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自动测试设备系统中的组件电源设计

  • 组件电源（DPS）IC能够弹性加载电压、加载电流，为自动测试设备（ATE）提供动态测试能力。当负载电流在两个可编程电流限值之间时，DPS IC为电压源，并且在达到设定的电流限值时平稳转换为精密电流源/灌电流。图一为ADI新一代组件电源IC MAX32010的简化框图。开关FIMODE、FVMODE和FISLAVE MODE选择不同的工作模式，例如：加载电压（FV）、加载电流（FI）和FI Slave模式；开关HIZF和HIZM分别选择MV （电压测量）和MI （电流测量）模式。RANGE MUX与外部检流
  • 关键字： 自动测试设备  组件电源  ADI  

热泵背后的技术：智能功率模块

  • 提到热泵市场的增长—热泵是一种既高效又环保的供暖方式，其可靠性和实用性已得到充分验证。它是推动全球向永续供暖趋势发展的核心力量，运行所需的电力具有低排放的特点。在与传统锅炉、低排放氢能以及其他再生能源和常规建筑系统相比时，效能是评估热泵的关键因素。透过改用热泵，欧盟（EU）可以大幅减少用于取暖的天然气用量。由于俄罗斯与乌克兰之间持续冲突，导致天然气价格涨至最高点，这也将有助于减少天然气的使用量。2021 年全球热泵销售增长率超过 15%，是前十年增长率的两倍。欧盟的销售额增长了惊人的 35%，这是推动此一
  • 关键字： 热泵  智能功率模块  安森美  onsemi  

RTD信号调理——3线配置中的电压与电流激励

  • 了解电阻式温度检测器（RTD）信号调理技术，如电压与电流激励以及用于处理引线和导线电阻误差的三线配置。之前，我们探讨了RTD的基础知识，并介绍了RTD信号调理电路。本文将进一步深入介绍RTD信号调理技术，并介绍电压与电流激励以及用于处理引线电阻误差的三线配置等概念。RTD应用中的电压与电流激励尽管我们在上一篇关于信号调理的文章中使用了电压激励，但应注意的是，大多数RTD应用都使用电流源来激励传感器。图1(a)和(b)分别描述了电压和电流激励方法的简化图。电压（a）和电流（b）励磁方法图。图1 电压（a）和
  • 关键字： RTD信号调理  

FOPLP先进封装领域玩家+1

  • 当前，在人工智能AI、高性能计算HPC、数据中心以及自动驾驶汽车等新兴应用的推动下，FOPLP方法凭借显著提高计算能力，减少延迟并增加带宽的优势成功引起了业界对FOPLP技术的注意，越来越多的厂商也开始加入到这一竞争赛道。近日，半导体设备厂商盛美上海推出了用于FOPLP的Ultra ECP ap-p面板级电镀设备。而在此前，盛美上海还推出了适用于扇出型面板级封装应用的Ultra C vac-p负压清洗设备。这意味着盛美上海已经成功进军高增长的扇出型面板级封装FOPLP市场。值得一提的是，自今年二季度以来，
  • 关键字： FOPLP  先进封装  

美光将在中国台湾加码投资，或聚焦HBM

  • 行业人士消息，美光总裁暨CEO Sanjay Mehrotra在今年7月访问中国台湾，将带来更进一步合作，例如在人工智能（AI）应用扮演重要角色的高带宽存储器（HBM）。据悉，美光将加码在中国台湾投资，除制造HBM先进制程外，不排除有机会在中国台湾创建第二个研发中心。据悉，中国台湾经济部门于2021年5月申请领航企业研发深耕计划（大A+），提出DRAM先进技术暨高带宽存储器研发领航计划，在中国台湾设立第一个研发中心，获补助47亿元新台币，将研发先进制程落脚在中国台湾生产。2021年，美光在中国台湾申请
  • 关键字： 美光  HBM  

传射频芯片商Sivers拟拆分上市

  • 近日据外媒报道，射频和光通信厂商Sivers正在考虑拆分其光子学业务子公司Sivers Photonics，拆分后，Sivers Photonics将在美国上市。报道称，Sivers已签订了一份不具约束力的意向书，计划将其子公司Sivers Photonics与byNordic Acquisition合并，并在美国纳斯达克上市，后者是一家特殊目的收购公司（SPAC）。资料显示，Sivers分为Wireless和Photonics两大业务部门，主营产品为IC和集成模块。其中，Wireless负责为用于数据和
  • 关键字： 射频芯片  Sivers  

印度芯片制造商宣布收购碳化硅相关厂商

  • 据外媒报道，8月5日，印度首家半导体芯片制造商Polymatech Electronics宣布已正式收购美国公司Nisene Technology Group Inc。此次收购由Polymatech位于新加坡的全资子公司Artificial Electronics Intelligent Materials Pte Ltd.执行。Nisene即将上任的首席执行官Ryan Young表示，此次收购补充了Polymatech的尖端产品组合，并推动了新产品的开发。资料显示，Nisene自20世纪70
  • 关键字： 印度  碳化硅  

机器视觉如何辨别「黑白」

  • 传统的机器视觉通常包括两个步骤 —— 预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（Image Segmentation）。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。举个例子，食品加工厂新进了一批肉鸡，想通过视觉检测其美味程度。机器在预处理优化完图像之后，要先把图像中的鸡肉和背景分开，并对感兴趣的区域单独进行分析，才能做出快速准确的判断。食品加工厂的视觉处理然而，图像分割对愚蠢的AI来说并不容易。聪明的人类一眼就能看出下图中哪些东西能吃、哪些不能吃。但计算机要把这些东西分开却得花费一番功
  • 关键字： 机器视觉  图像分割  全局阈值  局部阈值  二值化  

英伟达下一代车载自动驾驶域控芯片在合肥首次成功下线

  • 面向L4级自动驾驶市场的车规级域控制器AD1已在位于合肥经开区的联宝工厂首次成功下线，这意味着联宝科技成为首批实现英伟达NVIDIA DRIVE Thor芯片产品生产落地的工厂。NVIDIA Thor芯片平台发布于2022年9月21日，是英伟达最新研发的下一代车载自动驾驶域控芯片，整板共有约1.66万个点位，近万个元器件，8个DDR，号称可以将所有智能车功能集中在一块芯片上，从而实现安全可靠的自动驾驶。NVIDIA Thor的首批用户包括理想、昊铂、小鹏汽车、比亚迪等。而联宝科技生产的AD1是针对L4级自
  • 关键字： 英伟达  自动驾驶  芯片  控制器  

iPhone 16系列“变化不大”，明年或将推出Air版iPhone

  • 彭博社科技记者马克·古尔曼（Mark Gurman）在其最新一期《Power On》栏目撰文称，今年的iPhone 16系列将较上一代产品调整不大，在外观上不会与目前的机型有明显区别。而iPhone 17系列或迎来较大调整，他确认了苹果将尝试新款“超薄”机型的概念，打造某种形式的Air版iPhone —— 介于iPhone 17和iPhone 17 Pro之间的产品，取代现有的Plus型号。据爆料新款产品的尺寸采用略小于6.7英寸的6.55英寸屏幕，其他方面基本保持不变，仍然采用灵动岛屏幕设计，并搭载双摄
  • 关键字： iPhone  苹果  Apple Intelligence  AI  

苹果 iPhone 等原型机流入二手市场，被曝存在大量内部重要数据

  • IT之家 8 月 13 日消息，Wired 于 8 月 10 日发布博文，报道称安全研究员马修・布莱恩（Matthew Bryant）在 eBay 平台购买二手苹果时间胶囊（Time Capsule）后，意外发现了大量苹果公司内部文件。报道称布莱恩以 38 美元的价格（外加 40 美元的运费）从英国购买了一台二手的苹果时间胶囊，发现了一个“数据宝库”，其中包括苹果公司欧洲所有 Apple Store 在 2010 年代的主要备份服务器副本，其中包含服务票据、员工银行账户数据、公司内部文
  • 关键字： 苹果  iPhone  

AI SSD采购容量预计突破45EB

  • TLC/QLC（四层单元闪存）16TB 以上等大容量 SSD 成为 AI 推理主要采用的产品。
  • 关键字： SSD  

课堂内外：日常背后的智能守护者

  • 边缘AI如何重塑学习和生活体验当清晨的第一缕阳光洒在校园，智慧的种子已在这片知识的沃土上悄然发芽。在这里，边缘计算不再是抽象的代码，而是激发潜能、点燃梦想的“魔法棒”。它以一种几乎不可见却无处不在的魔力，渗透于教育和交通的众多场景。从智能机房到AI体育课，再到守护学生安全归途的城市地铁，这一切，都在以算力为支点，轻轻撬动着下一代的未来。AI赋能的奇妙教室在城市的一隅，一所普通的学校里，当老师和学生们走进崭新的现代化智能机房，立刻被眼前的变化所吸引。曾经充斥着笨重机器设备的传统教室，现在已转变为一排排整齐划
  • 关键字：   

AI时代的商业创新平台：AI+YonSuite成就数智企业！

  • 在人工智能（AI）技术迅猛发展的今天，全球商业环境正发生深刻变革，企业面临前所未有的机遇与挑战。AI不仅仅是一项技术创新，更是一场重塑商业格局的革命。企业在这场数智化浪潮中，既面临巨大的机遇，也面对着前所未有的挑战。如何在这场变革中乘风破浪，成为商业创新的领航者，是每一家企业亟需思考的战略问题。2024全球商业创新大会圆满落幕，在 “AI+ YonSuite 成就数智企业”创新企业专题论坛上，用友网络高级副总裁兼企业BG总裁徐洋以《AI+YonSuite 成就数智企业》为主题，深刻剖析了AI如何
  • 关键字：   

AI/ML 在设计和测试中的作用不断扩大

  • AI 和 ML 在哪里最有效，它将如何影响从设计到测试的时间依旧模糊。
  • 关键字：   
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