引线键合广泛应用于电子设备、半导体行业和微电子行业。它使芯片与集成电路 (IC) 中的其他电子元件(如晶体管和电阻器)之间实现互连。引线键合可在芯片的键合焊盘与封装基板或另一芯片上的相应焊盘之间建立电气连接。
神经网络是一种系统,或者说是神经元的结构,它使人工智能能够更好地理解数据,从而解决复杂的问题。虽然网络类型多种多样,但本系列文章将仅关注卷积神经网络 (CNN)。CNN 的主要应用领域是模式识别和对输入数据中包含的对象进行分类。CNN 是一种用于深度学习的人工神经网络。这种网络由一个输入层、几个卷积层和一个输出层组成。卷积层是最重要的组件,因为它们使用一组独特的权重和过滤器,使网络能够从输入数据中提取特征。数据可以有多种不同的形式,例如图像、音频和文本。这种特征提取过程使 CNN 能够识别数据中的模式。通过从数据中提取特征,CNN 使工程师能够创建更有效、更高效的应用程序。为了更好地理解 CNN,我们将首先讨论经典的线性规划。
EMI 导致的问题已得到充分证实,需要在系统层面尽量减少。交流/直流电源和直流/直流转换器是 EMI 的主要原因,下面介绍 13 个关键步骤,可帮助您从设计中消除此问题。
差分放大器是一种常见且有用的电路,广泛用于从工厂自动化到电动汽车系统等各种应用。这主要是因为它有助于在嘈杂环境中的设计中添加共模和差分滤波。
电磁干扰 (EMI) 是电源设计中最难解决的问题之一。我认为,这种名声很大程度上源于这样一个事实:大多数与 EMI 相关的挑战都不是可以通过查看原理图来解决的。这可能令人沮丧,因为原理图是工程师了解电路功能的中心位置。当然,您知道设计中有一些相关功能不在原理图中 - 例如代码。
长期以来,医疗保健一直是一个数据密集型领域,而如今,人工智能和机器学习的融合正在开辟新的领域,尤其是在诊断领域。作为开发人员,我们处于这一转变的前沿,构建移动应用程序,帮助患者和医疗保健专业人员更快地做出更好的决策。从提高诊断准确性到加快早期疾病检测,人工智能驱动的移动应用程序正成为现代医疗保健中不可或缺的工具。
在分布式系统领域,确保在任何给定时间只有一个进程可以访问共享资源至关重要——这就是互斥发挥作用的地方。如果没有可靠的方法来实施互斥,系统很容易遇到数据不一致或竞争条件等问题,从而可能导致灾难性的故障。随着分布式系统变得越来越复杂,对管理共享资源访问的强大算法的需求变得越来越重要。
进入 2024 年,令人着迷的技术融合为新型创新设备打开了大门。人工智能/机器学习、电池创新、先进机器人技术和物联网的并行路径正在碰撞,为解决新旧挑战提供了新颖的方法。
对于具有多条电源轨的应用,复杂的排序要求可能需要许多额外的组件。解决这一高级排序挑战有两种途径,均提供所需的功能。一种是基于用户编程的微控制器;另一种使用完全可编程但硬接线的 IC,专为排序而设计。
经验丰富的设计师知道,产品运行周期中最危险的时期之一是通电时。在此通电阶段,多个电源轨中的每一个都必须以正确的顺序在指定的时间窗口内达到其标称值,并且没有瞬变、振铃或过冲。
电动汽车电池的使用寿命通常为 7 至 10 年,具体取决于几个重要因素。即使是同一型号的电池,有些电池的退化速度也会比其他电池更快,这取决于工作温度、充电速率、平均充电状态和放电深度。例如,在工作标准以外的温度下工作时间过长的电池退化速度会更快。当电动汽车电池的健康状态 (SOH) 达到 70% 至 80%(或额定容量的 70% 至 80%)时,即被认为已达到使用寿命终点。此时,该电池可能不再适用于电动汽车。与其将这些电池丢弃并浪费其剩余价值,不如将这些退役电池用于要求比电动汽车更低的二次利用中。这可能包括固定式储能或低功率电动汽车应用。
数据中心的电源会实时测量输入功率并将测量结果报告给主机,这就是所谓的电表计量(电子计量)。过去十年来,电子计量已成为电源装置的常见要求,因为它为数据中心带来了以下优势 :
物联网 (IoT) 设备、工业传感器、仪表、精密设备和医疗设备通常需要正电压和负电压。通常,这些电压必须是对称的,并且来自单个电源。各种电子设计都需要电源中的一个或多个负电压,通常与对称正电压一起出现。一些典型的应用示例是:
电源本质上是一种电气设备,它为计算机、电器、消费电子产品或电池充电器等电气负载提供电力(电压和电流的组合)。由于电源的主要用途是将来自电网等来源的电力转换为正确的电压、电流和频率以给负载供电,因此它也被称为电力转换器。在某些负载(如台式计算机)中,电源内置于设备中。相比之下,电机和电器的电源通常是独立的单元。
碳化硅 (SiC) 和氮化镓 (GaN) 宽带隙 (WBG) 技术因其在许多高功率领域优于硅 (Si) 的性能而闻名,包括其高效率和高开关频率。然而,与单晶硅不同,SiC 和 GaN 具有独特的设计和应用问题,工程师在将这些技术用于设计时需要解决这些问题。