工業(yè)4.0是德國政府提出的一個高科技戰(zhàn)略計劃。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助,投資預(yù)計達2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平,建立具有適應(yīng)性、資源效率及人因工程學(xué)的智慧工廠,在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。其技術(shù)基礎(chǔ)是網(wǎng)絡(luò)實體系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)。
電子學(xué)的基礎(chǔ)之一是電源管理是熱管理。功率效率和熱性能齊頭并進,因為系統(tǒng)浪費的能量始終表示為熱量。如果你能提高效率,你就可以降低溫度,你的電子設(shè)備工作得更好、更可靠。
在電動汽車中,電池包和電池充電系統(tǒng)取代了IC發(fā)動機。車載電池充電器系統(tǒng)連接到交流電源網(wǎng)絡(luò)(主電源),將交流電源轉(zhuǎn)換為直流電源,并為電池組充電?;蛘撸擒囕d充電站可以直接提供直流電,并以更快的速度為電池充電。來自充電站的固定電纜具有基于充電站支持的協(xié)議的充電連接器。如果充電站支持多個協(xié)議,它可能有多個連接器。
隨著我們在日常生活中更多地轉(zhuǎn)向使用無線產(chǎn)品,電力電子研究同時也在為電動汽車 (EV) 等事物發(fā)展無線充電的新趨勢。許多國家現(xiàn)在正在實施燃油經(jīng)濟性法規(guī)并推動以電動汽車取代汽油車的舉措;因此,汽車制造商現(xiàn)在非常關(guān)注電動汽車的開發(fā)。雖然鋰離子電池和超級電容器等技術(shù)進步大有希望,但更平穩(wěn)地向電動汽車整體過渡的主要要求是基礎(chǔ)設(shè)施和合適的快速充電系統(tǒng)的可用性。
動態(tài)頻譜共享 (DSS) 可為移動網(wǎng)絡(luò)運營商 (MNO) 帶來顯著優(yōu)勢,使他們能夠擴大 5G 覆蓋范圍,而無需永久重新分配長期演進 (LTE) 頻譜或購買 5G 頻譜。通過對現(xiàn)有基站進行軟件升級,可以部署 DSS。聽起來好得令人難以置信?也許。以下是概念、實施挑戰(zhàn)和可能的解決方案的概述。
速率匹配技術(shù)用于 NR 物理下行鏈路共享信道 (PDSCH) 傳輸,使用3GPP技術(shù)規(guī)范中定義的模式。模式中攜帶的信息如表1所示。PDSCH 解調(diào)參考信號 (DMRS) 未進行速率匹配以保證 DMRS 性能。3GPP 中的速率匹配模式?jīng)Q定了網(wǎng)絡(luò)如何向 UE 提供速率匹配信息。UE 知道承載 LTE 小區(qū)特定參考信號 (CRS) 的資源元素,并在解碼 NR PDSCH 時忽略它們。
盡管與汽油或柴油汽車相比,電動汽車 (EV) 的綠色特性可能已得到廣泛認可,但一些消費者頑固地拒絕過渡,主要是因為成本。然而,其他因素也發(fā)揮了作用。根據(jù)麥肯錫的一份報告,里程焦慮和沒有足夠的高效充電站也被認為是購買的嚴(yán)重障礙。報告稱,隨著電動汽車價格繼續(xù)下降,這兩個因素可能很快就會變得更加突出。
5G 被廣泛認為是一種移動技術(shù),可能要到 2020 年或 2021 年才能使用,即便如此,也不會廣泛使用。但是,隨著移動數(shù)據(jù)流量的持續(xù)增長(過去 5 年增長了 18 倍),我們正朝著比以往更快的 5G 速度邁進。思科預(yù)測,到 2021 年,5G 連接產(chǎn)生的流量將是平均 4G 連接的 4.7 倍。
日常使用的無線設(shè)備數(shù)量持續(xù)增長;有移動設(shè)備、個人電腦、汽車、家用電子產(chǎn)品,而且這個名單還在不斷擴大。根據(jù)定義,電磁波也會產(chǎn)生具有潛在健康問題的電磁輻射。至少 40 年來,人們一直擔(dān)心電磁輻射的影響。隨著 1990 年代手機使用量的增長,這種擔(dān)憂也隨之增加。
手機在 1990 年代成為第一個存在電磁輻射問題的大容量無線設(shè)備。大多數(shù)用戶將設(shè)備靠近耳朵,因此大腦可能會受到輻射。為應(yīng)對當(dāng)時手機的迅速普及而制定了法規(guī)。今天,絕大多數(shù)無線電話客戶已經(jīng)在很大程度上切換到使用有線或無線耳機的免提使用模式。
5G 新無線電 (NR) 源于普遍連接、極高數(shù)據(jù)速率和低延遲但高度可靠的網(wǎng)絡(luò)的愿景。國際電信聯(lián)盟 (ITU) 與國際移動電信 (IMT) 合作制定了IMT-2020愿景,確定了 5G NR 的三個主要用例:
最近,一位前谷歌研究人員聲稱,該公司使用的一些算法達到了遠高于其初始設(shè)計的感知能力。 在《星際迷航:下一代》劇集“男人的尺度”中,JAG 上尉 Phillipa Louvois 規(guī)定企業(yè)號的機器人 Data 不是 Starfleet 的財產(chǎn),他辯稱:“我們一直在圍繞一個基本問題跳舞:是否數(shù)據(jù)有靈魂?我不知道他有。我不知道我有。但我必須給他自由去探索這個問題?!?/p>
在過去十年中,高性能計算 (HPC) 系統(tǒng)上的工作流已經(jīng)大大多樣化,通常將 AI/ML 處理與傳統(tǒng) HPC 相結(jié)合。作為回應(yīng),已經(jīng)設(shè)計并使用了各種各樣的專用 HPC 計算機系統(tǒng)(集群節(jié)點)來解決特定的應(yīng)用程序和框架性能優(yōu)化問題。針對這些系統(tǒng)的不同隊列允許每個用戶指示批處理調(diào)度程序?qū)⒆鳂I(yè)分派到與其應(yīng)用程序的計算要求非常匹配的硬件。高內(nèi)存節(jié)點、具有一個或多個加速器的節(jié)點、支持高性能并行文件系統(tǒng)的節(jié)點、交互式節(jié)點以及旨在支持容器化或虛擬化工作流的主機只是為 HPC 開發(fā)的專用節(jié)點組的幾個示例。
每個企業(yè)主都知道(或至少應(yīng)該知道)他們的客戶以及他們的客戶體驗品牌的方式對他們的業(yè)務(wù)成功至關(guān)重要。近年來,越來越多的企業(yè)、品牌和組織利用人工智能和機器學(xué)習(xí) (AI/ML) 的演進和改進來解決這些客戶和用戶體驗 (CX/UX)。
陷入困境的美國郵政局在 2019 年采取了第一個嘗試性的步驟來擁抱人工智能技術(shù),并決定部署一個圖像分析系統(tǒng),使用 GPU 支持的服務(wù)器和深度學(xué)習(xí)軟件來訓(xùn)練包裹分類算法。