• 减少 MLCC 的压电效应和可闻噪声

    随着 MLCC(或陶瓷电容器)因其低成本和薄型而在电子电路中日益普及,随着越来越多的电子设备趋向于手持式,其固有的压电效应表现出的可听噪声可能成为一个问题。

  • 寄生效应如何产生意外的 EMI 滤波器谐振

    电磁干扰 (EMI) 被誉为电源设计中最困难的问题之一。我认为这种声誉在很大程度上来自这样一个事实:大多数与 EMI 相关的挑战并不是通过查看原理图就能解决的。这可能会令人沮丧,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原理图中没有的相关功能,例如代码。

  • 两个简单的隔离电源选项,功率为 8 W 或更低

    各种工业和汽车系统都使用隔离式偏置电源。大多数现有方法使用反激式或推挽式转换器来实现隔离偏置电源需要大量的设计工作,并且依赖于低漏感隔离变压器。

  • 模型驱动的开发和测试

    凭借数十年的经验,我喜欢为公司构建企业应用程序。每个解决方案都需要一组模型:SQL 数据库、API(应用程序编程接口)、声明性规则、声明性安全性(基于角色的访问控制)、测试驱动的场景、工作流和用户界面。 “元”设计方法需要考虑每个组件如何与其他组件交互。我们还需要了解项目范围的变化如何影响每个元组件。虽然我使用过许多不同的语言(APL、Revelation/PICK、BASIC、Smalltalk、Object/1、Java、JavaScript、Node.js、Python))这些模型始终是影响最终综合解决方案的基础。模型是元抽象,描述对象的形状、内容和能力在运行环境中的行为方式,而与语言、平台或操作系统 (OS) 无关。

  • 企业如何使用现代开发平台来简化自动化

    在当今快节奏的商业世界中,保持领先通常意味着寻找自动化和简化运营的方法。现代开发平台处于这一转型的最前沿,提供简化和加速自动化过程的工具和技术。无论是通过无需编写一行代码即可构建应用程序的无代码工具,还是预测未来趋势的先进人工智能系统,这些平台都使企业能够更轻松地提高效率并快速响应不断变化的需求。

  • 人类自省与机器智能,第一部分

    计算逻辑有多种形式,就像其他类型的逻辑一样。在本文中,我的重点将是计算逻辑中的溯因逻辑编程(ALP)方法。我认为 ALP 代理框架将 ALP 集成到代理的操作周期中,代表了解释性推理和规范性推理的一个令人信服的模型。

  • 人类自省与机器智能,第二部分

    可能存在多种解决方案,与一组信念 BBB 结合,使目标 GGG 和观察结果 OOO 都有效。这些解决方案可能会产生不同的结果,智能代理面临的挑战是在可用资源的限制下确定最有效的解决方案。在经典决策理论中,行动的价值取决于其结果的预期收益。同样,在科学哲学中,解释的价值是根据其可能性和解释观察的能力来评估的(它可以解释的观察越多越好)。

  • 人类自省与机器智能,第三部分

    为了解决危机,请激活警报信号按钮以通知驾驶员。如果火车的任何一段到站,司机都会停下来。如果没有,火车将前往下一站,在那里可以更容易地提供帮助。

  • 人类自省与机器智能,第四部分

    在人工智能的知识表示领域,人们已经探索了各种逻辑系统,其中子句逻辑通常被定位为传统一阶逻辑(FOL)的替代方案。尽管它很简单,但事实证明,分句逻辑是认知过程建模的有力候选者。

  • 如何设计电池管理系统

    电池供电的应用在过去十年中已变得司空见惯,此类设备需要一定程度的保护以确保安全使用。电池管理系统 (BMS) 监控电池和可能的故障情况,防止电池出现性能下降、容量衰减甚至可能对用户或周围环境造成伤害的情况。 BMS 还负责提供准确的充电状态 (SoC) 和健康状态 (SoH) 估计,以确保在电池的整个生命周期内提供信息丰富且安全的用户体验。设计合适的 BMS 不仅从安全角度来看至关重要,而且对于客户满意度而言也至关重要。

  • 如何设计高压 DCM 反相电荷泵转换器

    需要低电流、负高压来偏置先进驾驶员辅助系统中的传感器、声纳应用的超声波换能器以及通信设备。反激式、Cuk 和反相降压-升压转换器都是可能的解决方案,但会受到笨重变压器(反激式和 Cuk)的不利影响,或者控制器的输入电压额定值(反相降压-升压)限制其最大负电压。在本电源技巧中,我将详细介绍转换器的工作原理,该转换器将单个电感器与在不连续导通模式 (DCM) 下运行的反相电荷泵配对。与接地参考升压控制器配合使用,可以以较低的系统成本生成较大的负输出电压。

  • 如何设计事件流,第 1 部分

    事件流在当今世界变得越来越普遍。事件是一条数据,它以时间快照的形式描述了您的业务中发生的重要事件。我们将该数据记录到事件流(通常使用 Apache Kafka 主题),这为其他应用程序和业务流程做出相应的响应和反应提供了基础——也称为事件驱动架构 (EDA)。

  • 如何设计事件流,第 4 部分

    在之前部分中,我们从宏观角度考虑了我们的数据,并区分了内部数据和外部数据。我们还讨论了模式和数据契约,以及它们如何提供随着时间的推移协商、更改和发展我们的流的方法。最后,我们介绍了事实(状态)和增量事件类型。事实事件最适合通信状态和解耦系统,而 Delta 事件往往更多地用于内部数据,例如在事件溯源和其他紧密耦合的用例中。

  • 如何设计事件流,第 3 部分

    他们的主要用例之一是事件溯源。要组合当前状态,您可以将每个更改记录为其自己的事件,然后使用特定的状态组合逻辑按顺序应用这些事件。这是一种事件驱动模式,用于构建内部有数据的系统,因为事件和状态组合逻辑之间存在紧密耦合的关系。

  • 如何设计事件流,第 5 部分

    专门构建的连接器依靠 Apache Kafka Streams 和 Apache Flink 等流处理框架来解决主键连接和外键连接。它们将流数据具体化为持久的内部表格式,使连接器应用程序能够连接任何时期的事件 - 而不仅仅是那些受时间限制的窗口约束的事件。

发布文章