202109 文章進(jìn)入202109技術(shù)社區

高溫甲醇燃料電池的應用研究

本文對高溫甲醇燃料電池的發(fā)展現狀和不同的技術(shù)路線(xiàn)進(jìn)行論述。通過(guò)對高溫甲醇燃料電池工作原理的分析，指出其技術(shù)的優(yōu)勢及應用方式。為了讓甲醇重整器的設計能真正滿(mǎn)足整車(chē)需求，利用QFD技術(shù)將需求轉化成設計特征。提出高溫甲醇燃料電池在車(chē)用環(huán)境中的應用思路和控制系統的開(kāi)發(fā)思路。論述車(chē)用高溫甲醇燃料電池發(fā)展的機遇和挑戰。
關(guān)鍵字： 202109 高溫甲醇燃料電池重整制氫新能源汽車(chē)

鋰離子電池的過(guò)充電測試

結合GB31241—2014《便攜式電子產(chǎn)品用鋰離子電池和電池組安全要求》標準，從試驗對象、試驗原理、試驗方法、試驗實(shí)例等四個(gè)方面對鋰離子電池過(guò)充電測試進(jìn)行闡述。
關(guān)鍵字： 202109 過(guò)充電鋰離子電池試驗

一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny車(chē)輛目標檢測方法*

伴隨深度學(xué)習的不斷發(fā)展，深度學(xué)習的目標檢測方法被廣泛應用?；谔卣魅诤系乃枷?，本文提出了一種改進(jìn)的YOLOv4-tiny目標檢測方法，通過(guò)添加卷積模塊及調整部分超參數對其網(wǎng)絡(luò )架構進(jìn)行優(yōu)化，以實(shí)現對道路車(chē)輛目標的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網(wǎng)絡(luò )對小目標類(lèi)型檢測精度差的問(wèn)題，基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò )對第二標度輸出層的最后一個(gè)CBL輸出特征與網(wǎng)絡(luò )中第二個(gè)CSP輸出特征進(jìn)行融合，并在原有網(wǎng)絡(luò )的基礎上增加52×52的標度輸出；其次，利用遷移學(xué)習權重在自己采集的數據集上進(jìn)行實(shí)驗，訓練得出合適的權
關(guān)鍵字：車(chē)輛檢測特征融合改進(jìn)的YOLOv4-tiny 目標檢測 202109

模擬仿真技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)開(kāi)發(fā)中的作用

本文介紹了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的發(fā)展現狀，闡述了模擬仿真的重要性，并圍繞當前熱門(mén)模擬仿真技術(shù)趨勢進(jìn)行了對比分析，基于公司產(chǎn)品規劃角度，分析了模擬仿真技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)開(kāi)發(fā)中的作用，提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)開(kāi)發(fā)建議，為智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展規劃提供了一定指導。
關(guān)鍵字：智能網(wǎng)聯(lián) 模擬發(fā)展規劃開(kāi)發(fā)流程 202109

基于模型的電動(dòng)汽車(chē)PTC控制方法

為了改善電動(dòng)車(chē)PTC控制方法以及提高對PTC控制的保護，本文基于模型搭建了電動(dòng)汽車(chē)PTC控制用軟件，通過(guò)仿真測試，該模型可以實(shí)現電動(dòng)汽車(chē)PTC的控制，判斷PTC的過(guò)溫、過(guò)流等故障，按相應的故障等級進(jìn)行動(dòng)作，并能夠實(shí)現電流、功率的閉環(huán)控制，提供了一種電動(dòng)汽車(chē)用簡(jiǎn)易、高效的PTC控制方法。
關(guān)鍵字：電動(dòng)汽車(chē) PTC 模型控制 202109

8K超高清終端直播實(shí)現方案

很多彩電行業(yè)從業(yè)者都將8K看成是未來(lái)電視發(fā)展的必經(jīng)之路，隨著(zhù)三星、TCL等主流廠(chǎng)商在8K電視上的布局，國家政策的不斷放開(kāi)，5G商用落地等因素，8K電視也將加速普及。本文設計5G+8K多媒體直播系統，包括8K多媒體融合系統、基于5G通信技術(shù)的多媒體通道，完成一款5G+8K超高清智能電視終端。采用邏輯FPGA系統實(shí)現DP2.0和HDMI2.1傳輸8K 60/120 Hz信號，支持P2P協(xié)議，直接驅動(dòng)8K屏，實(shí)現從信源輸入、信號處理到顯示，全程8K無(wú)損處理，支持5G網(wǎng)絡(luò )接入，將5G與8K電視進(jìn)行深度融合，實(shí)現5
關(guān)鍵字： 5G 8K 直播 202109

AI講座：自編碼器——神奇的ML瑞士刀

1? ?神奇的自編碼器在之前各期里，所舉的范例模型都是基于邏輯回歸（Logistic regression）的線(xiàn)性分類(lèi)器（Linear classifier）。其訓練方法是采取監督式學(xué)習（Supervised Learning）模式。在本期里，將進(jìn)一步介紹非監督式學(xué)習（Unsupervised Learning）模式，并以小而美的自編碼器（Autoencoder，簡(jiǎn)稱(chēng)：AE）為例。自編碼器是一種小而美的ML 模型，它的用途非常多，所以有“ML 瑞士刀”之稱(chēng)。例如，Pawer Sobe
關(guān)鍵字： 202109 自編碼器機器學(xué)習

開(kāi)關(guān)電源輸入端繼電器觸點(diǎn)短路失效分析

開(kāi)關(guān)電源產(chǎn)品有一個(gè)重要的性能指標是輸入沖擊電流，該指標通常要往小的方向設計，常規設計是在開(kāi)關(guān)電源輸入端的火線(xiàn)上串聯(lián)一個(gè)熱敏電阻（NTC），而對于功率較大的開(kāi)關(guān)電源則同時(shí)在熱敏電阻（NTC）上并一個(gè)繼電器，用于產(chǎn)品穩定工作時(shí)減少器件損耗和提高可靠性。本文重點(diǎn)分析并入繼電器后發(fā)生觸點(diǎn)短路失效的原因，通過(guò)原理、實(shí)驗測試、驗證及繼電器材料詳細解析繼電器在電路設計應用過(guò)程中的問(wèn)題點(diǎn)，為繼電器在開(kāi)關(guān)電源產(chǎn)品上的設計提供參考。
關(guān)鍵字：開(kāi)關(guān)電源繼電器沖擊電流 202109

雙極結型晶體管——MOSFET的挑戰者

0? ?引言數字開(kāi)關(guān)通常使用MOSFET 來(lái)創(chuàng )建，但是對于低飽和電壓的開(kāi)關(guān)模型，雙極結型晶體管已成為不容忽視的替代方案。對于低電壓和低電流的應用，它們不僅可以提供出色的電流放大效果，還具有成本優(yōu)勢（圖1）。圖1 雙極結型晶體管可為移動(dòng)設備提供更長(cháng)的使用壽命圖源：IB Photography/Shutterstock在負載開(kāi)關(guān)應用中，晶體管需要精確地放大基極電流，使輸出電壓接近零，以便僅測量晶體管的飽和電壓。MOSFET 通常用于這項用途，因為它們不需要任何底層控制器作為電壓控制組件。
關(guān)鍵字： MOSFET 202109

可見(jiàn)光通信的原理

可見(jiàn)光通信（VLC）是一種技術(shù)，在某些應用中，它與更常用的射頻（RF）相比具有顯著(zhù)的優(yōu)勢。除了從一個(gè)點(diǎn)到另一個(gè)點(diǎn)的數據傳輸的明顯用途外，VLC因其能夠提供高度準確和安全的室內定位系統而引發(fā)了眾多關(guān)注。實(shí)施VLC 系統會(huì )帶來(lái)涉及系統集成和電源管理的特定挑戰，特別是對那些不熟悉該技術(shù)的人來(lái)說(shuō)。本文將探討VLC 的一些應用，包括VLC 定位系統的原理，并討論最新的器件如何提供一條風(fēng)險極小的設計路徑。1? ?VLC：概述并與射頻對比隨著(zhù)LED 的發(fā)展，它在可靠性、功耗和發(fā)光能效方面已超過(guò)了白熾
關(guān)鍵字： 202109 光通信 LED

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )用于智能工廠(chǎng)和機器人的機會(huì )與挑戰

1? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )用于智能工廠(chǎng)和機器人的應用場(chǎng)景Imagination 關(guān)注應用人工智能（AI），特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)來(lái)應對智能工廠(chǎng)和機器人應用場(chǎng)景這一嵌入式系統新趨勢。隨著(zhù)自動(dòng)化程度的提高，對嵌入式系統的需求不斷增加，過(guò)去微控制器（MCU）和基礎處理器能夠滿(mǎn)足對嵌入式系統的需求，而現在整個(gè)世界正在發(fā)生變化。我們所處的世界正向著(zhù)全自動(dòng)化邁進(jìn)，以實(shí)現更高的生產(chǎn)率和安全性，智能工廠(chǎng)、工業(yè)機器人、數字孿生等概念，以及軟件定義環(huán)境，甚至“元宇宙”等來(lái)自科幻小說(shuō)的概念，都變得越來(lái)越受關(guān)注。元宇宙環(huán)境
關(guān)鍵字： 202109 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 智能工廠(chǎng)

AI落地進(jìn)入深水期，英特爾為邊緣AI提供廣泛產(chǎn)品和統一工具包

1? ?英特爾在打造廣泛的邊緣AI產(chǎn)品當下，隨著(zhù)AI 落地進(jìn)入深水期，在嵌入式AI 成為炙手可熱的賽道同時(shí)，越來(lái)越多AI 需要從云端擴展到設備端和邊緣端。英特爾不僅重視嵌入式AI，同時(shí)也在打造更廣泛的邊緣AI 產(chǎn)品。從擅長(cháng)對大量非結構化語(yǔ)音和文本數據進(jìn)行訓練和推理的英特爾? 至強? 可擴展處理器，到為實(shí)時(shí)推理提供出色吞吐量和低延遲的英特爾?FPGA 以及支持深度學(xué)習加速并適合廣泛AI 應用的酷睿處理器，再到為攝像頭提供超低功耗推理的英特爾?Movidius? 視覺(jué)處理單元（VPU）等，
關(guān)鍵字： 202109 AI 邊緣

嵌入式AI可用于廣泛的終端市場(chǎng)，ST助力工程師克服三道難關(guān)

1? ?AI技術(shù)可用于廣泛的終端市場(chǎng)在ST（意法半導體）產(chǎn)品覆蓋的所有終端市場(chǎng)中（諸如工業(yè)、個(gè)人電子產(chǎn)品、家用電器、醫療保健、汽車(chē)等等），人工智能（AI）技術(shù)在其中的應用率一直在增長(cháng)。ST 已發(fā)布了一些基于32 位微控制器、MPU 和MEMS 傳感器的AI 解決方案，這些方案被大量地采用，市場(chǎng)熱度高昂。我們的解決方案可以在所有這些市場(chǎng)應用用例和許多其他用例中為客戶(hù)提供支持。為了減少帶寬、電源需求和延遲，近年來(lái)的趨勢是從以云為中心的AI 解決方案轉向所謂的邊緣AI，在邊緣AI 中，機器學(xué)
關(guān)鍵字： 202109 嵌入式 AI

工業(yè)控制、智慧城市、智能家居領(lǐng)域的AI應用及開(kāi)發(fā)挑戰

1? ?關(guān)注工業(yè)控制、智慧城市、智能家居在工業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，恩智浦關(guān)注的嵌入式人工智能（AI）和機器學(xué)習應用主要包括工業(yè)控制、智慧城市以及智能家居3個(gè)方面?！? ?工業(yè)控制。恩智浦通過(guò)提供能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)觀(guān)察、學(xué)習和調整的設備來(lái)為企業(yè)用戶(hù)提供更好的預測和控制功能，通過(guò)提高設備的智能化程度來(lái)提高終端產(chǎn)品性能。在工業(yè)控制中的人機接口（HMI）應用領(lǐng)域，主要產(chǎn)品類(lèi)型包括用戶(hù)友好型消費產(chǎn)品屏幕、安全可靠的汽車(chē)驅動(dòng)程序接口、工業(yè)面板、繳費機和數據訪(fǎng)問(wèn)終端等。在這些應用中，恩智浦
關(guān)鍵字： 202109 AI MCU

使用英飛凌 ModusToolbox? 機器學(xué)習為IoT設備解鎖AI

1? ?英飛凌在邊緣（Edge）設備上釋放機器學(xué)習（ML）的能力市場(chǎng)對舒適性、便利性和簡(jiǎn)單性的需求不斷增加，對娛樂(lè )、安全和能源效率領(lǐng)域更多功能的需求也在日益增長(cháng)，這將大大增加對智能家居的興趣和承諾。邊緣人工智能（AI）將成為這些產(chǎn)品的關(guān)鍵推動(dòng)因素。今天的物聯(lián)網(wǎng)硬件/軟件開(kāi)發(fā)人員面臨著(zhù)在構建這些未來(lái)設備時(shí)的一系列復雜設計。從復雜的集成無(wú)線(xiàn)連接，到優(yōu)化電池供電設計中的系統功率，再到集成傳感器融合，讓物聯(lián)網(wǎng)工作對任何團隊來(lái)說(shuō)都是一項艱巨的任務(wù)。作為連接現實(shí)世界和數字世界的領(lǐng)導者，英飛凌非常了解
關(guān)鍵字： 202109 機器學(xué)習 AI

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