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1978年,ADI創(chuàng)始人Ray Stata首次訪華,就成功收獲了來自石油鉆井系統(tǒng)的大訂單。自此之后,ADI和中國的本土客戶開始了緊密的合作,雙方技術(shù)和資源互補(bǔ),共同見證了中國發(fā)展。40年后,中國一躍成為智能汽車領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,而ADI不僅一直踐行著扎根中國的承諾,還在中國本地設(shè)置了本土芯片產(chǎn)品定義、設(shè)計和應(yīng)用,并將中國汽車領(lǐng)域的一系列創(chuàng)新服務(wù)到全球市場。
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功率密度是電源設(shè)計的永恒話題,而隨著近年來各類創(chuàng)新應(yīng)用對于功率等級的提高,要在同樣甚至更小的體積中達(dá)成同樣的供電需求,就勢必要把功率密度推向更高的緯度。而追求電源設(shè)計功率密度的提升,最根本的是要從器件層面入手。對于電源芯片而言,提升功率密度絕非易事。在提升的同時,就會面對著來自散熱、EMI等因素帶來的反制。功率密度的提升絕非提高電壓電流那么簡單,而是需要來自芯片前道的材料、工藝、電路設(shè)計和來自后道封裝的多方面配合。那么如何克服一系列的挑戰(zhàn),將電源芯片的功率密度卷出新高度?TI于近日發(fā)布的100V GaN驅(qū)動芯片LMG21/3100和隔離DC/DC UCC33420-Q1,我們可以從中找到答案。
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機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,它涵蓋了概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多個學(xué)科領(lǐng)域。其主要研究目標(biāo)是讓計算機(jī)能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,從而獲取新的知識或技能,并重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)以不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,它使計算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域。
在機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多任務(wù)中,分類問題占據(jù)核心地位,其目標(biāo)是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)將其歸入預(yù)定義的一系列類別。機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一大類模型,主要用于根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將其劃分為不同的類別。這些模型在多種場景下都有廣泛應(yīng)用,如圖像識別、自然語言處理、金融風(fēng)控等。本文將深入探討并詳細(xì)介紹幾種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型,以及它們的基本原理、特點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用場景。