電子電路直流電路中轉(zhuǎn)換電壓的裝置介紹

這一轉(zhuǎn)換器通過電子電路將一個直流電源的電壓轉(zhuǎn)換為另一個直流電源所需的電壓，廣泛應(yīng)用于各種電子設(shè)備中，如手機(jī)、平板電腦以及電動汽車等。

如何優(yōu)化光耦電路以提高效率

光耦合器，簡稱光耦，作為一種關(guān)鍵的電子元件，在現(xiàn)代電子設(shè)備中應(yīng)用廣泛。其通過光信號實現(xiàn)電信號的隔離與傳輸，具有電氣隔離性能優(yōu)越、抗干擾能力強(qiáng)等顯著優(yōu)勢，被大量用于電源管理、信號傳輸、控制系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域。然而，隨著電子技術(shù)的不斷發(fā)展，對光耦電路在效率、響應(yīng)速度和功耗等方面提出了更高要求，傳統(tǒng)光耦電路在這些方面存在一定的提升空間。本文將深入探討優(yōu)化光耦電路的方法，以提高其整體效率，滿足現(xiàn)代電子設(shè)備日益增長的高性能需求。

為 Type-C 連接器傳輸開發(fā)優(yōu)化的電源適配器

通用串行總線(USB)規(guī)格的最新迭代版本 USB 3.1 第 2 代，有望改變 IT、消費(fèi)、工業(yè)及通用嵌入式電子設(shè)備交換數(shù)據(jù)和供電的方式。再加之 Type-C 連接器，它就能夠替代許多其它形式的有線連接，而且它已經(jīng)在便攜式消費(fèi)設(shè)備領(lǐng)域呈現(xiàn)迅速增長之趨。這可能與該規(guī)格的供電(PD)方面最為相關(guān)。隨著 Type-C 連接器用于更多設(shè)備，用戶對供電潛能的意識也將會增加。

芯片：模塊的核心動力

芯片堪稱藍(lán)牙模塊的 “心臟”，決定著其運(yùn)算能力與整體性能。優(yōu)質(zhì)的芯片能保障藍(lán)牙模塊高效穩(wěn)定地運(yùn)行。以低功耗藍(lán)牙模塊為例，Nordic、Ti 等廠商的芯片表現(xiàn)出色。億佰特的低功耗藍(lán)牙模塊多采用優(yōu)質(zhì)的 CC2541 芯片，該芯片憑借其良好的性能，使模塊在低功耗運(yùn)行的同時，能實現(xiàn)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸與連接，為智能設(shè)備的長續(xù)航與可靠通信奠定基礎(chǔ)。若芯片性能不佳，可能導(dǎo)致模塊運(yùn)算速度慢、數(shù)據(jù)處理能力弱，進(jìn)而出現(xiàn)連接不穩(wěn)定、傳輸速率低等問題 。

AI加速器的EMC設(shè)計范式，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的實時電磁干擾預(yù)測與動態(tài)濾波

隨著人工智能算力需求指數(shù)級增長，AI加速器正從云端向邊緣端加速滲透，其工作頻率突破GHz級、集成度突破千億晶體管，導(dǎo)致電磁干擾(EMI)問題呈現(xiàn)“高密度、強(qiáng)耦合、動態(tài)化”特征。傳統(tǒng)基于靜態(tài)測試的電磁兼容(EMC)設(shè)計范式已難以滿足實時性要求，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的實時電磁干擾預(yù)測與動態(tài)濾波技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，通過構(gòu)建“感知-預(yù)測-抑制”閉環(huán)系統(tǒng)，實現(xiàn)EMI從被動治理到主動防控的范式躍遷。

AI加速器的DSP化趨勢：可重構(gòu)計算單元在邊緣推理中的動態(tài)調(diào)度策略

隨著5G網(wǎng)絡(luò)普及與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備爆發(fā)式增長，邊緣計算正從概念驗證走向規(guī)?；渴?。據(jù)IDC預(yù)測，2025年全球邊緣數(shù)據(jù)量將占總體數(shù)據(jù)量的50%，這對邊緣節(jié)點的實時處理能力提出嚴(yán)苛要求。在此背景下，AI加速器的DSP化趨勢與可重構(gòu)計算單元的動態(tài)調(diào)度策略，成為突破邊緣推理性能瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)路徑。

STM32 產(chǎn)品線：賦能工業(yè) + AI 2.0 時代的強(qiáng)勁引擎

在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時代，工業(yè)領(lǐng)域正經(jīng)歷著深刻的變革。隨著人工智能(AI)技術(shù)的不斷演進(jìn)，工業(yè) + AI 2.0 時代已然來臨，為工業(yè)生產(chǎn)帶來了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在這場變革中，STM32 產(chǎn)品線憑借其卓越的性能和豐富的功能，成為了賦能工業(yè) + AI 2.0 時代的關(guān)鍵力量。

負(fù)責(zé)任的賦能技術(shù)實現(xiàn)邊緣 AI 全面適用

在當(dāng)今數(shù)字化時代，邊緣 AI 正以前所未有的態(tài)勢改變著我們的生活與產(chǎn)業(yè)格局。從智能安防到自動駕駛，從醫(yī)療健康到工業(yè)制造，邊緣 AI 的身影無處不在。然而，要實現(xiàn)邊緣 AI 的全面適用，仍面臨諸多挑戰(zhàn)，而負(fù)責(zé)任的賦能技術(shù)則成為攻克這些難題的關(guān)鍵所在。

DPU卸載機(jī)器學(xué)習(xí)推理：PyTorch模型在BlueField-3的INT8量化部署實現(xiàn)2ms級ResNet50推理

在AI算力需求指數(shù)級增長的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU憑借其512個NPU核心和400Gbps線速轉(zhuǎn)發(fā)能力，為機(jī)器學(xué)習(xí)推理提供了革命性的硬件卸載方案。通過將PyTorch模型量化至INT8精度并結(jié)合DPU的硬件加速引擎，某頭部云服務(wù)商在BlueField-3上實現(xiàn)了ResNet50推理延遲從12ms壓縮至2ms的行業(yè)突破，同時保持Top-1準(zhǔn)確率達(dá)75.8%。

邊緣 AI 視頻流分析的挑戰(zhàn)與未來趨勢

邊緣 AI 視頻應(yīng)用場景

邊緣 AI 視頻分析-實時分析的關(guān)鍵能力

邊緣 AI 視頻分析的體系構(gòu)建

電容感應(yīng)的基本原理

電容，從物理學(xué)角度來看，是指電荷存儲和分布的能力，是電場中電荷存儲量的度量。其大小由兩個導(dǎo)體之間的距離、面積以及它們之間介質(zhì)的介電常數(shù)所決定，遵循公式C=d?A，其中C表示電容，?是介電常數(shù)，A為導(dǎo)體面積，d是導(dǎo)體間距。

什么是AXI突發(fā)傳輸

AXI（Advanced eXtensible Interface）突發(fā)傳輸是AMBA 4.0協(xié)議的核心特性，通過單地址周期內(nèi)連續(xù)傳輸多數(shù)據(jù)單元，顯著提升系統(tǒng)總線效率。本文從體系結(jié)構(gòu)角度系統(tǒng)分析AXI突發(fā)傳輸?shù)墓ぷ鳈C(jī)制、協(xié)議規(guī)范、性能模型及應(yīng)用場景。研究表明，合理配置突發(fā)參數(shù)可提升數(shù)據(jù)傳輸效率3-8倍，但需權(quán)衡延遲、功耗與硬件復(fù)雜度。隨著異構(gòu)計算發(fā)展，AXI突發(fā)傳輸在Zynq MPSoC等平臺已成為加速數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。