USB-C型移動充電器和電源庫的輸出電壓固定在5V。一個小型的高效提升轉換電路可以將它們轉換成12V電源。12V是提供電子器件最常用的電壓級之一。其他輸出電壓可以通過修改兩個反饋電阻的值來實現(xiàn)。
錯誤處理不太可能成為任何用于嵌入式系統(tǒng)應用的操作系統(tǒng)的主要功能。這是資源限制的必然結果——所有嵌入式系統(tǒng)都有某種限制。這也是合乎邏輯的,因為只有有限數量的嵌入式系統(tǒng)有機會像桌面系統(tǒng)一樣運行——即為用戶提供在發(fā)生某些異常事件時決定下一步做什么的機會。
對于在溫度穩(wěn)定但平均溫度不為 25°C 的環(huán)境中運行的應用,可以使用帶有校準寄存器的實時時鐘 (RTC) 來校正時間。其概念是從時鐘計數器中增加或減去計數以加快或減慢時鐘。校正時間所需的正計數或負計數量可以使用晶體供應商提供的晶體頻率公式來計算。
實時時鐘 (RTC) 從來都不是系統(tǒng)中引人注目的組件。事實上,許多工程師不明白為什么需要 RTC。他們可能認為這是一個非常簡單的設備,只是跟蹤時間;此外,如今大多數微控制器都內置有 RTC 外設。
5g的期望是巨大的。然而,5G部署面臨的一個主要挑戰(zhàn)是,可用的次級6GGZ頻譜不支持為交付先進應用程序和同步用戶所需的最佳性能所需的延遲和吞吐量。雖然目前的亞6GGZ5G網絡比現(xiàn)有的4GLTE網絡稍有改進,但在密集的城市環(huán)境和擁擠的活動場地,它們未能實現(xiàn)5G覆蓋率、性能和延遲的承諾。mm波技術可以幫助解決這個問題,但也存在挑戰(zhàn)。本文探討了在處理這些5G部署挑戰(zhàn)時需要考慮的關鍵因素。
基礎設施作為代碼(IaC),是一種用代碼定義基礎設施元素的實踐。這與通過GUI(圖形用戶界面)來實現(xiàn)它相反,例如,AWS控制臺。其思想是,為了具有確定性和可重復性,云基礎設施必須在一個基于用編程語言表達的模型的抽象描述中被捕獲,以便允許操作的自動化,否則應該手動執(zhí)行。
隨著人工智能的不斷發(fā)展,?大型語言模型 從醫(yī)療保健到金融,在各個行業(yè)都變得越來越普遍。然而,隨著它們的使用日益增多,確保API的安全是至關重要的責任,使這些模型能夠與外部系統(tǒng)交互。開發(fā)人員發(fā)展方案方法對設計和實施至關重要?安全API 對于人工智能LLMS,確保敏感數據不受可能的破壞。本文探討了創(chuàng)建安全的人工智能LLIMIS的最佳實踐,并探討了開發(fā)人員信息管理系統(tǒng)在防止數據破壞方面的重要作用。
人工智能和機器學習已經從實驗技術演變?yōu)楝F(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。有效構建和部署AI/ML模型的公司獲得了顯著的競爭優(yōu)勢,但創(chuàng)建一個功能齊全的AI系統(tǒng)是復雜的,涉及多個階段。
大間隙功率轉換器由于其固有的空間和尺寸有限、所需的高檢測速度和高檢測率,使開發(fā)單一的電流傳感器方案變得困難。在匹配所有需求方面的不同權衡使得很難實現(xiàn)一種適用于所有情況的電流感知方法。研究了改進現(xiàn)有單方案電流傳感器性能的方法。
下圖顯示了不同接地平面切口寬度的模擬 E‐Field 圖以及原始 PCB 設計。這些 E‐Field 圖用于確認結構設計正確并發(fā)現(xiàn)任何問題區(qū)域。例如,在具有較小寬度的第 2 層接地平面切口的模擬中,可以看到共面跡線的 E‐Field 與第 2 層接地平面強烈耦合,從而降低了跡線的阻抗。
最近,我們團隊的信號完整性小組被要求重新設計現(xiàn)有的 5GHz 接地共面波導 HYPERLINK 饋線,以提高客戶電路板上的 Wi-Fi 子系統(tǒng)的性能。測量顯示,饋線阻抗約為 38 歐姆。
開關模式電源(SMPS)產生的EMI輻射頻譜是由許多參數組成的函數,包括熱回路大小、開關速度(壓擺率)和頻率、輸入和輸出濾波、屏蔽、布局和接地。
實際應用中存在多種拓撲結構,比較常見有三種基本類型,按照功能劃分為(參見圖2):降壓(buck)、升壓(boost)、升/降壓(buck-boost或反轉)。
與直流充電器不同,交流充電器不使用堆疊式電源模塊,從而實現(xiàn)小型化并節(jié)省成本。單電源模塊架構限制了交流充電器在公共充電站的使用,因為交流充電器無法在合理的時間內提供所需的電量。相反,充電速度為22kW,更適合住宅電動汽車充電,消費者可以接受更長的充電時間。此外,有些很受歡迎,因為它們只需要一個標準插座。交流充電器利用 電動汽車的車載充電裝置將交流電轉換為直流電。
為了創(chuàng)建高質量的軟件,必須在向客戶發(fā)布應用程序之前進行徹底的測試。有許多方法可以嚴格分析你開發(fā)的軟件。靜態(tài)測試是一種很有價值的軟件開發(fā)技術,它側重于早期預防缺陷,而不執(zhí)行代碼。通過在開發(fā)的早期階段進行靜態(tài)測試,您可以避免潛在的缺陷并提高代碼質量。