• LDO穩(wěn)壓器：實(shí)現(xiàn)高效率、低電壓轉(zhuǎn)換與單電源運(yùn)作的關(guān)鍵技術(shù)

    在現(xiàn)代電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，電源管理技術(shù)是確保系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行的核心環(huán)節(jié)之一。低壓差線性穩(wěn)壓器(LDO, Low Dropout Regulator)作為一種重要的電源管理器件，以其高效率、低電壓轉(zhuǎn)換和單電源運(yùn)作的特性，在諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文將從LDO穩(wěn)壓器的基本原理、優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)以及實(shí)際應(yīng)用等方面，深入探討其在實(shí)現(xiàn)高效率、低電壓轉(zhuǎn)換和單電源運(yùn)作方面的關(guān)鍵技術(shù)。

  • 如何支持物聯(lián)網(wǎng)安全性和低功耗要求設(shè)計(jì)

    隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的快速發(fā)展，其應(yīng)用已經(jīng)滲透到工業(yè)、農(nóng)業(yè)、智能家居、智慧城市等各個(gè)領(lǐng)域。然而，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在帶來(lái)便利和效率的同時(shí)，也面臨著安全性和功耗管理兩大挑戰(zhàn)。本文將深入探討如何支持物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安全性和低功耗要求設(shè)計(jì)，從硬件、軟件、通信協(xié)議及能源管理等多個(gè)方面提出解決方案。

  • 延長(zhǎng)的電池壽命：降低可穿戴物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中更換/再充電電池的成本

    在快速發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)時(shí)代，可穿戴設(shè)備作為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁，正逐步滲透到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?。從智能手環(huán)監(jiān)測(cè)健康數(shù)據(jù)，到智能手表提供便捷的信息交互，再到各類(lèi)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的監(jiān)測(cè)設(shè)備，可穿戴物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以其便攜性、實(shí)時(shí)性和個(gè)性化服務(wù)贏得了廣泛的用戶基礎(chǔ)。然而，隨著這些設(shè)備的普及，一個(gè)不容忽視的問(wèn)題逐漸浮出水面——電池續(xù)航能力的限制。頻繁更換或充電不僅影響了用戶體驗(yàn)，還無(wú)形中增加了使用成本。因此，延長(zhǎng)電池壽命成為了可穿戴物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)中亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一。本文將從技術(shù)革新、設(shè)計(jì)優(yōu)化、材料科學(xué)等多個(gè)維度探討如何延長(zhǎng)電池壽命，并深入分析這一舉措如何有效降低可穿戴設(shè)備更換/再充電電池的成本。

  • 在金融科技軟件開(kāi)發(fā)中集成增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)時(shí)應(yīng)避免的 10 個(gè)錯(cuò)誤

    AR 和 VR 技術(shù) 正在攪動(dòng)我們周?chē)拿總€(gè)行業(yè)，金融科技服務(wù)也不例外。AR 可以增強(qiáng)客戶體驗(yàn)并簡(jiǎn)化操作，同時(shí)為您提供概念化復(fù)雜數(shù)據(jù)的幾種新方法。然而，人們一定不能忘記，將 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)融入金融服務(wù) 本身就帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)，而且，隨著新興開(kāi)發(fā)人員進(jìn)入這一創(chuàng)新領(lǐng)域，避免常見(jiàn)的陷阱至關(guān)重要。這是一份全面的指南，旨在幫助您成功駕馭 金融科技軟件開(kāi)發(fā) 領(lǐng)域。

  • 現(xiàn)代流程管理有助于在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)環(huán)境中建立數(shù)據(jù)處理和大型語(yǔ)言模型 (LLM) 之間的橋梁。

    在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中，有效管理數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)至關(guān)重要。雖然數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在收集和組織數(shù)據(jù)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但人們常常忽視，數(shù)據(jù)不應(yīng)僅僅為了自身利益而進(jìn)行管理。真正的價(jià)值在于了解如何利用數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，這就是流程管理概念發(fā)揮作用的地方。

  • 數(shù)據(jù)工程在構(gòu)建可擴(kuò)展人工智能系統(tǒng)中的作用第二部分：數(shù)據(jù)工程在可擴(kuò)展性中的作用

    數(shù)據(jù)工程是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，在解決我們?cè)谏弦还?jié)中提到的可擴(kuò)展性挑戰(zhàn)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。如果一個(gè)組織實(shí)施了正確且強(qiáng)大的數(shù)據(jù)工程實(shí)踐，它可以簡(jiǎn)化整個(gè)人工智能生命周期并很快消除潛在的障礙。這是因?yàn)樗麄儗拈_(kāi)發(fā)開(kāi)始就確保采用有關(guān)數(shù)據(jù)處理工作流、資源利用和大規(guī)模數(shù)據(jù)集管理的最佳實(shí)踐。數(shù)據(jù)工程解決構(gòu)建可擴(kuò)展 AI 系統(tǒng)挑戰(zhàn)的三個(gè)關(guān)鍵方法如下：

  • 數(shù)據(jù)工程在構(gòu)建可擴(kuò)展人工智能系統(tǒng)中的作用第一部分：了解數(shù)據(jù)工程

    最陳詞濫調(diào)卻又最真實(shí)的一句話是，技術(shù)每天都在變化，影響著一切。人工智能是給全球各行各業(yè)帶來(lái)顛覆的最突出的學(xué)科之一。隨著計(jì)算技術(shù)每年都在升級(jí)和改進(jìn)，人工智能 (AI) 技術(shù)正在為各個(gè)行業(yè)開(kāi)創(chuàng)一個(gè)創(chuàng)新的新時(shí)代。從醫(yī)療保健和健康到金融和制造業(yè)，人工智能解決方案正在以前所未有的方式改變企業(yè)運(yùn)營(yíng)、提供見(jiàn)解和做出明智決策的常態(tài)。然而，要想在全球范圍內(nèi)發(fā)揮作用，人工智能需要大量數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。因此，堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)對(duì)于每個(gè)成功的人工智能應(yīng)用都至關(guān)重要。

  • 使用低代碼平臺(tái)協(xié)調(diào) IAT、IPA 和 RPA：高級(jí)自動(dòng)化和測(cè)試的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

    當(dāng)軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)面臨快速交付高質(zhì)量應(yīng)用程序的壓力時(shí)，低代碼平臺(tái)可以為快速發(fā)展的業(yè)務(wù)需求和復(fù)雜的集成提供所需的支持。集成智能自動(dòng)化測(cè)試 (IAT)、智能流程自動(dòng)化 (IPA) 和機(jī)器人流程自動(dòng)化 (RPA) 解決方案可以更輕松地適應(yīng)變化，確保測(cè)試和自動(dòng)化與不斷發(fā)展的應(yīng)用程序和流程保持同步。在低代碼開(kāi)發(fā)環(huán)境中，如圖 1 所示，IAT、IPA 和 RPA 可以減少人工工作量并提高 SDLC 和流程自動(dòng)化中的測(cè)試覆蓋率、準(zhǔn)確性和效率。

  • 使用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

    機(jī)器學(xué)習(xí)仍然是發(fā)展最快、需求量最大的技術(shù)領(lǐng)域之一。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)和采用類(lèi)似人類(lèi)的特質(zhì)，最終導(dǎo)??致人工智能機(jī)器的發(fā)展。 下表列出了人工智能領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以賦予計(jì)算機(jī)的八種關(guān)鍵類(lèi)人特質(zhì)。

  • 實(shí)踐中的代碼復(fù)雜性第二部分：人為本的代碼重要性

    以人為本的代碼的重要性，無(wú)論主要用戶是誰(shuí)，編寫(xiě)清晰易懂的代碼都會(huì)讓所有參與者受益。從加快協(xié)作和知識(shí)共享到減少維護(hù)和提高軟件質(zhì)量。

  • 實(shí)踐中的代碼復(fù)雜性第一部分：軟件復(fù)雜性介紹

    想象一下，你走進(jìn)一個(gè)熙熙攘攘的工作室——這里不是機(jī)器嗡嗡作響的地方，而是人們齊心協(xié)力的思想。這才是軟件編程的真正本質(zhì)：集體努力，代碼不僅是機(jī)器的指令，也是開(kāi)發(fā)人員的共同語(yǔ)言。然而，與口頭語(yǔ)言不同，代碼往往會(huì)成為一種晦澀難懂的方言，籠罩在復(fù)雜性之中，新手難以理解。這就是為人類(lèi)編寫(xiě)代碼的藝術(shù)發(fā)揮作用的地方，將神秘的腳本轉(zhuǎn)化為其他人可以輕松理解的敘述。

  • 軟件定義汽車(chē)中的 MLOps：集中式平臺(tái)方法

    ML 平臺(tái)應(yīng)具有完善的實(shí)用程序來(lái)跟蹤訓(xùn)練 ML 模型所需的數(shù)據(jù)沿襲，例如數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和用于訓(xùn)練當(dāng)前模型的最終數(shù)據(jù)集。良好跟蹤的數(shù)據(jù)沿襲可以幫助使用該平臺(tái)的功能團(tuán)隊(duì)深入了解用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而改進(jìn)模型以有效地幫助該功能。

  • 人工智能在低代碼和無(wú)代碼開(kāi)發(fā)中的作用

    大型語(yǔ)言模型 (LLM) 的出現(xiàn)導(dǎo)致人們急于將人工智能 (AI) 強(qiáng)行塞入每一種有意義的產(chǎn)品，以及相當(dāng)一部分不有意義的產(chǎn)品。但有一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)證明人工智能是一個(gè)強(qiáng)大而有用的補(bǔ)充：低代碼和無(wú)代碼軟件開(kāi)發(fā)。

  • 人工智能風(fēng)險(xiǎn)管理框架：面向人工智能開(kāi)發(fā)人員的技術(shù)深度探究

    人工智能 (AI) 快速融入軟件系統(tǒng)，為軟件開(kāi)發(fā)社區(qū)帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。作為開(kāi)發(fā)人員，我們不僅要負(fù)責(zé)構(gòu)建功能齊全的 AI 系統(tǒng)，還要確保它們安全、合乎道德且負(fù)責(zé)任地運(yùn)行。本文深入探討了NIST AI 風(fēng)險(xiǎn)管理框架的技術(shù)細(xì)節(jié)，為構(gòu)建和部署 AI 解決方案的軟件開(kāi)發(fā)人員提供具體指導(dǎo)。

  • 了解機(jī)器學(xué)習(xí)的貝葉斯建模和概率規(guī)劃

    傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型和 AI 技術(shù)通常存在一個(gè)嚴(yán)重缺陷：它們?nèi)狈Σ淮_定性量化。這些模型通常提供點(diǎn)估計(jì)，而不考慮其預(yù)測(cè)的不確定性。這種限制削弱了評(píng)估模型輸出可靠性的能力。此外，傳統(tǒng) ML 模型需要大量數(shù)據(jù)，通常需要正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)，因此，在數(shù)據(jù)有限的問(wèn)題上往往會(huì)遇到困難。此外，這些模型缺乏將專(zhuān)家領(lǐng)域知識(shí)或先驗(yàn)信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果無(wú)法利用特定領(lǐng)域的見(jiàn)解，模型可能會(huì)忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細(xì)微差別，并且往往無(wú)法發(fā)揮其潛力。ML 模型正變得越來(lái)越復(fù)雜和不透明，人們?cè)絹?lái)越需要數(shù)據(jù)和人工智能做出的決策具有更高的透明度和可問(wèn)責(zé)性。

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