在討論SPI 數(shù)據(jù)傳輸時,必須明確以下兩位的特點及功能:(1) CPOL: 時鐘極性控制位。
隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，汽車動態(tài)稱重儀作為其核心設備之一，在高速公路收費、橋梁保護、車輛安全監(jiān)測等領域發(fā)揮著重要作用。然而，由于汽車行駛過程中的振動、路面不平整等因素，動態(tài)稱重儀所采集到的信號往往包含大量噪聲和干擾，這極大地影響了稱重的精度和穩(wěn)定性。因此，如何有效地消除這些噪聲和干擾，提高動態(tài)稱重的精度，成為了亟待解決的問題。本文將從FIR算法的基本原理、特點及其在汽車動態(tài)稱重儀中的應用等方面進行探討。
Keras 最初是一個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡庫，后來迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃葘W習領域的重要參與者。如今，它被公認為 TensorFlow 的高級API，為人工智能愛好者提供簡化的界面。這種顯著的轉(zhuǎn)變很大程度上歸功于其用戶友好性，它填補了高復雜性庫與開發(fā)人員的實際需求之間的差距。
在不斷發(fā)展的人工智能世界中，開發(fā)人員在選擇正確的深度學習框架時常常感到困惑。無論是由 Google Brain 團隊力量支持的 TensorFlow 豐富文檔，還是由 Facebook 人工智能研究實驗室提供的 PyTorch 動態(tài)計算圖，選擇都不是那么簡單。有些框架在語義分割方面表現(xiàn)出色，而另一些框架則在 GPU 基準測試方面表現(xiàn)出色。
最近，在 ChatGPT 和 Bard 等公司的引領下，生成式 AI 掀起了熱潮，企業(yè)越來越多地尋求了解該技術的用例?，F(xiàn)在是圍繞人工智能的力量展開對話的好時機，但生成式人工智能并不是什么新鮮事。十多年來，生成式建模(即生成式 AI)在幕后蓬勃發(fā)展，主要受到三個因素的推動：2015 年的 Tensorflow 和 2016 年的 PyTorch 等開源軟件庫的開發(fā);神經(jīng)網(wǎng)絡架構和訓練方面的創(chuàng)新;以及圖形處理單元 (GPU) 和張量處理單元 (TPU) 等硬件改進，以促進大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理。
在人工智能 (AI) 的動態(tài)格局中，兩項突破性技術—— 大型語言模型 (LLM)和檢索增強生成 (RAG) ——因其在理解和生成類人文本方面的變革潛力而脫穎而出。本文對 LLM 和 RAG 進行了比較，闡明了它們的機制、應用以及它們?yōu)槿斯ぶ悄茴I域提供的獨特優(yōu)勢。
在產(chǎn)品的 EMC 設計中，除了元器件的選擇和電路設計之外，良好的 PCB 設計也是一個非常重要的因素。
在某FPGA系統(tǒng)中，對電源系統(tǒng)進行調(diào)試，在同樣的測試條件下，發(fā)現(xiàn)其中有一塊板相對其它的板功耗總偏大，進而對其進行調(diào)試分析。
DCDC輸出電壓紋波的介紹以及如何去改善。紋波電源輸出交流紋波可以視為是直流輸出疊加一個交流成份;從圖中可以看出，紋波中包括了兩個交流成份：一個是頻率為兩倍工頻輸入電壓的正弦波，這是由交流輸入整流電路引起的
如下是一個NMOS的開關電路，階躍信號VG1設置DC電平2V，方波(振幅2V，頻率50Hz)，T2的開啟電壓2V，所以MOS管T2會以周期T=20ms進行開啟和截止狀態(tài)的切換。
在日新月異的多媒體時代，便攜式電子產(chǎn)品，如智能電話、PDA、MP3、PMP、DSC、DVC、NB等多媒體產(chǎn)品，對聲音質(zhì)量的要求越來越嚴格。
在現(xiàn)代人的生活中，斷路器絕對是一種舉足輕重的電路裝置，而且是家用電路中最重要的安全機制之一。
斷路器是指能夠關合、承載和開斷正常回路條件下的電流并能在規(guī)定的時間內(nèi)關合、承載和開斷異常回路條件下的電流的開關裝置。
我們可能認為驅(qū)動螺線管或閥門執(zhí)行器接縫非常簡單。老實說，在大多數(shù)情況下確實如此。打開或關閉電流并不是很困難。但是，如果我們的應用程序需要非常快速地打開/關閉負載驅(qū)動怎么辦?實現(xiàn)這一目標的最佳方法是什么?
FOC(field-oriented control)為磁場定向控制，又稱為矢量控制(vectorcontrol)，是目前無刷直流電機(BLDC)和永磁同步電機(PMSM permanent-magnet synchronous motor)高效控制的最佳選擇。
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