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

    在現(xiàn)代電子系統(tǒng)設(shè)計中，電源管理技術(shù)是確保系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運行的核心環(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、挑戰(zhàn)以及實際應(yīng)用等方面，深入探討其在實現(xiàn)高效率、低電壓轉(zhuǎn)換和單電源運作方面的關(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

    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、智慧城市等各個領(lǐng)域。然而，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在帶來便利和效率的同時，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，從硬件、軟件、通信協(xié)議及能源管理等多個方面提出解決方案。

  • 延長的電池壽命：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)測健康數(shù)據(jù)，到智能手表提供便捷的信息交互，再到各類專業(yè)領(lǐng)域的監(jiān)測設(shè)備，可穿戴物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以其便攜性、實時性和個性化服務(wù)贏得了廣泛的用戶基礎(chǔ)。然而，隨著這些設(shè)備的普及，一個不容忽視的問題逐漸浮出水面——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，還無形中增加了使用成本。因此，延長電池壽命成為了可穿戴物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計中亟待解決的關(guān)鍵問題之一。本文將從技術(shù)革新、設(shè)計優(yōu)化、材料科學等多個維度探討如何延長電池壽命，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。

  • 在金融科技軟件開發(fā)中集成增強現(xiàn)實時應(yīng)避免的 10 個錯誤

    AR 和 VR 技術(shù) 正在攪動我們周圍的每個行業(yè)，金融科技服務(wù)也不例外。AR 可以增強客戶體驗并簡化操作，同時為您提供概念化復雜數(shù)據(jù)的幾種新方法。然而，人們一定不能忘記，將 增強現(xiàn)實融入金融服務(wù) 本身就帶來了諸多挑戰(zhàn)，而且，隨著新興開發(fā)人員進入這一創(chuàng)新領(lǐng)域，避免常見的陷阱至關(guān)重要。這是一份全面的指南，旨在幫助您成功駕馭 金融科技軟件開發(fā) 領(lǐng)域。

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

    在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境中，有效管理數(shù)據(jù)對于實現(xiàn)組織目標至關(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行管理。真正的價值在于了解如何利用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標，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)工程在可擴展性中的作用

    數(shù)據(jù)工程是數(shù)據(jù)科學的一個分支學科，在解決我們在上一節(jié)中提到的可擴展性挑戰(zhàn)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。如果一個組織實施了正確且強大的數(shù)據(jù)工程實踐，它可以簡化整個人工智能生命周期并很快消除潛在的障礙。這是因為他們將從開發(fā)開始就確保采用有關(guān)數(shù)據(jù)處理工作流、資源利用和大規(guī)模數(shù)據(jù)集管理的最佳實踐。數(shù)據(jù)工程解決構(gòu)建可擴展 AI 系統(tǒng)挑戰(zhàn)的三個關(guān)鍵方法如下：

  • 數(shù)據(jù)工程在構(gòu)建可擴展人工智能系統(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)帶來顛覆的最突出的學科之一。隨著計算技術(shù)每年都在升級和改進，人工智能 (AI) 技術(shù)正在為各個行業(yè)開創(chuàng)一個創(chuàng)新的新時代。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)運營、提供見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)來學習和訓練。因此，堅實的數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)對于每個成功的人工智能應(yīng)用都至關(guān)重要。

  • 使用低代碼平臺協(xié)調(diào) IAT、IPA 和 RPA：高級自動化和測試的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

    當軟件開發(fā)團隊面臨快速交付高質(zhì)量應(yīng)用程序的壓力時，低代碼平臺可以為快速發(fā)展的業(yè)務(wù)需求和復雜的集成提供所需的支持。集成智能自動化測試 (IAT)、智能流程自動化 (IPA) 和機器人流程自動化 (RPA) 解決方案可以更輕松地適應(yīng)變化，確保測試和自動化與不斷發(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 和流程自動化中的測試覆蓋率、準確性和效率。

  • 使用 Python 進行機器學習：數(shù)據(jù)預處理技術(shù)

    機器學習仍然是發(fā)展最快、需求量最大的技術(shù)領(lǐng)域之一。機器學習是人工智能的一個分支，它使計算機系統(tǒng)能夠?qū)W習和采用類似人類的特質(zhì)，最終導??致人工智能機器的發(fā)展。 下表列出了人工智能領(lǐng)域中，機器學習可以賦予計算機的八種關(guān)鍵類人特質(zhì)。

  • 實踐中的代碼復雜性第二部分：人為本的代碼重要性

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

  • 實踐中的代碼復雜性第一部分：軟件復雜性介紹

    想象一下，你走進一個熙熙攘攘的工作室——這里不是機器嗡嗡作響的地方，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，代碼不僅是機器的指令，也是開發(fā)人員的共同語言。然而，與口頭語言不同，代碼往往會成為一種晦澀難懂的方言，籠罩在復雜性之中，新手難以理解。這就是為人類編寫代碼的藝術(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。

  • 軟件定義汽車中的 MLOps：集中式平臺方法

    ML 平臺應(yīng)具有完善的實用程序來跟蹤訓練 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)換和用于訓練當前模型的最終數(shù)據(jù)集。良好跟蹤的數(shù)據(jù)沿襲可以幫助使用該平臺的功能團隊深入了解用于訓練模型的數(shù)據(jù)點，從而改進模型以有效地幫助該功能。

  • 人工智能在低代碼和無代碼開發(fā)中的作用

    大型語言模型 (LLM) 的出現(xiàn)導致人們急于將人工智能 (AI) 強行塞入每一種有意義的產(chǎn)品，以及相當一部分不有意義的產(chǎn)品。但有一個領(lǐng)域已經(jīng)證明人工智能是一個強大而有用的補充：低代碼和無代碼軟件開發(fā)。

  • 人工智能風險管理框架：面向人工智能開發(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)，為軟件開發(fā)社區(qū)帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。作為開發(fā)人員，我們不僅要負責構(gòu)建功能齊全的 AI 系統(tǒng)，還要確保它們安全、合乎道德且負責任地運行。本文深入探討了NIST AI 風險管理框架的技術(shù)細節(jié)，為構(gòu)建和部署 AI 解決方案的軟件開發(fā)人員提供具體指導。

  • 了解機器學習的貝葉斯建模和概率規(guī)劃

    傳統(tǒng)機器學習 (ML) 模型和 AI 技術(shù)通常存在一個嚴重缺陷：它們?nèi)狈Σ淮_定性量化。這些模型通常提供點估計，而不考慮其預測的不確定性。這種限制削弱了評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)，通常需要正確標記的數(shù)據(jù)，因此，在數(shù)據(jù)有限的問題上往往會遇到困難。此外，這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識或先驗信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果無法利用特定領(lǐng)域的見解，模型可能會忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細微差別，并且往往無法發(fā)揮其潛力。ML 模型正變得越來越復雜和不透明，人們越來越需要數(shù)據(jù)和人工智能做出的決策具有更高的透明度和可問責性。

發(fā)布文章