本教程將主要使用AI Tool Stack與NeoEyes NE301相結(jié)合來(lái)完成從模型數(shù)據(jù)收集到部署的過(guò)程。AI Tool Stack是CamThink為NeoEyes NE301打造的端到端邊緣AI工具,涵蓋數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、訓(xùn)練、量化和部署。它支持用戶自部署和管理。對(duì)AI Tool Stack的訓(xùn)練和量化的底層支持來(lái)自于ultralytics項(xiàng)目庫(kù)。感謝ultralytics團(tuán)隊(duì)的出色貢獻(xiàn)。
本文中,小編將對(duì)射頻連接器予以介紹,如果你想對(duì)它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí),或者想要增進(jìn)對(duì)它的了解程度,不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。
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在電力電子電路中,功率MOSFET憑借開關(guān)速度快、驅(qū)動(dòng)功率小、導(dǎo)通電阻低等優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用于逆變器、DC-DC轉(zhuǎn)換器、電機(jī)驅(qū)動(dòng)等場(chǎng)景。其工作狀態(tài)主要分為截止區(qū)、線性區(qū)(歐姆區(qū))和飽和區(qū),不同工作區(qū)域的特性直接決定了電路的運(yùn)行性能。當(dāng)柵源電壓VGS處于線性區(qū)時(shí),功率MOSFET本應(yīng)呈現(xiàn)低阻導(dǎo)通特性以實(shí)現(xiàn)電能的高效傳輸,但實(shí)際應(yīng)用中常出現(xiàn)反向?qū)ìF(xiàn)象,這一問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致電路效率下降、器件溫升過(guò)高甚至損壞,嚴(yán)重影響系統(tǒng)可靠性。本文將從線性區(qū)工作機(jī)制、反向?qū)ǔ梢?、?fù)面影響及抑制策略四個(gè)方面,對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行深入探析。
在密林深處高速穿梭卻不觸碰分毫,在高樓峽谷間自主配送精準(zhǔn)投遞,在廢墟災(zāi)區(qū)協(xié)同作業(yè)規(guī)避險(xiǎn)障……如今的無(wú)人機(jī)早已擺脫“人工操控玩具”的標(biāo)簽,成為智能裝備領(lǐng)域的核心力量。這一切安全高效運(yùn)行的背后,避障技術(shù)無(wú)疑是關(guān)鍵支撐。提到無(wú)人機(jī)避障,人們總會(huì)想到激光雷達(dá)的精準(zhǔn)掃描、視覺傳感器的環(huán)境識(shí)別,卻鮮有人知,真正推動(dòng)避障技術(shù)實(shí)現(xiàn)“輕量、高速、低成本”突破的黑科技,是上海交通大學(xué)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的可微分物理驅(qū)動(dòng)的端到端學(xué)習(xí)技術(shù)——它讓無(wú)人機(jī)像簡(jiǎn)單生物一樣“本能避障”,徹底顛覆了傳統(tǒng)技術(shù)路徑。
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一個(gè)通過(guò)被動(dòng)蜂鳴器產(chǎn)生聲音的電子笛子,可以主動(dòng)控制音高、音量和被動(dòng)照明。我制作這個(gè)文檔是為了讓你去構(gòu)建它——祝你制作過(guò)程愉快!
在通信、雷達(dá)、測(cè)試測(cè)量等高端電子系統(tǒng)中,高速數(shù)模轉(zhuǎn)換器(DAC)是連接數(shù)字信號(hào)與模擬信號(hào)的核心橋梁,其輸出信號(hào)的相位噪聲性能直接決定了系統(tǒng)的通信質(zhì)量、探測(cè)精度和信號(hào)保真度。隨著DAC采樣速率和分辨率的不斷提升,電源噪聲和時(shí)鐘抖動(dòng)對(duì)相位噪聲的影響愈發(fā)顯著,成為制約系統(tǒng)性能突破的關(guān)鍵瓶頸。本文將深入分析電源噪聲和時(shí)鐘抖動(dòng)影響高速DAC相位噪聲的內(nèi)在機(jī)制,提出針對(duì)性的管理策略,為高速DAC系統(tǒng)的設(shè)計(jì)優(yōu)化提供參考。
在本節(jié)中使用了列0的SHIM DMA(0,0), MEM Tile(0,1)和Core(0,2)。存儲(chǔ)在L3存儲(chǔ)器上的一組預(yù)定義數(shù)據(jù)流進(jìn)入NPU復(fù)合體。數(shù)據(jù)通過(guò)MEM內(nèi)存從SHM DMA路由到Core,然后路由回來(lái)。接收到的輸出流被捕獲并與參考進(jìn)行比較。
在這個(gè)項(xiàng)目中,遵循Xilinx mlr - aie GitHub存儲(chǔ)庫(kù)中提供的說(shuō)明,在Ubuntu上建立一個(gè)功能開發(fā)環(huán)境,并在AMD Ryzen?AI NPU上執(zhí)行示例mlr - aie程序。目標(biāo)是完成完整的設(shè)置工作流程,其中包括安裝所需的工具鏈,配置系統(tǒng)依賴關(guān)系,并使用mlr -AIE框架構(gòu)建簡(jiǎn)單的AI引擎(AIE)設(shè)計(jì)。環(huán)境準(zhǔn)備好后,將編譯包括的示例應(yīng)用程序并將其部署到NPU中,以驗(yàn)證軟件工具和硬件平臺(tái)之間的正確集成。
全球制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局加速重構(gòu),數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)突破發(fā)展瓶頸、構(gòu)建核心競(jìng)爭(zhēng)力的必由之路。作為新一代信息技術(shù)的基石,云計(jì)算正通過(guò)技術(shù)融合與場(chǎng)景創(chuàng)新,深度重構(gòu)制造業(yè)的生產(chǎn)邏輯與價(jià)值鏈條。從設(shè)備互聯(lián)到智能決策,從柔性生產(chǎn)到全球協(xié)同,云計(jì)算正推動(dòng)制造業(yè)向智能化、服務(wù)化、綠色化方向全面升級(jí)。
在電子設(shè)備朝著高頻化、小型化、集成化發(fā)展的當(dāng)下,高頻噪聲問(wèn)題愈發(fā)突出。這類噪聲不僅會(huì)干擾設(shè)備內(nèi)部電路的正常工作,還可能通過(guò)電磁輻射影響周邊電子系統(tǒng),甚至違反電磁兼容(EMC)標(biāo)準(zhǔn)。疊層電容作為一種具備優(yōu)異高頻特性的被動(dòng)元器件,憑借其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和電氣性能,成為抑制高頻噪聲的核心器件之一。本文將從疊層電容的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)出發(fā),深入剖析其抑制高頻噪聲的核心原理、關(guān)鍵影響因素及實(shí)際應(yīng)用邏輯,揭示其在高頻電子系統(tǒng)中的降噪價(jià)值。