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adi:更加專(zhuān)注契合產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的半導體技術(shù)及產(chǎn)品
adi:更加專(zhuān)注契合產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的半導體技術(shù)及產(chǎn)品 文章 進(jìn)入adi:更加專(zhuān)注契合產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的半導體技術(shù)及產(chǎn)品技術(shù)社區
多軸機器人的時(shí)序挑戰
- 在工業(yè)機器人和機床應用中,可能涉及在特定空間內精準協(xié)調多個(gè)軸的移動(dòng),以完成手頭的工作。機器人一般有6個(gè)軸,這些軸必須協(xié)調有序,如果有時(shí)候機器人沿軌道移動(dòng),則會(huì )有7個(gè)軸。 在CNC加工中,5軸協(xié)調很常見(jiàn),但是有些應用會(huì )用到多達12個(gè)軸,其中工具和工件在特定空間內相對移動(dòng)。 每個(gè)軸都包含一個(gè)伺服驅動(dòng)器、一個(gè)電機,有時(shí)候,在電機和軸接頭,或者末端執行器之間會(huì )加裝一個(gè)變速箱。 然后,系統通過(guò)工業(yè)以太網(wǎng)互聯(lián),一般采用LINE型拓撲,具體如圖1所示。 電機控制器將所需的空間軌跡
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關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),這些概念你厘清了么
- 隨著(zhù)人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,AI可以越來(lái)越多地支持以前無(wú)法實(shí)現或者難以實(shí)現的應用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)及其對人工智能和機器學(xué)習的意義。CNN是一種能夠從復雜數據中提取特征的強大工具,例如識別音頻信號或圖像信號中的復雜模式就是其應用之一。1什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一種由神經(jīng)元組成的系統或結構,它使AI能夠更好地理解數據,進(jìn)而解決復雜問(wèn)題。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )有許多種類(lèi)型,但本文將只關(guān)注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN),其主要應用領(lǐng)域是對輸入數據的模式識別和對象分類(lèi)。CNN是一種用于深度學(xué)習的人
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如何使用GaNFET設計四開(kāi)關(guān)降壓-升壓DC-DC轉換器?
- 在不斷追求減小電路板尺寸和提高效率的征途中,氮化鎵場(chǎng)效應晶體管(GaNFET)功率器件已成為破解目前難題的理想選擇。GaN是一項新興技術(shù),有望進(jìn)一步提高功率、開(kāi)關(guān)速度以及降低開(kāi)關(guān)損耗。這些優(yōu)勢讓功率密度更高的解決方案成為可能。當前市場(chǎng)上充斥著(zhù)大量不同的Si MOSFET驅動(dòng)器,而新的GaN驅動(dòng)器和內置GaN驅動(dòng)器的控制器還需要幾年才能面世。除了簡(jiǎn)單的專(zhuān)用GaNFET驅動(dòng)器(如 LT8418)外,市場(chǎng)上還存在針對GaN的復雜降壓和升壓控制器(如LTC7890, LTC7891)。 目前的
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開(kāi)關(guān)模式電源問(wèn)題分析及其糾正措施:晶體管時(shí)序和自舉電容問(wèn)題
- 本文是系列文章中的第三篇,該系列文章將討論常見(jiàn)的開(kāi)關(guān)模式電源(SMPS)的設計問(wèn)題及其糾正方案。本文旨在解決DC-DC開(kāi)關(guān)穩壓器的功率級設計中面臨的復雜難題,重點(diǎn)關(guān)注功率晶體管和自舉電容。功率晶體管具有最小和最大占空比,如果違反限值,將會(huì )導致SMPS性能下降。此外,如果忽略自舉電容,晶體管將無(wú)法正常工作。
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探索 AI 新未來(lái),移動(dòng)端 CPU 運行生成式 AI 實(shí)例解析
- 作者:Arm 終端事業(yè)部產(chǎn)品管理總監 Ronan Naughton2022 年,首個(gè)云端文生圖的生成式人工智能 (AI) 用例誕生。通過(guò)“一張宇航員騎馬的照片”文字提示,生成了一張 AI 圖像,雖然圖像還存在瑕疵,但展示了生成式 AI 令人驚嘆的能力和潛力。當時(shí)我并未在云端運行這個(gè)用例,而是在想: “這很棒,但它能在移動(dòng)設備上實(shí)現嗎?”生成式 AI 是當今智能手機體驗的一部分時(shí)至今日,答案已顯而易見(jiàn)。事實(shí)上,許多生成式 AI 工作負載,如圖像生成和文本摘要,已無(wú)縫融入現代智能手機體驗之中,且這些
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ADALM2000實(shí)驗:變壓器
- 目標本次實(shí)驗旨在研究各種配置下的變壓器特性。背景知識交流變壓器變壓器只適用于交流電(AC)。例如,變壓器會(huì )通過(guò)將電壓降低到更合適的電平來(lái)降低120V壁式功率,對于大多數消費電子產(chǎn)品,降至僅幾伏;對于其他低功耗應用,通常降至12V。變壓器還可以升高電壓以實(shí)現長(cháng)距離傳輸,并降低電壓以實(shí)現安全配電。如果沒(méi)有變壓器,配電網(wǎng)絡(luò )中已經(jīng)很?chē)乐氐碾娏速M將大到驚人。也可以將直流(DC)電壓升壓或降壓,但這些技術(shù)比交流變壓器更復雜,而且在操作過(guò)程中涉及到將直流電壓轉換為某種形式的交流信號。此外,這樣的轉換通常效率低下且/或
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如何防止掉電狀況下的系統出錯?
- 嵌入式系統等需要進(jìn)行大量計算和數據處理的應用,通常使用微控制器、微處理器和現場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)等器件來(lái)執行復雜的計算例程,因為這些器件具有多功能性、高速度和靈活性。然而,這些推薦使用的器件也存在限制和不同的電源要求,如果在系統開(kāi)發(fā)的早期階段未加考慮,系統的性能和可靠性可能會(huì )受影響。其中一個(gè)限制是掉電狀況下系統可能出現故障。當電源電壓降至最低工作電壓以下時(shí),微控制器可能會(huì )發(fā)生故障并導致系統出錯。幸運的是,電壓監控器專(zhuān)門(mén)設計用于解決這個(gè)問(wèn)題。本文討論了高性能電壓監控器,包括ADI公司產(chǎn)品系列中的一些產(chǎn)
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如何改善你的動(dòng)態(tài)環(huán)路響應?
- DC-DC轉換器通過(guò)反饋控制系統,將不斷變化的輸入電壓轉換為(通常)固定的輸出電壓。反饋控制系統應盡量保持穩定,以避免出現振蕩,或者發(fā)生最糟糕的情況:輸出未經(jīng)調節的輸出電壓??刂葡到y的速度應盡可能快,以響應動(dòng)態(tài)變化,例如快速輸入電壓變化或輸出端的負載瞬態(tài),并最大程度地減少調節后的輸出電壓偏差。為了表示控制環(huán)路的行為,可以使用典型的Bode圖來(lái)顯示環(huán)路的相移和增益隨頻率的變化。此控制環(huán)路可以通過(guò)模擬或數字技術(shù)實(shí)現。有些數字電源提供控制環(huán)路優(yōu)化,可以極快地對動(dòng)態(tài)影響做出響應。圖1為 ADP1055
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使用DMA在低功耗可穿戴設備中加快外設監測
- 嵌入式系統執行的一個(gè)常見(jiàn)任務(wù)是管理外部輸入。管理輸入會(huì )給處理器帶來(lái)很多不必要的計算壓力,導致處理器處于有功功率模式下的時(shí)間更長(cháng),響應速度更慢。為了優(yōu)化功率,保持對事件的快速響應以及管理大量數據連續傳輸,具有直接內存訪(fǎng)問(wèn)(DMA)的微控制器可提供更好的解決方案。0 1直接內存訪(fǎng)問(wèn)(DMA)在涉及外設的系統應用中,微處理器在許多點(diǎn)可能都會(huì )遭遇瓶頸。例如,在管理一個(gè)不斷發(fā)送數據的ADC時(shí),處理器可能時(shí)常被中斷,導致它很難完成其他任務(wù)。DMA是一種在大型或快速數據處理事務(wù)中移動(dòng)數據和盡量減少處理器參與的
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ADI發(fā)布嵌入式軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境CodeFusion Studio?和開(kāi)發(fā)者門(mén)戶(hù)
- ●? ?ADI面向開(kāi)發(fā)者打造全新套件,整合跨設備、跨市場(chǎng)的硬件、軟件和服務(wù),CodeFusion Studio?和ADI新推出的開(kāi)發(fā)者門(mén)戶(hù)是該套件中首批亮相的方案●? ?此外還包括ADI Assure?可信邊緣安全架構,這是一種通用安全架構,旨在整個(gè)框架內提供更可靠、更值得信賴(lài)的安全能力●? ?以上方案有效結合,提供以開(kāi)發(fā)者為核心的體驗,通過(guò)整合開(kāi)源配置和分析工具,加快產(chǎn)品上市并增強安全性和可靠性全球領(lǐng)先的半導體公司Analog Devices,
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當邊緣AI走進(jìn)日常...
- 人工智能(AI)技術(shù)已走進(jìn)我們的世界。每次您讓Alexa做事時(shí),機器學(xué)習技術(shù)都會(huì )努力弄清楚您說(shuō)的內容,并試圖對您想讓它做的事情做出最佳判斷。每次Netflix或亞馬遜向您推薦“下一部電影”或“下一次購貨商品”時(shí),都是基于復雜的機器學(xué)習算法,為您提供更有吸引力的推薦,這些推薦遠比過(guò)去的促銷(xiāo)更誘人。雖然我們可能不是每個(gè)人都有自動(dòng)駕駛汽車(chē),但我們都敏銳地意識到了該領(lǐng)域的發(fā)展和自主導航的潛力。人工智能技術(shù)大有前途——它讓機器可以根據周?chē)氖澜缱龀鰶Q策,像人類(lèi)一樣處理信息,甚至處理方式還會(huì )優(yōu)于人類(lèi)。但是,如果您仔細
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adi:更加專(zhuān)注契合產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的半導體技術(shù)及產(chǎn)品介紹
您好,目前還沒(méi)有人創(chuàng )建詞條adi:更加專(zhuān)注契合產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求的半導體技術(shù)及產(chǎn)品!
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