物联网

电子电路直流电路中转换电压的装置介绍

这一转换器通过电子电路将一个直流电源的电压转换为另一个直流电源所需的电压，广泛应用于各种电子设备中，如手机、平板电脑以及电动汽车等。

如何优化光耦电路以提高效率

光耦合器，简称光耦，作为一种关键的电子元件，在现代电子设备中应用广泛。其通过光信号实现电信号的隔离与传输，具有电气隔离性能优越、抗干扰能力强等显著优势，被大量用于电源管理、信号传输、控制系统等诸多领域。然而，随着电子技术的不断发展，对光耦电路在效率、响应速度和功耗等方面提出了更高要求，传统光耦电路在这些方面存在一定的提升空间。本文将深入探讨优化光耦电路的方法，以提高其整体效率，满足现代电子设备日益增长的高性能需求。

为 Type-C 连接器传输开发优化的电源适配器

通用串行总线(USB)规格的最新迭代版本 USB 3.1 第 2 代，有望改变 IT、消费、工业及通用嵌入式电子设备交换数据和供电的方式。再加之 Type-C 连接器，它就能够替代许多其它形式的有线连接，而且它已经在便携式消费设备领域呈现迅速增长之趋。这可能与该规格的供电(PD)方面最为相关。随着 Type-C 连接器用于更多设备，用户对供电潜能的意识也将会增加。

芯片：模块的核心动力

芯片堪称蓝牙模块的 “心脏”，决定着其运算能力与整体性能。优质的芯片能保障蓝牙模块高效稳定地运行。以低功耗蓝牙模块为例，Nordic、Ti 等厂商的芯片表现出色。亿佰特的低功耗蓝牙模块多采用优质的 CC2541 芯片，该芯片凭借其良好的性能，使模块在低功耗运行的同时，能实现稳定的数据传输与连接，为智能设备的长续航与可靠通信奠定基础。若芯片性能不佳，可能导致模块运算速度慢、数据处理能力弱，进而出现连接不稳定、传输速率低等问题 。

AI加速器的EMC设计范式，基于神经网络推理的实时电磁干扰预测与动态滤波

随着人工智能算力需求指数级增长，AI加速器正从云端向边缘端加速渗透，其工作频率突破GHz级、集成度突破千亿晶体管，导致电磁干扰(EMI)问题呈现“高密度、强耦合、动态化”特征。传统基于静态测试的电磁兼容(EMC)设计范式已难以满足实时性要求，基于神经网络推理的实时电磁干扰预测与动态滤波技术应运而生，通过构建“感知-预测-抑制”闭环系统，实现EMI从被动治理到主动防控的范式跃迁。

AI加速器的DSP化趋势：可重构计算单元在边缘推理中的动态调度策略

随着5G网络普及与物联网设备爆发式增长，边缘计算正从概念验证走向规模化部署。据IDC预测，2025年全球边缘数据量将占总体数据量的50%，这对边缘节点的实时处理能力提出严苛要求。在此背景下，AI加速器的DSP化趋势与可重构计算单元的动态调度策略，成为突破边缘推理性能瓶颈的关键技术路径。

STM32 产品线：赋能工业 + AI 2.0 时代的强劲引擎

在当今科技飞速发展的时代，工业领域正经历着深刻的变革。随着人工智能(AI)技术的不断演进，工业 + AI 2.0 时代已然来临，为工业生产带来了前所未有的机遇与挑战。在这场变革中，STM32 产品线凭借其卓越的性能和丰富的功能，成为了赋能工业 + AI 2.0 时代的关键力量。

负责任的赋能技术实现边缘 AI 全面适用

在当今数字化时代，边缘 AI 正以前所未有的态势改变着我们的生活与产业格局。从智能安防到自动驾驶，从医疗健康到工业制造，边缘 AI 的身影无处不在。然而，要实现边缘 AI 的全面适用，仍面临诸多挑战，而负责任的赋能技术则成为攻克这些难题的关键所在。

DPU卸载机器学习推理：PyTorch模型在BlueField-3的INT8量化部署实现2ms级ResNet50推理

在AI算力需求指数级增长的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU凭借其512个NPU核心和400Gbps线速转发能力，为机器学习推理提供了革命性的硬件卸载方案。通过将PyTorch模型量化至INT8精度并结合DPU的硬件加速引擎，某头部云服务商在BlueField-3上实现了ResNet50推理延迟从12ms压缩至2ms的行业突破，同时保持Top-1准确率达75.8%。

边缘 AI 视频流分析的挑战与未来趋势

边缘 AI 视频应用场景

边缘 AI 视频分析-实时分析的关键能力

边缘 AI 视频分析的体系构建

电容感应的基本原理

电容，从物理学角度来看，是指电荷存储和分布的能力，是电场中电荷存储量的度量。其大小由两个导体之间的距离、面积以及它们之间介质的介电常数所决定，遵循公式C=dϵA，其中C表示电容，ϵ是介电常数，A为导体面积，d是导体间距。

什么是AXI突发传输

AXI（Advanced eXtensible Interface）突发传输是AMBA 4.0协议的核心特性，通过单地址周期内连续传输多数据单元，显著提升系统总线效率。本文从体系结构角度系统分析AXI突发传输的工作机制、协议规范、性能模型及应用场景。研究表明，合理配置突发参数可提升数据传输效率3-8倍，但需权衡延迟、功耗与硬件复杂度。随着异构计算发展，AXI突发传输在Zynq MPSoC等平台已成为加速数据密集型应用的关键技术。