在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。从智能家居到智能交通,从医疗诊断到金融风控,AI 的身影无处不在。然而,随着 AI 应用的不断拓展和深化,对算力的需求呈爆发式增长,同时能耗问题也日益凸显。在此背景下,低功耗大算力技术应运而生,成为了助力 AI 生态持续、健康发展的关键因素。
在科技飞速发展的当下,AI 与无人驾驶的融合正成为汽车行业变革的核心驱动力。这一融合不仅预示着出行方式的巨大转变,更将在汽车电子架构领域催生前所未有的发展机遇,堪称汽车产业的世纪性变革。
在全球积极迈向无碳社会以及能源短缺问题日益严峻的大背景下,可再生能源承载着世界各国的深切期望,成为推动可持续发展的关键力量。为了更高效地利用这些宝贵的能源资源,提升能源利用效率、改进逆变器技术迫在眉睫,这已成为当下能源领域的核心任务。而在这一过程中,功率元器件和模拟 IC 发挥着举足轻重的作用,它们如同精密仪器中的核心齿轮,在很大程度上决定了逆变器的节能性能与效率。通过精准匹配应用场景,合理选用功率元器件和模拟 IC,能够显著提升逆变器的功率转换效率,大幅降低工业设备的功耗,为实现节能目标提供坚实保障。接下来,本文将深入剖析在新型逆变器中广泛应用的先进功率元器件和模拟 IC 的独特特性及显著优势。
我们可以清晰地看到,左边的线路构成了正反馈,这是由于R5和C1将输出信号的一部分回送至输出端,导致VT1的基极电源上升,进而使得VT1的集电极电压下降。
主电路负责电能的传输与分配,直接驱动负载(如电动机),而控制电路负责逻辑控制与信号处理,实现对主电路操作的精确调节。
LoRa是基于Semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准,其目的是为了解决功耗与传输难覆盖距离的矛盾问题。
随着人们越来越重视身体健康,以及众多国家面临人口老化的问题,使得医疗可穿戴设备的需求快速增加,这些可穿戴设备通常采用电池操作,因此要求低功耗、小体积,这对相关产品的设计带来挑战。
近年来,随着电源集成度的提升,多家厂商都推出了PFC和LLC二合一的Combo控制器,将两颗芯片独立实现的功能整合成一颗芯片,简化电源设计。
LoRa是基于Semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准,其目的是为了解决功耗与传输难覆盖距离的矛盾问题。
在物联网蓬勃发展的时代,通信模块作为物联网硬件设备的信号连接核心,肩负着极为重要的传输使命。从智能家居中的温湿度传感器,到工业物联网里的远程监控设备,通信模块无处不在,实现设备间的互联互通。然而,其应用场景和需求对自身功耗提出了严苛要求。以 NB-IoT 模块和 4G CAT1 模块为例,即便在休眠状态下,它们也存在数个 μA 甚至 mA 级的功耗。这看似微小的功耗,在大量设备长时间运行的情况下,会积累成巨大的能源消耗,不仅增加运营成本,还可能影响设备的续航能力和使用寿命。
在信息技术飞速发展的当下,数据的传输与处理需求呈爆炸式增长。无论是数据中心的海量数据交换,还是人工智能、高性能计算等领域对高速、低延迟数据传输的严苛要求,都促使光通信技术不断向前演进。在这一进程中,CPO(Co-Packaged Optics,光电共封装)技术崭露头角,被广泛认为是光模块发展的未来方向。
在科技飞速发展的当下,增强现实(AR)技术正从根本上改变着众多行业的运营模式,电子行业便是其中之一。AR 技术通过将虚拟信息与现实世界巧妙融合,为电子行业在产品设计、生产制造、质量检测、产品展示以及员工培训等多个关键环节带来了前所未有的变革与机遇。
在现代汽车系统中,由于高级驾驶辅助系统(ADAS)、图形仪表、车身控制和信息娱乐系统的快速发展,系统的复杂度日益增加。为了确保这些系统在各种条件下都能稳定、安全地运行,非易失性存储器(Non-Volatile Memory, NVM)扮演了关键角色。非易失性存储器在断电或系统复位后仍能保留数据,这对于存储关键的可执行代码、校准参数、安全信息以及安全防护数据至关重要。
在科技日新月异的当下,GPS 导航器已深度融入人们的生活,为出行提供精准的定位与导航服务。无论是车载导航助力驾驶者轻松驶向目的地,还是手持设备帮助户外运动爱好者在复杂地形中辨明方向,GPS 导航器的重要性不言而喻。然而,GPS 技术并非尽善尽美,在一些特定场景下,其定位精度会受到诸多因素干扰,如城市高楼林立导致信号遮挡、反射,使定位出现偏差;在室内环境中,信号更是微弱甚至无法接收。为解决这些问题,各类辅助技术应运而生,数字压力传感器便是其中关键一员,它为提升 GPS 导航器性能带来新契机。
在物联网(IoT)生态中,距离感知是设备实现定位、避障、交互等核心功能的基础,广泛应用于智能家居、工业物联网、智能交通等领域。然而,传统距离感知逻辑常面临精度不足、能耗过高、场景适配性差等问题,难以满足复杂场景下的应用需求。重构物联网设备的距离感知逻辑,需从技术选型、算法优化、场景适配三个维度出发,结合硬件特性与软件架构,构建更高效、可靠、灵活的感知体系。