为影响芯片性能与可靠性的关键因素。在芯片制造过程中,特定工艺步骤会产生游离电荷,而暴露的金属线或多晶硅等导体宛如天线,会收集这些电荷,致使电位升高。若这些导体连接至 MOS 管的栅极,过高电压可能击穿薄栅氧化层,导致电路失效。因此,深入理解并有效减少天线效应,对提升集成电路性能与可靠性至关重要。
在通信技术飞速发展的当下,通信基站作为信息传输的关键节点,数量持续增长,其能耗问题愈发凸显。传统的基站供电方式主要依赖市电,不仅成本高昂,而且在能源可持续性方面面临严峻挑战。在此背景下,基站叠光(直流)供电系统应运而生,为通信行业的节能减排与绿色发展提供了创新路径。
在人工智能的发展历程中,我们往往认为更多的训练、更复杂的数据能让 AI 变得更加智能。然而,近期一些研究却揭示了令人意外的现象:对小型 AI 语言模型进行数学训练时,过度训练可能会导致其表现急剧下降,甚至出现 “变笨” 的情况。与此同时,强化学习与监督学习这两种主流学习方式在其中所起的作用也大相径庭,它们的差异值得深入探讨。
在 5G 通信网络中,Sounding Reference Signal(SRS,探测参考信号)是终端向基站反馈信道质量的关键机制,其资源分配合理性直接影响网络接入性能。当 SRS 资源不足时,终端难以准确上报信道状态,基站无法精准调度无线资源,进而导致用户接入失败率攀升,形成低接通难题。本文将从问题成因分析入手,系统阐述技术优化路径与实践解决方案。
在当今数字化时代,AI 技术正以前所未有的速度渗透到企业的各个领域,为企业带来了诸多便利和机遇。从数据分析到决策制定,AI 似乎成为了企业提升效率、获取竞争优势的利器。然而,随着 AI 应用的日益广泛,一个问题逐渐浮出水面:AI 的过度应用是否会让企业深陷洞察泥潭?
在移动通信技术的演进历程中,LTE(长期演进)作为 4G 网络的核心技术,凭借其高速率、低时延的特性,成为连接海量终端与网络的关键纽带。而信令流程作为 LTE 网络运行的 “神经中枢”,负责协调终端与网络之间的资源分配、状态管理和业务交互,其顺畅与否直接决定了网络性能和用户体验。同时,对关键指标的精准监控与优化,更是保障网络稳定运行的核心环节。
在通信技术飞速发展的时代,5G 的广泛应用为社会带来了深刻变革。而如今,5G-A(5G-Advanced)正崭露头角,作为 5G 技术的演进与增强版本,5G-A 不仅继承了 5G 的优势,更在多个维度实现了突破,尤其是在重塑无线感知能力方面,带来了前所未有的技术跃迁,开启了通信与感知融合的新篇章。
在电力电子设备的运行中,EI 变压器作为一种常见的电磁转换装置,其空载电流特性直接关系到设备的能效与稳定性。空载电流是指变压器在次级开路时,初级线圈通过的电流,它主要由磁化电流和铁损电流两部分组成。其中,磁化电流用于建立铁芯中的交变磁场,而铁损电流则是因铁芯的磁滞损耗和涡流损耗产生的。在实际应用中,降低空载电流是提升变压器性能的重要方向,那么增加初级线圈的匝数是否能实现这一目标呢?
在人类与冠状病毒艰苦对抗的岁月里,全球医疗体系遭受了前所未有的冲击。医院人满为患,医疗资源极度紧张,传统的医疗模式在疫情的风暴中暴露出诸多短板。然而,危机往往与机遇并存,在这场抗疫之战中,物联网医疗可穿戴设备崭露头角,其在疫情期间展现出的独特价值,让人们看到了医疗健康领域未来发展的新方向。随着疫情进入常态化防控及后疫情时代,物联网医疗可穿戴设备正蓄势待发,即将迎来蓬勃发展的新阶段。
在 PCB(印制电路板)设计中,电源部分的布局布线一直是工程师关注的核心环节,其中电感和 MOS 管所在区域的走线限制更是行业内的重要规范。这一设计准则并非凭空制定,而是基于电磁兼容、信号完整性、散热性能等多方面的工程实践总结。深入理解这一规则背后的原理,对提升电源电路的稳定性和可靠性具有关键意义。
锂电池,作为当前储能系统的主流技术,凭借其高能量密度、长循环寿命等优势,广泛应用于各类储能场景。然而,锂电池的化学特性决定了其在某些极端情况下,如过充、过热、短路或机械损伤时,极易发生热失控现象。一旦热失控触发,电池内部的电解液会迅速分解,释放出大量的可燃性气体,而氢气,正是其中最具威胁的 “隐形杀手”。
在现代电力系统中,随着各类非线性负载的广泛应用,如变频器、整流器等,谐波污染和无功功率问题日益严重,这不仅降低了电能质量,还增加了能源损耗,影响电力系统的安全稳定运行。为解决这些问题,有源滤波器作为一种先进的电力电子装置应运而生。有源滤波器不仅能够有效抑制谐波,其在无功补偿方面的能力也备受关注。那么,有源滤波器究竟能否实现无功补偿功能?这对优化电力系统性能、提升电能利用效率具有重要意义,值得深入探讨。
在电子设备性能不断提升的当下,散热问题愈发凸显。无论是电脑、手机,还是各类工业设备,过热都可能导致性能下降、寿命缩短,甚至引发故障。因此,选择一个高性价比的散热解决方案,对于保障电子设备的稳定运行至关重要。
从直观效果来看,线数越多,垂直分辨率越高,对物体轮廓的描绘也就越精确。早期产品多使用 16 线激光雷达,这种低线数产品仅适合低速环境。随着技术发展到 32 线、64 线,逐渐适用于中低级别的 ADAS 系统。如今主流车规方案是 128 线激光雷达 ,例如禾赛科技的 Pandar128,在 10% 反射率前提下,能探测到 200 米的距离,角分辨率达 0.1°×0.125°。像极氪 9X 首次搭载的 520 线激光雷达,相比 128 线产品,垂直分辨率提升近 3 倍,可在 300 米外识别长宽超 75 厘米物体,能提前应对高速行驶中的风险。高线数激光雷达能清晰分辨 200 米外车辆轮胎纹理,而 16 线雷达仅能勾勒出模糊轮廓。高线数雷达在复杂场景中的优势也十分显著,识别路肩、低矮障碍物(如锥桶、宠物)的准确率提升 40%,误判率降低至 0.3% 以下。在极端天气下,高线数雷达的性能优势也能得以凸显,搭载 192 线激光雷达的车型在雨天仍能探测 250 米外行人,而低线数雷达在同等条件下探测距离可能缩水 60%。