降压-升压(Buck-Boost)转换器能够根据手头的应用使用相同的电路对电压进行升压或降压。
概述瞬态电压抑制二极管TVS(Transient Voltage Suppressor),是一种具有双向稳压特性和双向负阻特性的过压保护器件,类似于压敏电阻器。
本文将以详尽的开关电源案例分析为手段,深入探讨各类开关电源的工作原理和应用场景。
在FPGA(现场可编程门阵列)开发领域,随着人工智能(AI)技术的不断融入,如何高效地利用AI辅助设计成为了一个重要的研究课题。AI编程提示词,作为引导AI模型生成特定输出或优化设计的关键输入,其编写质量直接影响了AI辅助设计的效率和效果。本文将探讨FPGA开发中编写AI编程提示词的技巧,以期为开发者提供有价值的参考。
在数字信号处理、图像处理及高性能计算等领域,高速、可靠的数据传输协议是确保系统性能的关键因素。AXI4-Stream作为一种专为高速流数据传输设计的协议,正逐渐成为这些领域中的核心技术之一。本文将深入探讨AXI4-Stream协议的优势、技术特点及其在FPGA等硬件平台上的广泛应用。
随着物联网、无线传感器网络等技术的飞速发展,对微型化、低功耗电子设备的需求日益增加。传统的电池供电方式在续航能力和维护成本上逐渐显露出局限性,因此,从环境或信号中直接提取能量成为研究的热点。本文将详细介绍一种可从数字信号中提取能量的改进型电荷泵,探讨其工作原理、技术优势、实现方式以及潜在的应用前景。
在现代智能家居和电子设备高速发展的背景下,电源管理芯片作为电子设备的核心组件之一,其性能与稳定性直接决定了设备的整体表现。银联宝科技推出的TB1211非隔离智能插座电源方案芯片,以其高性能、低成本、多模式控制及完备的保护功能,成为了市场上备受瞩目的明星产品。本文将深入解析TB1211芯片的技术特点、工作原理、应用场景及其在市场中的竞争优势。
滤波电路常用于滤去整流输出电压中的纹波,一般由电抗元件组成,如在负载电阻两端并联电容器C,或与负载串联电感器L,以及由电容,电感组成而成的各种复式滤波电路
在现代电子系统设计中,电源管理技术是确保系统稳定、高效运行的核心环节之一。低压差线性稳压器(LDO, Low Dropout Regulator)作为一种重要的电源管理器件,以其高效率、低电压转换和单电源运作的特性,在诸多领域得到了广泛应用。本文将从LDO稳压器的基本原理、优势、挑战以及实际应用等方面,深入探讨其在实现高效率、低电压转换和单电源运作方面的关键技术。
随着物联网(IoT)技术的快速发展,其应用已经渗透到工业、农业、智能家居、智慧城市等各个领域。然而,物联网设备在带来便利和效率的同时,也面临着安全性和功耗管理两大挑战。本文将深入探讨如何支持物联网设备的安全性和低功耗要求设计,从硬件、软件、通信协议及能源管理等多个方面提出解决方案。
在快速发展的物联网(IoT)时代,可穿戴设备作为连接物理世界与数字世界的桥梁,正逐步渗透到我们日常生活的方方面面。从智能手环监测健康数据,到智能手表提供便捷的信息交互,再到各类专业领域的监测设备,可穿戴物联网设备以其便携性、实时性和个性化服务赢得了广泛的用户基础。然而,随着这些设备的普及,一个不容忽视的问题逐渐浮出水面——电池续航能力的限制。频繁更换或充电不仅影响了用户体验,还无形中增加了使用成本。因此,延长电池寿命成为了可穿戴物联网设计中亟待解决的关键问题之一。本文将从技术革新、设计优化、材料科学等多个维度探讨如何延长电池寿命,并深入分析这一举措如何有效降低可穿戴设备更换/再充电电池的成本。
AR 和 VR 技术 正在搅动我们周围的每个行业,金融科技服务也不例外。AR 可以增强客户体验并简化操作,同时为您提供概念化复杂数据的几种新方法。然而,人们一定不能忘记,将 增强现实融入金融服务 本身就带来了诸多挑战,而且,随着新兴开发人员进入这一创新领域,避免常见的陷阱至关重要。这是一份全面的指南,旨在帮助您成功驾驭 金融科技软件开发 领域。
在当今数据驱动的商业环境中,有效管理数据对于实现组织目标至关重要。虽然数据处理系统在收集和组织数据方面发挥着至关重要的作用,但人们常常忽视,数据不应仅仅为了自身利益而进行管理。真正的价值在于了解如何利用数据来实现业务目标,这就是流程管理概念发挥作用的地方。
数据工程是数据科学的一个分支学科,在解决我们在上一节中提到的可扩展性挑战方面发挥着至关重要的作用。如果一个组织实施了正确且强大的数据工程实践,它可以简化整个人工智能生命周期并很快消除潜在的障碍。这是因为他们将从开发开始就确保采用有关数据处理工作流、资源利用和大规模数据集管理的最佳实践。数据工程解决构建可扩展 AI 系统挑战的三个关键方法如下:
最陈词滥调却又最真实的一句话是,技术每天都在变化,影响着一切。人工智能是给全球各行各业带来颠覆的最突出的学科之一。随着计算技术每年都在升级和改进,人工智能 (AI) 技术正在为各个行业开创一个创新的新时代。从医疗保健和健康到金融和制造业,人工智能解决方案正在以前所未有的方式改变企业运营、提供见解和做出明智决策的常态。然而,要想在全球范围内发挥作用,人工智能需要大量数据来学习和训练。因此,坚实的数据工程基础对于每个成功的人工智能应用都至关重要。