濾波電路常用于濾去整流輸出電壓中的紋波,一般由電抗元件組成,如在負(fù)載電阻兩端并聯(lián)電容器C,或與負(fù)載串聯(lián)電感器L,以及由電容,電感組成而成的各種復(fù)式濾波電路
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)。
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。
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,再到各類專業(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。
AR 和 VR 技術(shù) 正在攪動(dòng)我們周圍的每個(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) 本身就帶來了諸多挑戰(zhàn),而且,隨著新興開發(fā)人員進(jìn)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。
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_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(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:
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(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。
當(dāng)軟件開發(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。
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)和采用類似人類的特質(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)鍵類人特質(zhì)。
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(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。
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,也是開發(fā)人員的共同語言。然而,與口頭語言不同,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。
ML 平臺(tái)應(yīng)具有完善的實(shí)用程序來跟蹤訓(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。
大型語言模型 (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:低代碼和無代碼軟件開發(fā)。
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(jī)遇和挑戰(zhàn)。作為開發(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 解決方案的軟件開發(fā)人員提供具體指導(dǎo)。