应用
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利用低静态电流 (IQ) 技术延长电池寿命而不牺牲系统性能的三种方法
电池供电设备的激增推动了全球对更好、更低成本的电池和电池组的需求。电池制造商正在引入新的化学物质和小型化电池组，这对电力需求提出了新的、复杂的限制。另一方面，基本功能保持不变。当今的电池必须能够在不牺牲系统性能的情况下最大限度地延长运行时间并延长存储寿命。
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嵌入式Linux的OTA更新,第1部分-基础知识和实现
更新并不总是必要的,但是很难想出有哪些软件没有在某个时候发现的错误。即使您的软件是完美的,如果设备在网络上或互联网上与任何开源库进行通信,安全更新也可能成为必需品。
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双极性DAC在灵活性上设计不如分立式方案 ？
许多现代工业和仪器仪表系统可以接入多个不同电源，最常见的是15V用于模拟电路，3V或5V用于数字逻辑。其中大部分应用要求输出以10V摆幅驱动外部大负载。
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嵌入式Linux的OTA更新,第2部分-现成更新系统的比较
这个更新系统感觉非常专业和可用的盒子.它使用了一个与前一篇文章中描述的非常相似的双根文件更新系统。它与U-脚紧密结合,以允许在非引导图像的情况下返回。
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无服务应用程序的监测和故障排除
开发人员独自处理应用程序开发、服务器日志、基础设施和其他资源的时代已经一去不返。随着介绍 无服务器计算 ,企业可以更快地构建和部署应用程序。无服务器架构从开发人员那里卸下日常任务,让他们专注于应用程序构建。它们提供可伸缩、灵活和成本效益高的解决方案,从而消除了管理服务器的必要性。
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微控制器在提高机器人电机控制设计中的系统性能方面发挥的作用
机器人系统自动执行重复性任务，执行复杂或耗电的运动，并且可以在对人类危险或有害的环境中执行任务。更高集成度、更高性能的微控制器(MCU)可提高能效，并以更高的精度实现更平稳、更安全的操作，从而提高生产率和自动化程度。例如，在涉及激光焊接、精密喷漆、喷墨打印和3D打印的应用中， 0.1 毫米以内的精度有时至关重要。
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提高集成测试的能见度
本文为编写集成测试提供了实用的建议,演示了如何侧重于与外部服务的交互规范,使测试更具可读性和易于维护。该方法不仅提高了测试的效率,而且还促进了对应用程序中集成流程的更好理解。通过具体例子,各种策略和工具,例如DSL包装器,JsonAssert ,并将探索PACT-将为读者提供一个全面的指南,以提高整合测试的质量和能见度。
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提高 SiC 逆变器和其他应用中隔离偏置电源的共模瞬态电压抗扰度 (CMTI)
近年来，碳化硅 (SiC) 场效应晶体管 (FET) 在牵引逆变器设计中的使用显着增加。其主要原因是 SiC FET 可以在高开关频率下工作，从而在保持高效率的同时提高功率密度。另一方面，SiC 逆变器可以产生大于 100V/ns 的大瞬态电压 (dv/dt) 信号，引发人们对共模瞬态电压抗扰度 (CMTI) 的担忧。这在设计逆变器栅极驱动器的隔离偏置电源时提出了新的挑战。
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实时测试最佳做法指南，第一部分
实时测试是软件开发生命周期的一个关键部分,涉及实时测试软件应用程序的可靠性和功能。这包括模拟实时环境或场景,以验证软件应用程序在各种负载条件下的性能。因此,实时测试已成为软件测试的主要方面之一。它已经普及,因为它能够测试其操作模式中的软件应用。
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实时测试最佳做法指南，第四部分
可以使用自动化测试工具进行实时测试,这不仅加快了测试过程,而且确保了软件应用程序的质量。有几个工具可以实时测试;但是,选择取决于它们的特点和软件应用程序的具体要求。
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实时测试最佳做法指南，第三部分
手动测试是一种测试方法,在这种方法中,测试用例的执行和开发是在不使用自动化测试框架或工具的情况下人工完成的。当软件应用程序进行实时测试时,一些问题或错误可能会干扰其功能。因此,进行了手动测试,以使应用程序稳定和无故障。测试人员从最终用户的角度对软件应用程序进行手动测试,以开发准确的测试用例,并向开发人员提供相关反馈,以便及时修复。
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实时测试最佳做法指南，第二部分
在本地机器上进行测试可以更好地控制测试环境。团队可以定制基础设施和工具以满足其需求,从而在没有网络延迟的情况下实现更快的测试周期。然而,需要更多的资源来帮助扩大规模,以适应更大的情况。
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神经网络从感知到深入学习
从受到人类大脑的启发,到发展出能够获得非凡成就的复杂模型, 神经网络 已经走了很长一段路。在接下来的博客中,我们将深入讨论神经网络的技术历程--从基本感知器到先进的深度学习架构,推动人工智能的创新。
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设计下一代碳化硅数据中心冷却系统
数据中心是数字世界的支柱,容纳了为互联网、云计算和其他数据驱动服务提供动力的大型服务器。随着对这些服务的需求增加,他们消耗的能源也会增加。
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如何缩放RAG并构建更精确的LLMS
恢复增强一代 RAG已经成为一种主要的模式,以消除幻觉和其他影响大型语言模型内容生成的不准确。然而,RAP需要围绕它的正确的数据体系结构来有效和高效地扩展。数据流方法为向LLMS提供大量不断丰富、可信的数据以产生准确结果的最佳架构奠定了基础。这种方法还允许数据和应用程序团队独立工作和规模化,以加快创新。
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