在本节中,我们将探究集成模式的数组,每个模式都是为了提供无缝集成解决方案而定制的。这些模式作为结构化的框架,促进了不同系统之间的联系和数据交换。它们大致分为三类:
数据治理 是一个由具有不同角色和责任的个人协作制定的框架。该框架旨在建立有助于各组织实现其目标的流程、政策、程序、标准和衡量标准。这些目标包括为业务运作提供可靠数据、建立问责制和权威性、开发评估业绩的准确分析方法、遵守监管要求、保护数据、确保数据隐私以及支持数据管理生命周期。
当电流型DAC(IDAC)驱动它们的负载时,通道供电电压(PVDS)和输出负载电压之间的差异会在负载上下降。这导致芯片内功率耗散,因此可能导致模具温度过高,影响可靠性,并降低整体系统效率。
人工智能软件,特别是深学习组件,是目前实现自主汽车等自主系统的最先进和经济上可行的解决方案。然而,DL算法的性质及其当前的实现与汽车、卫星和火车等安全关键系统中严格的软件开发过程不一致。
随着技术的进步,电子产品变得越来越强大和紧凑.这种上升的性能与规模比率是最终用户的便利和成本的好消息,但它也会带来一些可靠性问题。热失控是当今最突出的问题之一。
在不断追求系统更高性能的过程中,集成设备制造商(IDMS)已经非常擅长开发数字接口,能够在充满挑战的电力环境中高速运行。标准接口,如SPI和I2C,提供了一种相对简单的方式,以可靠和有效的方式连接来自不同供应商的设备。其他类型的接口也是如此。
当前最有趋势的机器学习和人工智能在不知疲倦地创新,为客户提供最先进的解决方案。然而,在这一快速演变过程中,确保一个以高质量和完整性为特征的稳健数据宇宙是不可或缺的。虽然人们经常把重点放在改进人工智能模型上,但原始数据集的重要性有时会被掩盖。
在嵌入式系统中,使用单片机(MCU)通过SPI(Serial Peripheral Interface)接口与ADC(模拟到数字转换器)通信时,优化SPI驱动程序以提高ADC的吞吐量是一个重要的任务。以下是一些关键步骤和策略,可以帮助你实现这一目标:
深层次学习 是人工智能(AI)的一个基本组成部分。它的目的是使机器能够执行需要决策机制的任务,这些决策机制往往接近人类的推理机制。DL模型是许多先进应用的核心,如医疗诊断和自主驾驶。
近年来,我看到了嵌入式开发人员在使用单元测试和测试驱动开发(TDD)方面的兴趣显著提高。测试驱动开发有可能降低时间到市场和成本,同时提高整体产品质量。使用TDD的开发人员通常编写测试,使其失败,然后只编写生产代码使测试通过。失败的测试驱动代码开发。
当嵌入式开发人员测试他们的软件时,多种力量正在发挥作用。系统的复杂性越来越大--这是由于对计算工作量的要求越来越大、连通性越来越广泛以及安全性和可靠性的提高--这使得开发人员更难根据需求验证代码。随着发布时间的缩减,测试团队很难适应传统测试方法更大的复杂性和规模。
回顾之前的直流扫描分析是一种特性,它允许模拟发电机电压或电流值变化的电子电路,这一程序使人们能够在单一图表中获得一个或多个理想值的趋势。在这种情况下,x轴代表的不是时间,而是变化电压的值,而y轴代表的是设计者所希望的任何其他电气量。它是用"指令"。在实践中,就好像你在运行许多模拟,在这些模拟中,你改变了一个参数的值。例如,如果您想运行从0V到5V的输入电压分析,可以在电路描述文件中使用以下命令:
应用程序编程接口(APIS)在企业正在进行的数字化改造中发挥着核心作用,是应用程序、基础设施和物联网设备之间交换数据的渠道。如今,很多组织都向客户和合作伙伴提供多种API,无论是内部开发的还是开放的。然而,这些API通常是由不同的团队构建的,使用不同的应用程序栈,遵循不同的开发计划和发布程序,导致安全和监督不一致。这使API成为一把双刃剑,对安全构成各种挑战,例如:
车辆互联网是一种能够 连接车辆 与道路基础设施和其他设备实时通信。V2X包括V2V、V2I和V2P通信,使车辆能够实时地相互作用、基础设施和行人。V2X技术旨在改善道路安全,减少交通拥堵,提高驾驶经验,并使自主驾驶能力成为可能。
印刷电路板的尺寸越来越小,这是目前的趋势,因为含有印刷电路板的产品的形状因素越来越小。消费者往往认为一个较小的产品比它的大产品更先进或更优越。PCB小型化也支持开发更多的通用产品,如进入人体内运送药物的机器人。然而,这些较小的部件往往伴随着PCB的设计挑战,从而可能影响检查。