在现代电子电路中,金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管(MOS 管)凭借其低导通电阻、高开关速度、低功耗等优势,被广泛应用于各类功率电子设备,如开关电源、电机驱动、逆变器等。然而,MOS 管的性能发挥离不开一个关键的组成部分 —— 门极驱动电路。这个看似简单的电路,却隐藏着诸多影响 MOS 管工作效率和稳定性的秘密。
在数字化时代,物联网(IoT)和区块链技术都备受关注,前者将无数设备连接成庞大网络,后者则以去中心化、不可篡改等特性重塑信任机制。当这两者相遇,碰撞出了创新的火花,区块链技术在物联网领域展现出巨大的应用潜力,为物联网的发展带来新的变革。
在物联网(IoT)迅速发展的时代,物联网网关作为连接物理世界与数字世界的关键枢纽,扮演着至关重要的角色。它不仅实现了不同设备、不同网络之间的互联互通,还承担着数据采集、处理和传输的重任。然而,随着物联网应用场景的不断拓展,物联网网关面临的安全威胁也日益增多,确保其安全成为了保障整个物联网系统稳定运行的关键。
在工业 4.0 和智能制造快速发展的时代浪潮中,工业物联网作为连接工业生产设备与信息技术的关键桥梁,正发挥着越来越重要的作用。而 AI 智能网关作为工业物联网架构中的核心组件,凭借其独特的功能和强大的性能,展现出诸多显著的应用优势,为工业生产的智能化转型提供了有力支持。
在当今数字化、智能化的工业发展浪潮中,工业物联网(IIoT)和边缘计算逐渐成为推动工业变革的关键技术力量。与此同时,5G 通信技术的兴起也为工业领域带来了新的机遇与思考。深入探究工业物联网与边缘计算的内在联系,以及 5G 在其中所扮演的角色,对于理解工业数字化转型的路径和趋势具有重要意义。
在物联网技术飞速发展的今天,物联网卡作为设备连接网络的关键载体,发挥着不可或缺的作用。根据应用需求和功能特点,物联网卡可分为定向物联网卡与普通物联网卡,它们在多个方面存在显著差异。深入了解这些差异,有助于企业和开发者根据自身业务需求,精准选择合适的物联网卡,实现高效、稳定的物联网连接。
在数字化时代,网络已成为社会运转和经济发展的重要基础设施。随着网络规模的不断扩大和复杂性的持续增加,传统的网络管理方式逐渐难以满足需求。而人工智能(AI)与自动化技术的兴起,为现代网络管理带来了新的曙光,它们正成为推动网络管理变革的强大力量,但在应用过程中也面临着诸多挑战。
在科技飞速发展的当下,人工智能(AI)如同一股势不可挡的浪潮,席卷着全球的各个领域,深刻地改变着人类的生活方式、生产模式以及社会的发展轨迹。正如华为创始人任正非所说:“世界走向人工智能的潮流是不可阻挡的。” 这一论断不仅体现了行业领袖对科技发展趋势的敏锐洞察,更是对当下社会发展现状的精准概括。
在当今高度智能化的电子系统中,微控制器(MCU)作为核心控制单元,与各种外部设备协同工作以实现复杂的功能。控制器局域网(CAN)总线凭借其高可靠性、抗干扰能力强以及多节点通信等优势,成为工业自动化、汽车电子等领域广泛应用的通信方式。而 CAN 收发器则是 MCU 与 CAN 总线之间的桥梁,负责将 MCU 的逻辑信号转换为适合 CAN 总线传输的差分信号,反之亦然。然而,在实际应用中,MCU 与 CAN 收发器的通信并非总是一帆风顺,会面临诸多问题,深入了解这些问题并找到有效的解决方法对于保障系统稳定运行至关重要。
在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)与物联网(IoT)正以前所未有的速度深度融合,为全球市场带来了新的变革与机遇。这两大前沿技术的结合,不仅改变了传统产业的运作模式,还催生了一系列新兴应用场景,在市场中展现出巨大的发展潜力。
在智能化浪潮席卷全球的今天,机器人自主导航技术作为核心驱动力之一,正引领着工业自动化、服务机器人及无人驾驶等多个领域的革新。这项技术使机器人能够在复杂多变的环境中,无需人为干预即可自主识别路径、规避障碍物,并准确到达目的地。本文将深入探讨机器人自主导航的原理,并通过代码示例展现其实现过程。
嵌入式开发,作为电子工程和计算机科学的交汇点,对软件系统的稳定性和效率提出了极高的要求。本文将结合具体案例,深入探讨嵌入式开发中的可靠方法论,为开发者提供一套系统化的指导原则。
在当今数字化时代,生成式人工智能正以其独特的魅力和强大的功能,成为推动数字化转型变革的关键力量。它不仅为企业带来了前所未有的机遇,还在多个领域发挥着重要作用。
人工智能(AI)是为了模仿人类的认知能力而设计的,它的许多应用都是受我们的五感--视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉的启发。在艾省, 想象力 与计算机视觉相对应,使机器能够解释图像和视频。 听到 由自然语言处理(NLP)和语音识别系统复制,使AI能够理解和生成人类的语音。 接触 通过触觉反馈和机器人来模拟,这有助于机器人对物理互动作出反应。尽管不太先进, 品味 和 闻到 通过原子能机构驱动的化学分析和食品及香味应用传感器进行探索。
随着人工智能(AI)继续革命性的产业,其在关键应用中的作用继续指数增长。所有这些创新带来了越来越多的关注--我们如何保持AI系统的安全?与传统应用程序不同的是,人工智能处理的是高度敏感的数据、复杂的模型和不适合传统安全措施墙内的庞大网络。建立在确定的网络周界内的信任基础上的传统安全模式,在保护人工智能工作流的高度分布、动态和敏感性质方面证明是不够的。在人工智能的背景下,敏感数据、复杂模型和分布式系统相互交叉,零信任提供了一种前瞻性的整体安全方法。