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優(yōu)化數(shù)據(jù)中心中間總線電壓，顯著提高系統(tǒng)效率，降低能源成本
隨著通信量呈指數(shù)級增長，電力成本創(chuàng)下歷史新高，數(shù)據(jù)中心能源成本的上限越來越難控制。雖然系統(tǒng)設計人員一直在努力在不按比例增加功耗的情況下獲得更多的數(shù)據(jù)吞吐量，但也面臨著同樣的壓力，需要從電力輸送系統(tǒng)中擠出更好的效率，以減少損失、隨之而來的成本和冷卻系統(tǒng)開銷。功率轉換器設計師的反...
2023-11-04
數(shù)據(jù)中心 總線電壓 系統(tǒng)效率
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上海貝嶺為接入網(wǎng)PON光模塊提供系列電芯片解決方案
國內“雙千兆”行動計劃、十四五數(shù)字經(jīng)濟規(guī)劃的推出推動10GPON及以上端口建設數(shù)從2021年底的500多萬個增長至2025年底的1200萬個；實現(xiàn)千兆寬帶用戶數(shù)也擴大近十倍至6000萬戶。海外市場來看，北美AT&T計劃將在2025年底之前將光纖覆蓋規(guī)模擴大一倍。機構預測，隨著更多的運營商利用PON來支撐其接入網(wǎng)策...
2023-11-04
上海貝嶺 PON光模塊 解決方案
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Transphorm技術白皮書：利用Normally-Off D-Mode平臺設計將氮化鎵晶體管的優(yōu)勢最大化
該技術文獻全面介紹了氮化鎵在物理特性方面自帶的優(yōu)勢特性以及常閉型d-mode 氮化鎵解決方案如何發(fā)揮最大的自身優(yōu)勢，用于創(chuàng)建具有更高可靠性、可設計性、可驅動性、可制造性和多樣性的卓越平臺。
2023-11-02
D-Mode 氮化鎵 Transphorm
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一文讀懂碳化硅設計中的熱管理
隨著我們尋求更強大、更小型的電源解決方案，碳化硅 (SiC) 等寬禁帶 (WBG) 材料變得越來越流行，特別是在一些具有挑戰(zhàn)性的應用領域，如汽車驅動系統(tǒng)、直流快速充電、儲能電站、不間斷電源和太陽能發(fā)電。
2023-11-02
碳化硅 設計 熱管理
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用FPGA構建邊緣AI推理應用很難？這樣做，變簡單！
對于希望在邊緣的推理處理器上實施人工智能 (AI) 算法的設計人員來說，他們正不斷面臨著降低功耗并縮短開發(fā)時間的壓力，即使在處理需求不斷增加的情況下也是如此?，F(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 為實施邊緣AI所需的神經(jīng)網(wǎng)絡 (NN) 推理引擎提供了特別有效的速度和效率效率組合。然而，對于不熟悉 FPGA 的...
2023-11-02
FPGA 邊緣 AI
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DigiKey推出《超越醫(yī)療科技》視頻系列，探討技術輔助個人保健和護理方面的演變過程
全球供應品類豐富、發(fā)貨快速的現(xiàn)貨技術元器件和自動化產(chǎn)品領先商業(yè)分銷商 DigiKey 日前宣布推出《超越醫(yī)療科技》 新視頻系列。深入探討了技術輔助個人保健和病人護理方面的演變過程。
2023-11-01
DigiKey 醫(yī)療科技 電源
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傳感器融合如何提高電池管理系統(tǒng)性能和電池壽命
在為電動汽車 (EV)、住宅和公用事業(yè)級電池儲能系統(tǒng) (BESS) 以及自主移動機器人 (AMR) 等應用設計電池管理系統(tǒng) (BMS) 時，傳感器融合是一種非常有用的方式。例如，為了最大限度地提高電池性能和使用壽命，電量狀態(tài) (SoC) 和健康狀態(tài) (SoH) 是 BMS 需要監(jiān)控和管理的重要特征。要掌握電池的 SoC 和 SoH...
2023-11-01
傳感器 電池管理系統(tǒng) 電池壽命
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SiC器件如何顛覆不間斷電源設計?
不間斷電源 (UPS) 和其他基于電池的儲能系統(tǒng)可以確保住宅、電信設施、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)設備、醫(yī)療設備和其他關鍵設備的持續(xù)供電。憑借先進的半導體技術，這些系統(tǒng)能夠確?？煽抗╇姡峁V波功能，并在發(fā)生短期電網(wǎng)斷電時保障供電。對于更長時間的停電，這些系統(tǒng)可以提供足夠的時間讓關鍵設備安全地關...
2023-11-01
SiC器件 不間斷電源 設計
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你沒看錯：如今MCU上“跑”機器學習，也很給力！
機器學習（ML）是解決涉及模式識別問題的一個非常好的工具，ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉化為可用信號。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，然后利用模型預測輸出，從而實現(xiàn)無需人工交互即可完成學習、推理和決策等目的。然而，對高性能計算資源的需求將許多ML應用程序限制在云中。也就是說，只有云數(shù)據(jù)...
2023-10-31
MCU 機器學習
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