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用超高純度的正弦波振蕩器測試18位ADC：精確度量，保障高性能
在現(xiàn)代電子工程中，高分辨率模數(shù)轉換器(ADC)的精度和性能是決定系統(tǒng)整體表現(xiàn)的關鍵因素之一。尤其對于需要極高數(shù)據(jù)精度和動態(tài)范圍的應用，如高精度測量、音頻處理、無線通信及科學儀器等領域，18位ADC更是不可或缺。然而，要準確評估這些高性能ADC的保真度，就需要采用一種高靈敏度的測試方法——使用超高純度的正弦波振蕩器進行測試。本文將深入探討這一測試方法的原理、步驟、關鍵組件及其在實際應用中的重要性。
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深入學習軟件組件認證的三個關鍵
人工智能軟件,特別是深學習組件,是目前實現(xiàn)自主汽車等自主系統(tǒng)的最先進和經(jīng)濟上可行的解決方案。然而,DL算法的性質及其當前的實現(xiàn)與汽車、衛(wèi)星和火車等安全關鍵系統(tǒng)中嚴格的軟件開發(fā)過程不一致。
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通過異常檢測確保數(shù)據(jù)完整性是數(shù)據(jù)工程師需要掌握的基本工具
當前最有趨勢的機器學習和人工智能在不知疲倦地創(chuàng)新,為客戶提供最先進的解決方案。然而,在這一快速演變過程中,確保一個以高質量和完整性為特征的穩(wěn)健數(shù)據(jù)宇宙是不可或缺的。雖然人們經(jīng)常把重點放在改進人工智能模型上,但原始數(shù)據(jù)集的重要性有時會被掩蓋。
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微小的變化為何能夠欺騙深度學習系統(tǒng)
深層次學習 是人工智能(AI)的一個基本組成部分。它的目的是使機器能夠執(zhí)行需要決策機制的任務,這些決策機制往往接近人類的推理機制。DL模型是許多先進應用的核心,如醫(yī)療診斷和自主駕駛。
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電橋傳感器電路設計的挑戰(zhàn)也將日益復雜
電橋傳感器因其高精度和廣泛的應用范圍，在工業(yè)自動化、生物醫(yī)學、環(huán)境監(jiān)測等領域發(fā)揮著重要作用。然而，在進行電橋傳感器的電路設計時，常常會遇到一些復雜的問題，如信號增益不足、共模電壓干擾、直流失調等。本文將詳細探討如何避免在電橋傳感器電路設計中陷入這些困境，并提供相應的解決方案。
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MAX78000卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件轉換
AI應用程序需要大量的能源消耗,通常是以服務器儲存所或昂貴的現(xiàn)場可編程門陣列的形式出現(xiàn)。挑戰(zhàn)在于提高計算能力,同時保持低能耗和低成本?，F(xiàn)在,人工智能的應用正在看到強大的智能邊緣計算帶來的巨大變化。與傳統(tǒng)的基于硬件的計算方法相比,基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速度正以其令人印象深刻的速度和功率,為計算性能開創(chuàng)一個新的時代。通過使傳感器節(jié)點能夠自己做出決定,智能邊緣技術極大地降低了5G和Wi-Fi網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸速率。這正在為以前不可能的新興技術和獨特應用提供動力。例如,偏遠地區(qū)的煙霧/火災探測器或傳感器層面的環(huán)境數(shù)據(jù)分析都已成為現(xiàn)實--所有這些都隨著電池的使用年限而發(fā)生變化。為了檢驗這些功能是如何實現(xiàn)的,本文探索了一個CNN的硬件轉換,一個專用的人工智能微控制器。
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對大容量數(shù)據(jù)平臺進行成本優(yōu)化的策略
?大數(shù)據(jù)分析是一個很重要的功能,但是純粹的數(shù)據(jù)量被消化、處理和存儲會很快變成一個財政負擔。運行大數(shù)據(jù)平臺、每秒處理數(shù)百萬個事件的組織面臨著一個持續(xù)的挑戰(zhàn):平衡對穩(wěn)健數(shù)據(jù)管理的需求和成本效益。
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設計集成智能汽車綜合系統(tǒng)的電動汽車輔助電源
隨著電動汽車部門的不斷發(fā)展,殺傷人員地雷的設計面臨著更大的挑戰(zhàn)。這些問題包括要求提高功率等級、擴大電壓范圍、提高可靠性和提高功率密度,同時保持高效運行。
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在阿帕奇卡夫卡集群中劃分冷熱數(shù)據(jù)層以實現(xiàn)最佳性能
起初,數(shù)據(jù)分層是存儲系統(tǒng)用來降低數(shù)據(jù)存儲成本的一種策略。這涉及到將常常無法訪問的數(shù)據(jù)分組到更經(jīng)濟有效的存儲數(shù)組選擇中。例如,閑置一年或更長時間的數(shù)據(jù)可能會從昂貴的閃存層轉移到更便宜的SATA磁盤層。即使它們非常昂貴,SSDS和閃存也可以歸類為高性能存儲類。主動使用并需要最大性能的較小數(shù)據(jù)集通常存儲在閃存中。
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FPGA圖像處理實戰(zhàn)：圖像處理仿真測試工程（讀寫B(tài)MP圖片）
在FPGA圖像處理領域，仿真測試是不可或缺的一環(huán)，尤其是在處理復雜的圖像數(shù)據(jù)時。讀寫B(tài)MP圖片作為圖像處理的基本操作之一，其仿真測試工程不僅有助于驗證FPGA設計的正確性，還能在實際應用前發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題。本文將詳細介紹如何在FPGA中實現(xiàn)BMP圖片的讀寫仿真測試工程，并附上相關代碼示例。
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TVS在運放差模輸入端防止過壓損傷的保護電路
在實際的應用電路中，處理瞬時脈沖對器件損害的最好辦法，就是將瞬時電流從敏感器件引開。為達到這一目的，將TVS在線路板上與被保護線路并聯(lián)。
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二極管常見升壓型DC/DC轉換器設計
降壓-升壓(Buck-Boost)轉換器能夠根據(jù)手頭的應用使用相同的電路對電壓進行升壓或降壓。
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TVS管如何抑制靜電放電(ESD)和瞬態(tài)電壓抑制(TVS)
概述瞬態(tài)電壓抑制二極管TVS(Transient Voltage Suppressor)，是一種具有雙向穩(wěn)壓特性和雙向負阻特性的過壓保護器件，類似于壓敏電阻器。
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開關式穩(wěn)壓電源的基本工作原理
本文將以詳盡的開關電源案例分析為手段，深入探討各類開關電源的工作原理和應用場景。
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FPGA開發(fā)中AI編程提示詞編寫技巧
在FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）開發(fā)領域，隨著人工智能（AI）技術的不斷融入，如何高效地利用AI輔助設計成為了一個重要的研究課題。AI編程提示詞，作為引導AI模型生成特定輸出或優(yōu)化設計的關鍵輸入，其編寫質量直接影響了AI輔助設計的效率和效果。本文將探討FPGA開發(fā)中編寫AI編程提示詞的技巧，以期為開發(fā)者提供有價值的參考。
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