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5G 正在迅速席卷整个电子行业。这些速度更快、带宽更高的网络为消费者和企业带来了广泛的好处,但它们需要硬件方面做出重大改变。在这些必要的改变中,5G 电磁干扰 (EMI) 屏蔽是电子工程师面临的最大挑战之一。
脉冲宽度调制 (PWM) 是数模转换的绝佳基础。它的优点包括简单性和(理论上)完美的差分和积分线性。不幸的是,PWM 需要波纹滤波,这往往会使其速度变慢,尤其是在需要高分辨率(8 位以上)的情况下。
与传统的有刷直流电机相比,BLDC 电机更小、更轻、更安静,同时还能提高消费、工业、汽车和医疗应用的可靠性和能源效率。其无刷结构消除了机械磨损、导电灰尘、可听噪声和电弧等问题,简化了设备设计和维护。
在传统的连续导通模式 (CCM) 控制下,需要一种经济高效的解决方案来改善轻负载下的功率因数校正 (PFC) 并实现峰值效率,同时缩小无源元件,而这变得越来越困难。工程师们正在对复杂的多模式解决方案进行大量研究,以解决这些问题 [1]、[2],这些方法很有吸引力,因为它们可以缩小电感器的尺寸,同时通过轻负载下的软开关提高效率。
温度系统中可以使用多种类型的温度传感器。要使用的温度传感器取决于测量的温度范围和所需的精度。除了传感器之外,温度系统的精度还取决于传感器所连接的模拟数字转换器 (ADC) 的性能。在许多情况下,需要高分辨率 ADC,因为来自传感器的信号幅度非常小。Sigma delta (SD) ADC 适用于这些系统,因为它们是高分辨率设备。它们还具有温度系统所需的片上嵌入附加电路,例如激励电流和参考缓冲器。本文介绍了常用的 3 线和 4 线电阻温度检测器 (RTD)。它描述了将传感器连接到 ADC 所需的电路,并解释了 ADC 所需的性能要求。
将电源设计作为整个系统架构的后续考虑这一历史思维模式正在发生改变。在电子设计的重点转向电源效率之前,通常的做法是在系统设计完成后简单地添加电源电路。这种做法在今天根本不适用,因为电源处理必须是电路控制和监控的固有部分。
最佳设计的企业架构是任何组织 IT 系统的支柱,它支持实现组织业务目标的基础构建块。架构包括最佳实践、明确概述的策略、通用框架和指导方针,供工程团队和其他利益相关者选择正确的工具来完成任务。企业架构主要由支持业务线的架构团队管理。在大多数组织中,架构团队负责概述架构模式和通用框架,这将有助于工程和产品团队不必花费数小时的精力进行概念验证,而是帮助他们采用基于模式设计核心构建块的策略。
这些强大的机器虽然非常出色,但耗电量却惊人。一个训练中的 AI 模型所消耗的电量相当于五辆汽车一生所消耗的电量。使用互联网上的所有文本训练上一个 GPT-4 系统耗电量超过 1 亿美元,而且它说话仍然不太好。
如今,计算机无处不在,功能强大,在科学、教育、经济和日常生活中完成着各种各样的任务。任何买得起笔记本电脑或手机的人都可以使用它们。尽管微电子技术的进步推动了电力处理的巨大进步,但自从匈牙利物理学家和数学家约翰·冯·诺依曼提出基于存储程序的同名架构以来,计算机结构基本保持不变。冯·诺依曼的灵感来自英国数学家艾伦·图灵,他为计算和现代计算机科学奠定了逻辑数学基础。
引线键合广泛应用于电子设备、半导体行业和微电子行业。它使芯片与集成电路 (IC) 中的其他电子元件(如晶体管和电阻器)之间实现互连。引线键合可在芯片的键合焊盘与封装基板或另一芯片上的相应焊盘之间建立电气连接。
神经网络是一种系统,或者说是神经元的结构,它使人工智能能够更好地理解数据,从而解决复杂的问题。虽然网络类型多种多样,但本系列文章将仅关注卷积神经网络 (CNN)。CNN 的主要应用领域是模式识别和对输入数据中包含的对象进行分类。CNN 是一种用于深度学习的人工神经网络。这种网络由一个输入层、几个卷积层和一个输出层组成。卷积层是最重要的组件,因为它们使用一组独特的权重和过滤器,使网络能够从输入数据中提取特征。数据可以有多种不同的形式,例如图像、音频和文本。这种特征提取过程使 CNN 能够识别数据中的模式。通过从数据中提取特征,CNN 使工程师能够创建更有效、更高效的应用程序。为了更好地理解 CNN,我们将首先讨论经典的线性规划。