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  • 聯(lián)想發(fā)布端側(cè)AI新技術(shù) PC本地推理能力媲美 OpenAI-mini

    5月7日消息，今日，聯(lián)想創(chuàng)新科技大會(Tech World)以“讓AI成為創(chuàng)新生產(chǎn)力”為主題，聚焦混合式人工智能，從個(gè)人到企業(yè)，全方位展示聯(lián)想創(chuàng)新技術(shù)成果。

  • 單車?yán)麧櫝?0萬元 全球車企第一！法拉利一季度凈利潤33億元

    5月7日消息，日前，法拉利公布2025年第一季度業(yè)績。

  • 如何在模擬從驅(qū)動到連接器的信號完整性設(shè)置合適的接收端

    在現(xiàn)代電子系統(tǒng)中，信號完整性對于確保系統(tǒng)的可靠運(yùn)行至關(guān)重要。從驅(qū)動到連接器的信號傳輸路徑，涵蓋了復(fù)雜的電路布局與多樣的電氣元件，極易受到多種因素干擾，引發(fā)信號完整性問題。設(shè)置合適的接收端，成為優(yōu)化這一信號傳輸過程、保障信號質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

  • 相控陣天線系統(tǒng)為目標(biāo)探測、跟蹤和信息傳輸提供了高效解決方案

    相控陣天線通過對多個(gè)天線單元的發(fā)射或接收信號進(jìn)行相位和幅度控制，實(shí)現(xiàn)波束的靈活掃描和指向。這種電子掃描方式摒棄了傳統(tǒng)機(jī)械掃描的局限性，極大地提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和靈活性。相控陣天線在雷達(dá)、通信、電子戰(zhàn)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，為目標(biāo)探測、跟蹤和信息傳輸提供了高效解決方案。

  • CAN 總線隔離方法對比：哪種更優(yōu)?

    在工業(yè)自動化、汽車電子等領(lǐng)域，CAN(Controller Area Network)總線憑借其高可靠性、多主通信、高速傳輸以及連接節(jié)點(diǎn)眾多等優(yōu)勢，成為了應(yīng)用極為廣泛的通信協(xié)議。然而，實(shí)際應(yīng)用環(huán)境往往十分復(fù)雜，存在諸如電磁干擾、地電位差、電壓沖擊等諸多問題，這些問題可能會對 CAN 總線的通信穩(wěn)定性與可靠性造成嚴(yán)重影響，甚至損壞設(shè)備。為有效解決這些問題，CAN 總線隔離技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。通過在 CAN 總線節(jié)點(diǎn)間增加隔離層，可防止電氣干擾、電壓沖擊和故障傳播，進(jìn)而確保 CAN 總線系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。本文將深入探?CAN 總線隔離的多種方法，并分析在不同應(yīng)用場景下哪種方法更為適宜。

  • 納祥科技客戶案例：Type-c手機(jī)外接強(qiáng)光手電筒方案，超強(qiáng)光輸出

    納祥科技客戶定制款Type-C迷你強(qiáng)光手電筒方案，集成了LED燈珠、驅(qū)動電路、Type-C接口、供電邏輯等核心部分，以1W輸入功率實(shí)現(xiàn)超210流明亮度，可廣泛應(yīng)用于戶外應(yīng)急、夜間照明等多種場景中。

  • 高速數(shù)據(jù)傳輸：構(gòu)建嵌入式視覺的未來

    在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)如同流淌在信息高速公路上的血液，驅(qū)動著各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展。而在嵌入式視覺領(lǐng)域，高速數(shù)據(jù)傳輸正扮演著越來越關(guān)鍵的角色，它不僅是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)視覺感知的基礎(chǔ)，更是開啟未來智能應(yīng)用無限可能的鑰匙。

  • 單工、半雙工和全雙工詳解

    通信過程的任意時(shí)刻，信息只能由一方A傳到另一方B，則稱為單工。

  • MCU 系統(tǒng)中 IoT RAM 的潛在應(yīng)用

    在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展，微控制器單元(MCU)系統(tǒng)在各種設(shè)備中的應(yīng)用越來越廣泛。而在 MCU 系統(tǒng)中，內(nèi)存作為存儲和處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵組件，其性能和特性對整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。IoT RAM 作為一種專門為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用設(shè)計(jì)的內(nèi)存，正逐漸展現(xiàn)出其在 MCU 系統(tǒng)中的獨(dú)特優(yōu)勢和潛在應(yīng)用價(jià)值。

  • 邊緣生成式 AI 的崛起：消費(fèi)者身邊的智能計(jì)算

    在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能(AI)無疑是推動各行業(yè)創(chuàng)新與發(fā)展的核心力量。從最初的簡單算法到如今復(fù)雜的大模型，AI 的發(fā)展日新月異。而隨著數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長以及實(shí)時(shí)處理需求的飆升，傳統(tǒng)的云端 AI 模式逐漸顯露出諸多局限性，尤其是在帶寬受限或?qū)﹄[私要求極為嚴(yán)苛的場景下，依賴遠(yuǎn)程云服務(wù)器進(jìn)行 AI 計(jì)算已難以滿足實(shí)際需求。在這樣的背景下，邊緣生成式 AI 異軍突起，正引領(lǐng)著智能計(jì)算領(lǐng)域的全新變革，將智能體驗(yàn)切實(shí)地帶到消費(fèi)者身邊。

  • 低功耗 60GHz 毫米波雷達(dá)傳感器：開啟高精度傳感新時(shí)代

    在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，傳感器技術(shù)作為眾多領(lǐng)域的關(guān)鍵支撐，不斷邁向新的高度。低功耗 60GHz 毫米波雷達(dá)傳感器以其卓越的性能，正逐漸成為實(shí)現(xiàn)高精度傳感的核心力量，為眾多應(yīng)用場景帶來了前所未有的變革。

  • 破解 AI 集群擴(kuò)展中的關(guān)鍵瓶頸

    人工智能技術(shù)的快速創(chuàng)新迭代也給數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)帶來了前所未有的壓力。例如，Meta 最近發(fā)布的有關(guān) Llama 3 405B 模型訓(xùn)練集群的論文顯示，該模型在預(yù)訓(xùn)練階段需要超過 700TB 的內(nèi)存和 16000 顆英偉達(dá) H100 GPU 芯片。據(jù) Epoch AI 預(yù)計(jì)，到 2030 年，人工智能模型所需的計(jì)算能力將是目前領(lǐng)先模型的 1 萬倍。如果企業(yè)擁有數(shù)據(jù)中心，那么部署人工智能只是時(shí)間問題，而其中人工智能集群的擴(kuò)展則成為關(guān)鍵難題。

  • 物聯(lián)網(wǎng)ram繼承PSRAM的積極特性

    PSRAM，作為一種融合了動態(tài)隨機(jī)存取存儲器(DRAM)高密度特性與靜態(tài)隨機(jī)存取存儲器(SRAM)易用性的存儲技術(shù)，其重要性不言而喻。從結(jié)構(gòu)上看，PSRAM 內(nèi)部主要由 DRAM 存儲單元負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，SRAM 接口電路將 DRAM 的操作轉(zhuǎn)換為外部系統(tǒng)可識別的 SRAM 操作模式，刷新控制電路則自動執(zhí)行 DRAM 的刷新操作以確保數(shù)據(jù)完整性。這種獨(dú)特的架構(gòu)設(shè)計(jì)賦予了 PSRAM 一系列出色的技術(shù)特點(diǎn)。

  • IIC 總線串聯(lián)電阻的深度解析

    在集成電路的通信領(lǐng)域，IIC(Inter - Integrated Circuit)總線以其簡潔的二線制結(jié)構(gòu)和高效的通信能力，在嵌入式系統(tǒng)、傳感器網(wǎng)絡(luò)、消費(fèi)電子等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，在 IIC 總線的實(shí)際設(shè)計(jì)與調(diào)試過程中，細(xì)心的工程師會發(fā)現(xiàn)，通常會在 SDA(串行數(shù)據(jù)線)和 SCL(串行時(shí)鐘線)上串聯(lián)一個(gè)電阻。這個(gè)看似簡單的電阻，背后卻蘊(yùn)含著豐富的電路原理和設(shè)計(jì)考量。本文將從 IIC 總線的電氣特性、信號完整性、電路保護(hù)等多個(gè)維度，深入剖析 IIC 總線串聯(lián)電阻的原因。

  • 邊緣 AI 芯片架構(gòu)的思考：為何可擴(kuò)展 GPU 架構(gòu)值得關(guān)注

    在人工智能(AI)技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，邊緣 AI 已成為行業(yè)矚目的焦點(diǎn)。邊緣 AI 旨在將 AI 的能力拓展至網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與決策，避免了數(shù)據(jù)傳輸至云端帶來的延遲與帶寬限制等問題。而在邊緣 AI 系統(tǒng)中，芯片架構(gòu)的選擇至關(guān)重要，它直接關(guān)乎系統(tǒng)的性能、功耗以及應(yīng)用的靈活性。在眾多架構(gòu)中，可擴(kuò)展 GPU 架構(gòu)正逐漸嶄露頭角，吸引了眾多開發(fā)者與企業(yè)的目光。

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