工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划。该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助,投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。
电子学的基础之一是电源管理是热管理。功率效率和热性能齐头并进,因为系统浪费的能量始终表示为热量。如果你能提高效率,你就可以降低温度,你的电子设备工作得更好、更可靠。
在电动汽车中,电池包和电池充电系统取代了IC发动机。车载电池充电器系统连接到交流电源网络(主电源),将交流电源转换为直流电源,并为电池组充电。或者,非车载充电站可以直接提供直流电,并以更快的速度为电池充电。来自充电站的固定电缆具有基于充电站支持的协议的充电连接器。如果充电站支持多个协议,它可能有多个连接器。
随着我们在日常生活中更多地转向使用无线产品,电力电子研究同时也在为电动汽车 (EV) 等事物发展无线充电的新趋势。许多国家现在正在实施燃油经济性法规并推动以电动汽车取代汽油车的举措;因此,汽车制造商现在非常关注电动汽车的开发。虽然锂离子电池和超级电容器等技术进步大有希望,但更平稳地向电动汽车整体过渡的主要要求是基础设施和合适的快速充电系统的可用性。
动态频谱共享 (DSS) 可为移动网络运营商 (MNO) 带来显着优势,使他们能够扩大 5G 覆盖范围,而无需永久重新分配长期演进 (LTE) 频谱或购买 5G 频谱。通过对现有基站进行软件升级,可以部署 DSS。听起来好得令人难以置信?也许。以下是概念、实施挑战和可能的解决方案的概述。
速率匹配技术用于 NR 物理下行链路共享信道 (PDSCH) 传输,使用3GPP技术规范中定义的模式。模式中携带的信息如表1所示。PDSCH 解调参考信号 (DMRS) 未进行速率匹配以保证 DMRS 性能。3GPP 中的速率匹配模式决定了网络如何向 UE 提供速率匹配信息。UE 知道承载 LTE 小区特定参考信号 (CRS) 的资源元素,并在解码 NR PDSCH 时忽略它们。
尽管与汽油或柴油汽车相比,电动汽车 (EV) 的绿色特性可能已得到广泛认可,但一些消费者顽固地拒绝过渡,主要是因为成本。然而,其他因素也发挥了作用。根据麦肯锡的一份报告,里程焦虑和没有足够的高效充电站也被认为是购买的严重障碍。报告称,随着电动汽车价格继续下降,这两个因素可能很快就会变得更加突出。
5G 被广泛认为是一种移动技术,可能要到 2020 年或 2021 年才能使用,即便如此,也不会广泛使用。但是,随着移动数据流量的持续增长(过去 5 年增长了 18 倍),我们正朝着比以往更快的 5G 速度迈进。思科预测,到 2021 年,5G 连接产生的流量将是平均 4G 连接的 4.7 倍。
日常使用的无线设备数量持续增长;有移动设备、个人电脑、汽车、家用电子产品,而且这个名单还在不断扩大。根据定义,电磁波也会产生具有潜在健康问题的电磁辐射。至少 40 年来,人们一直担心电磁辐射的影响。随着 1990 年代手机使用量的增长,这种担忧也随之增加。
手机在 1990 年代成为第一个存在电磁辐射问题的大容量无线设备。大多数用户将设备靠近耳朵,因此大脑可能会受到辐射。为应对当时手机的迅速普及而制定了法规。今天,绝大多数无线电话客户已经在很大程度上切换到使用有线或无线耳机的免提使用模式。
5G 新无线电 (NR) 源于普遍连接、极高数据速率和低延迟但高度可靠的网络的愿景。国际电信联盟 (ITU) 与国际移动电信 (IMT) 合作制定了IMT-2020愿景,确定了 5G NR 的三个主要用例:
最近,一位前谷歌研究人员声称,该公司使用的一些算法达到了远高于其初始设计的感知能力。 在《星际迷航:下一代》剧集“男人的尺度”中,JAG 上尉 Phillipa Louvois 规定企业号的机器人 Data 不是 Starfleet 的财产,他辩称:“我们一直在围绕一个基本问题跳舞:是否数据有灵魂?我不知道他有。我不知道我有。但我必须给他自由去探索这个问题。”
在过去十年中,高性能计算 (HPC) 系统上的工作流已经大大多样化,通常将 AI/ML 处理与传统 HPC 相结合。作为回应,已经设计并使用了各种各样的专用 HPC 计算机系统(集群节点)来解决特定的应用程序和框架性能优化问题。针对这些系统的不同队列允许每个用户指示批处理调度程序将作业分派到与其应用程序的计算要求非常匹配的硬件。高内存节点、具有一个或多个加速器的节点、支持高性能并行文件系统的节点、交互式节点以及旨在支持容器化或虚拟化工作流的主机只是为 HPC 开发的专用节点组的几个示例。
每个企业主都知道(或至少应该知道)他们的客户以及他们的客户体验品牌的方式对他们的业务成功至关重要。近年来,越来越多的企业、品牌和组织利用人工智能和机器学习 (AI/ML) 的演进和改进来解决这些客户和用户体验 (CX/UX)。
陷入困境的美国邮政局在 2019 年采取了第一个尝试性的步骤来拥抱人工智能技术,并决定部署一个图像分析系统,使用 GPU 支持的服务器和深度学习软件来训练包裹分类算法。