嵌入式
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量子计算如何帮助人工智能变得更环保
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。
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量子计算的物理原理
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。
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进一步了解分立差动放大器的实现
差分放大器是一种常见且有用的电路，广泛用于从工厂自动化到电动汽车系统等各种应用。这主要是因为它有助于在嘈杂环境中的设计中添加共模和差分滤波。
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如何最大程度提高模拟输入模块的性能
可编程逻辑控制器 (PLC) 是自动化领域(尤其是工厂自动化)的重要组成部分。PLC 分为电压和电流输入，并将实际信号转换为数字信号。在这里，具有多个通道数的模拟输入模块可以处理各种测量，具体取决于需求和测量类型。
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如何实现卓越的大电流 PCB 设计
设计任何 PCB 都具有挑战性，尤其是当设备越来越小的时候。大电流 PCB 设计甚至更加复杂，因为它不仅面临同样的障碍，而且还需要考虑一系列独特的因素。
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为什么电流感应对于协作移动机器人来说必不可少
机器人在制造和仓储设施中越来越常见。工厂正在扩大移动机器人的使用范围，以帮助自动将物品从 A 点移动到 B 点，而无需人工干预，同时还扩大协作机器人的使用范围，以提高工作效率并减少工人疲劳。电流传感在移动机器人和协作机器人中起着关键作用，有助于实现这些优势。
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STC单片机AD转换电压表：应对纹波干扰与提升精度策略
在现代电子测量与控制系统中，单片机(MCU)扮演着核心控制器的角色。STC单片机以其高性价比、丰富的外设资源和良好的编程环境，在各类应用中广受欢迎。特别是在模拟信号采集与处理领域，STC单片机的AD(模数)转换功能显得尤为重要。然而，在实际应用中，STC单片机的AD转换电压表常常会受到纹波干扰，导致测量精度下降，数据波动增大。本文将深入探讨STC单片机AD转换电压表受纹波影响的问题，并提出一系列解决方案，旨在提升测量精度和稳定性。
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物联网与工业4.0：共创未来数字工厂的基石
随着科技的飞速发展，物联网(IoT)和工业4.0已成为推动制造业转型升级的重要力量。物联网通过连接各种设备、传感器和系统，实现了数据的实时收集、传输和分析，而工业4.0则强调智能制造、自动化和数据驱动的生产过程。两者的结合正在深刻改变传统制造业的运作模式，引领着未来数字工厂的创建与发展。
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怎么样控制脉冲信号，第一部分
测试电路脉冲响应的原理很简单：用尖锐脉冲击打电路，看看会发生什么。像往常一样，维基百科有一篇文章详细介绍了这个过程。这篇文章指出，理想脉冲——单位脉冲或狄拉克德尔塔——无限高、无限窄，其下方面积为 1，因此生成它非常棘手，这也很好，考虑到它会对从保护二极管到斜率等所有事物产生影响。幸运的是，它只是正态分布或高斯分布或钟形曲线的一个极端情况，生成或至少模拟起来稍微容易一些，而这个 DI 展示了如何做到这一点。
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走线布线如何改善 PCB 设计？
串扰可能发生在单个 PCB 层上的相邻走线之间，或两层之间彼此平行和垂直的走线之间。发生串扰时，一条走线的信号会压倒另一条走线，因为它的幅度比另一条走线大。
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怎么样控制脉冲信号，第二部分
在本文的第一部分中，我们了解了如何门控振荡器以生成表现良好的脉冲。现在，我们将了解如何将这个想法扩展到生成表现良好的阶跃函数或非常平滑的方波。
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利用人工智能与机器学习增强物联网安全
随着物联网(IoT)技术的快速发展，我们的生活、工作和生产方式正在经历前所未有的变革。然而，随着物联网设备的普及，其安全性问题也日益凸显。黑客攻击、数据泄露、恶意软件入侵等安全威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的风险和损失。为了应对这些挑战，人工智能(AI)和机器学习(ML)技术正逐渐成为增强物联网安全的重要手段。本文将探讨如何利用人工智能和机器学习来增强物联网安全，并分析其在实际应用中的效果与前景。
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物联网如何改变工业自动化?
在当今快速发展的科技时代，物联网(IoT)已经成为推动各个行业变革的重要力量，特别是在工业自动化领域。物联网通过无缝通信、实时数据分析和智能化控制，彻底改变了工业生产的面貌，提高了生产效率，降低了成本，增强了安全性，并为企业带来了实际的经济效益和社会效益。本文将详细探讨物联网如何在工业自动化中发挥重要作用。
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机器学习如何提升物联网应用的安全性
随着物联网(IoT)技术的迅猛发展，越来越多的设备被连接到互联网上，形成了一个庞大的生态系统。然而，物联网的安全性问题也日益凸显，包括数据隐私安全、网络攻击与入侵、物理安全、系统稳定性以及用户认证与访问控制等方面。传统的安全方法已经难以应对日益复杂和变化多端的网络威胁，因此，利用机器学习(ML)技术提升物联网应用的安全性成为了一种有前景的解决方案。
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万物互联时代：构建有效的边缘物联网架构
随着科技的飞速发展，物联网(Internet of Things，简称IoT)已经逐渐从概念走向现实，进入了万物互联的时代。物联网通过连接各种智能设备和物品，实现了对其进行智能化管理和控制，其应用范围广泛，涵盖了工业、农业、气象、水利、环境、能源、养殖等多个领域。然而，随着物联网设备的爆发式增长，现有的IT架构在处理物联网生成的海量数据时显得力不从心。因此，建立有效的边缘物联网架构成为解决这一问题的关键。
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