2022年11月3日 – 专注于推动行业创新的知名新品引入 (NPI) 分销商™贸泽电子 (Mouser Electronics) 宣布与STMicroelectronics (ST) 合作推出新电子书《Intelligence at the Edge》(边缘智能),探讨部署在边缘的人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 的新发展。书中来自贸泽和ST的主题专家深入分析了边缘AI和ML开发的挑战和应用,其精选文章涵盖智能传感器、嵌入式神经网络和响应式AI等主题。 AI驱动的技术和设备终将改变人们
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贸泽 ST 边缘人工智能
STEVAL-DPSTPFC1 3.6 kW无桥图腾柱(bridgeless totem pole)升压电路可透过浪涌电流限制器(ICL Inrush Current Limiter)实现数位功率因数校正(PFC)。它可帮助您使用最新的ST电源套件设备设计创新的拓扑:碳化硅(SiC) MOSFET(SCTW35N65G2V),晶闸管SCR(TN3050H-12WY),隔离式FET驱动器(STGAP2S)和32位MCU(STM32F334)。该方案以72 kHz运行的紧凑型转换器,具有高峰值效率,97.5%
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ST power & Energy STEVAL-DPSTPFC1 车载充电 无桥图腾柱 SCR浪涌限流
“音频”是大部分嵌入式产品所必备的功能,在许多场景里都有着重要的应用,性能稳定的音频IC也是许多开发者选型时的硬性要求。飞凌嵌入式FET3568-C核心板因其强大的音频能力,成为了许多工程师开发音频设备的首选。开发者在使用FET3568-C核心板时如果想要get音频功能,是无需外接音频IC的,其中的秘诀就在于FET3568-C核心板内部的PMIC电源管理芯片集成了音频Codec。FET3568-C核心板这样的设计看似简单,但对开发者来说就无需再对音频外围电路进行设计了,同时减少了PCBlayout的工作量
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飞凌嵌入式 RK3568 音频IC FET3568-C AIOT 低功耗
许多电器和设备需要一个与主电源分开工作的辅助电源 (SMPS),以支持例如待机操作。 这些辅助电源的额定功率从几瓦到几十瓦不等,可以是隔离的也可以是非隔离的。 为确保良好的性能,工程师必须选择最能满足效率、尺寸、安全性和成本要求的电源拓扑——包括反激式或准谐振(fly-back or quasi-resonant)。 ST意法半导体的STEVAL-ISA211V1反激式转换器专为工业用作辅助电源设计,具有增强型隔离的24 V / 100 W输出可用于多种应用。 输入电压范围从标准欧洲电压(230
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L6566BH STEVAL-ISA211V1 ST 反激式转换器
STEVAL-NRG011TV 是一款 200 W LED TV交换式电源供应器(SMPS),提供 12 V 稳压输出电压(用于 MCU 电源和音频系统应用)以满足最严格的效率和待机规定和65 V 输出电压用于 LED 背光, 可为 LED 背光灯串的恒流控制添加外部升压。 该设计基于控制两级 AC/DC SMPS 的 STNRG011 IC 数位组合控制器。前端是过渡模式 PFC 预调节器,第二级是 LLC HB 谐振转换器。借助 STNRG011 IC,用户无需编写代码即可充分利用嵌入式程式和软件实现
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ST STNRG011 STEVAL-NRG011TV 数位电源
因应5G商转和大数据应用需求,网通国际品牌普莱德科技研发多时的「5G AIoT智慧物联网基础建设解决方案」将首度于亚洲重要IT科技展Japan IT Week Autumn 2022 日本秋季国际信息周中现身,普莱德指出,届时将展出创新5G专网、AIoT、IIoT网络基础建设解决方案,让多元智能网络应用一次到位。因应5G商转和大数据应用需求,普莱德投注全力研发「5G AIoT智慧物联网基础建设解决方案」,普莱德科技指出,创新产品包括LoRa AIoT智能物联网通讯设备、工业级5G NR IoT网关、工业级
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5G AIoT 智慧物联网
意法半导体(STMicroelectronics,简称ST;纽约证券交易所代码:STM)之5V产品系列新增一款高性能双信道运算放大器(op amp)。增益带宽(Gain Bandwidth,GBW)为30MHz,输入失调电压(典型值)50μV,新产品TSV782 30MHz具高速又精确的讯号处理性能。TSV782的最低使用电压为2.0V,电源轨与低压逻辑组件相同,除了能简化系统设计,也能降低物料清单成本,而最的低运作电压亦使TSV782在电池深度放电后仍能正常使用,进而延长烟雾报警器等设备运作时间。此外,
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意法 运算放大器 电源 ST
现今高龄智慧照护已成为重要议题,不论是预防疾病、健康照护或医疗服务,趋向以人为本,以家庭和小区为核心基础,并汇聚不同的专业及技术互补强化功能,以因应多元需求,并以AIoT联网交织成密实的守护安全网络。根据国家发展委员会估计,2025年台湾老年人口将达到20%,形成「超高龄社会」,亦即每5人之中就有1名年龄在65岁以上,高龄照顾科技也成为未来社会不得不正视以对的重要议题。而促进个人健康的相关服务,例如高龄照护藉由适度的运动,甚至是整合照护模式协助的复能、赋能,藉此来推迟老化及有效的减少失能,维持动态生活型态
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智能看护 AIoT
面对现今消费电子产品极力朝向轻、薄趋势发展,上中游印刷电路板(PCB)、面板、芯片等核心组件也须随之整合,并采取一体化设计;在制程阶段,则将要求质量应通过全检、24/7不间断连续生产。如今不仅导入自动化光学检测(AOI)解决方案已是标配,还须加入人工智能(AI)以2D/3D图像分析为核心的机器学习技术,强化影像辨识功能。回顾过去AI因为受到高速运算技术限制,CPU无力执行机器学习(Machine learning)算法,直到约7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度学习(Deep learning)算
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3D光学检测 机器视觉 AI AIOT
中国上海,2022年9月23日——刚刚,海洋光学推出新一代微型光纤光谱仪Ocean ST,以超小体积、出色性能,实现微型光谱仪的重大突破,是名副其实的“掌中宝”,为客户提供超高性价比的体验,为半导体、新材料、生物医疗、环境监测等行业在现代化进程中面对的时代新挑战赋能。近年来,由于全球制造业迎来“工业4.0”时代,经济快速发展以及环境监测、医疗和生命科学、半导体等领域的现代化进程加快,用户对光谱仪的需求量增多,同时对光谱仪的性能、体积等提出了更高的要求。此外,随着对工业、环保的要求日益严苛,检测设备的准确度
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海洋光学 光纤光谱仪 Ocean ST
X-CUBE-AI是意法半导体(简称ST)STM32生态系统中的AI扩充套件,可自动转换预先训练好的AI模型,并在用户的项目中产生STM32优化函式库。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三项更新:‧ 支持入门级STM32 MCU;‧ 支持最新AI架构;‧ 改善使用者体验和效能调校。ST持续提升STM32 AI生态系统的效能,且提供更多简单、易用的接口,并强化更多类神经网络中的运算,而且最重要的一点是:免费。在介绍X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前,先了解一下X-CUBE-AI的主
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ST X-CUBE-AI AI模型
在全球一阵新能源载具发展的当下,锂电池电动车成为目前最主流的发展方向,在锂电池电动车技术当中,除了如何有效地提升马达功率与效率以外,电池的能源管理是相当重要的一环汽车电池管理系统(BMS)必须能够满足关键功能,例如电压,温度和电流监控,电池充电状态(SoC)以及锂离子(Li-ion)电池的电池平衡。实际上,电动汽车电池管理系统的主要功能是:电池保护,以防止在其安全操作区域之外进行操作。通过估计充电和放电期间的电池组充电状态(SoC)和健康状态(SoH)来监视电池。电池优化可通过电池平衡来延长电池寿命和容量
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ST L9963 电动汽车 EV 电池管理 BMS
NFC简介近场通信(NFC)是一种用于提供短程无线通信的技术,在电子设备之间进行双向交互的连接。NFC是RFID(射频识别)的一种风格,但它还有一个特定的集合,确保nfc设备的互操作性的标准。NFC标准确定操作环境和数据格式、传输速率、调制等。NFC在两个NFC器件之间使用感应耦合,并采用电磁方式工作,设备在13.56 MHz(无线电频谱的高频部分的一个无许可证分配)工作。一个NFC设备可以从另一个NFC设备产生的磁场中吸取能量。这使一些NFC器件被免除电源和采取微小物体的形式,如标签,贴纸,钥匙扣或卡片
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ST ST25R3916-AQWT NFC 读卡器 电动车
2022年8月16日,致力于亚太地区市场的领先半导体元器件分销商---大联大控股宣布,其旗下友尚推出基于意法半导体(ST)STPMS2、STISO621和STM32F413RH芯片的三相并联电表方案。 图示1-大联大友尚基于ST产品的三相并联电表方案的展示板图 电表作为智能电网建设的关键终端产品之一,承担着原始电能数据采集、计量和传输的任务。如今,随着物联网技术的迅速发展和国家政策的大力支持,电表被广泛应用于各种场景,为电力的精准采集带来了极大便利。在此背景下,大联大友尚基于ST ST
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大联大友尚 ST 三相并联电表
意法半导体(ST)推出NanoEdge AI Studio V3自动化机器学习工具,提供两个额外的机器学习算法系列、简化的数据记录及翻新的用户接口。因此,该工具涵盖了更多使用案例,可帮助嵌入式开发人员更好理解及使用。 图一 : NanoEdge AI Studio V3自动化机器学习工具什么是NanoEdge AI Studio?建立机器学习应用的挑战长久以来,期望采用机器学习的公司,为了收集长达数个月的大量数据,必须聘用一名或多名数据科学家来整理,并建立AI模型。然后,再藉由嵌入式开发人员将该
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NanoEdge AI 嵌入式系统 ST
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