在现代电子技术的发展中，集成电路作为电子系统的核心，其性能和技术水平直接决定了整个电子系统的性能和可靠性。CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)数字集成电路，作为当前应用最广泛的集成电路技术之一，其独特的结构和优异的性能使其在计算机、通信、消费电子等众多领域发挥着至关重要的作用。本文将对CMOS数字集成电路进行详细介绍，并探讨其特点。
嵌入式系统的远程桌面控制方案，其基本思想是尽可能地减少终端资源占用，最大限度地增强其适用范围，以此达到增强应用价值的目的。
D/A转换是将数字量信号转换成模拟量信号的过程。由计算机运算处理的结果(数字量)往往也需要转换为模拟量，以便控制对象，这一过程即为“数模转换”(D/A)。
硅成为制造半导体产品的主要原材料，广泛应用于集成电路等低压、低频、低功率场景。但是，第一代半导体材料难以满足高功率及高频器件需求。
在讨论SPI 数据传输时,必须明确以下两位的特点及功能:(1) CPOL: 时钟极性控制位。
随着智能交通系统的快速发展，汽车动态称重仪作为其核心设备之一，在高速公路收费、桥梁保护、车辆安全监测等领域发挥着重要作用。然而，由于汽车行驶过程中的振动、路面不平整等因素，动态称重仪所采集到的信号往往包含大量噪声和干扰，这极大地影响了称重的精度和稳定性。因此，如何有效地消除这些噪声和干扰，提高动态称重的精度，成为了亟待解决的问题。本文将从FIR算法的基本原理、特点及其在汽车动态称重仪中的应用等方面进行探讨。
Keras 最初是一个独立的神经网络库，后来迅速转变为深度学习领域的重要参与者。如今，它被公认为 TensorFlow 的高级API，为人工智能爱好者提供简化的界面。这种显着的转变很大程度上归功于其用户友好性，它填补了高复杂性库与开发人员的实际需求之间的差距。
在不断发展的人工智能世界中，开发人员在选择正确的深度学习框架时常常感到困惑。无论是由 Google Brain 团队力量支持的 TensorFlow 丰富文档，还是由 Facebook 人工智能研究实验室提供的 PyTorch 动态计算图，选择都不是那么简单。有些框架在语义分割方面表现出色，而另一些框架则在 GPU 基准测试方面表现出色。
最近，在 ChatGPT 和 Bard 等公司的引领下，生成式 AI 掀起了热潮，企业越来越多地寻求了解该技术的用例。现在是围绕人工智能的力量展开对话的好时机，但生成式人工智能并不是什么新鲜事。十多年来，生成式建模(即生成式 AI)在幕后蓬勃发展，主要受到三个因素的推动：2015 年的 Tensorflow 和 2016 年的 PyTorch 等开源软件库的开发;神经网络架构和训练方面的创新;以及图形处理单元 (GPU) 和张量处理单元 (TPU) 等硬件改进，以促进大规模神经网络的训练和推理。
在人工智能 (AI) 的动态格局中，两项突破性技术—— 大型语言模型 (LLM)和检索增强生成 (RAG) ——因其在理解和生成类人文本方面的变革潜力而脱颖而出。本文对 LLM 和 RAG 进行了比较，阐明了它们的机制、应用以及它们为人工智能领域提供的独特优势。
在某FPGA系统中，对电源系统进行调试，在同样的测试条件下，发现其中有一块板相对其它的板功耗总偏大，进而对其进行调试分析。
DCDC输出电压纹波的介绍以及如何去改善。纹波电源输出交流纹波可以视为是直流输出叠加一个交流成份;从图中可以看出，纹波中包括了两个交流成份：一个是频率为两倍工频输入电压的正弦波，这是由交流输入整流电路引起的
如下是一个NMOS的开关电路，阶跃信号VG1设置DC电平2V，方波(振幅2V，频率50Hz)，T2的开启电压2V，所以MOS管T2会以周期T=20ms进行开启和截止状态的切换。
在日新月异的多媒体时代，便携式电子产品，如智能电话、PDA、MP3、PMP、DSC、DVC、NB等多媒体产品，对声音质量的要求越来越严格。
