半导体工业生产大部分运用的是根据硅的集成电路
2024-06-21集成电路是芯片吗 很多人一直把集成电路称作是芯片，那麼这二者到底有什么关联?简易说集成电路便是把电源电路集成化在一块芯片里边。芯片是集成电路一种通称,实际上芯片一词的真实含意就是指集成电路封裝內部的一点点大的半导体芯片,也就是芯管。严苛讲芯片和集成电路不可以交换。 集成电路是啥 集成电路是一种小型电子元器件或构件。选用一定的加工工艺，把一个电源电路中常需的三极管、电阻器、电容器和电感器等元器件及走线互联一起，制做在一小块或几一小块半导体芯片或物质基片上，随后封裝在一个列管式内，变成具备所需电源
YB1313 用于白光LED应用的1x / 1.5x / 2x电荷泵
2024-06-15描述 YB1313电荷泵设计用于驱动 最多5个白色LED，具有稳定的恒定值 背光显示应用中的电流。该 设备可为每个LED提供高达25 mA的电流 总计超过125毫安。输入电压 范围为2.7V至5.5V，非常适合 应用由单个LI-Ion或3个供电的应用 4个NiCd，NiMH或碱性电池。 1MHz固定频率切换允许 微小的外部组件和规则 方案经过优化，以确保低EMI和 低输入纹波。 内部软启动电路有效降低 浪涌电流。 YB1313也提供短线 电路保护，过温保护 和过压保护。在关机模式下， 关机电流
ADSP-21363 —— 面向通用型应用的高性能32位浮点SHARC处理器
2024-06-15成员包括ADSP21261、ADSP-21262、ADSP-21266、ADSP-21267、ADSP21363、ADSP-21364、ADSP-21365和ADS21366的第三代SHARC®处理器系列提供了更高的性能、以音频功能和应用为重点的外设以及能够支持最新环绕声解码器算法的新型存储器配置。这些器件的引脚彼此兼容，并与先前推出的所有SHARC处理器代码全兼容。这些SHARC处理器系列的最新成员基于一个单指令、多数据（SIMD）内核（该内核支持32位定点和32/40位浮点算术格式），从而
FPGA应用的前景如何?
2024-02-05FPGA（现场可编程门阵列）是一种可编程逻辑器件，可以在系统设计初期对硬件进行编程，从而实现灵活的逻辑控制和高度的集成。由于FPGA的高度灵活性和可编程性，它在许多领域都有着广泛的应用前景，包括计算机、通信、工业控制和消费电子等。 在计算机领域，FPGA被广泛应用于高性能计算和图形处理器中。例如，Xilinx公司的FPGA技术已经成为了全球计算机图形处理器市场的主导者之一。在通信领域，FPGA也被广泛用于高速数据传输和数据中心互联等领域。在工业控制领域，FPGA可以用于实现复杂的控制系统和过程
常用的MCU单片机微控制器IC芯片的品牌
2024-02-04目前，MCU单片机市场上存在着众多的芯片厂家和品牌。以下是一些主要的MCU芯片厂商： 新唐科技（Nuvoton）：总部位于台湾，提供51系列、Cortex-M0/M4等系列的MCU单片机。意法半导体（STMicroelectronics）：总部位于瑞士，提供Cortex-M0/M3/M4系列的MCU单片机。瑞萨电子（Renesas Electronics）：总部位于日本，提供RX、RL78、RH850等系列的MCU单片机。恩智浦半导体（NXP Semiconductors）：总部位于荷兰，提供
常用的DSP芯片方案和DSP品牌
2024-02-01DSP芯片也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器具，其主机应用是实时快速地实现各种数字信号处理算法。根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下主要特点： （1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法； （2）程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据； （3）片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问； （4）具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持； （5）快速的中断处理和硬件I/O支持； （6）具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器； （7
提升人工智能能力方面作用的五个技巧
2024-01-20仿真技术正在成为人工智能（AI）进步前沿的催化剂，塑造系统智能并扩展其潜力。人工智能和仿真设置之间的复杂变化正在改变我们配置这些系统并处理现实世界复杂性的方式。其目的是扩大仿真技术的影响，为人工智能适应且蓬勃发展的未来指明道路。从精细化数据模拟到与前沿技术无缝融合，强力战略的实施将为重塑人工智能发展轨迹提供路线图。 仿真技术涉及创建模拟真实场景的虚拟或模拟环境。它使用计算机模型和算法复制复杂的系统、流程或场景。仿真技术通过模仿真实世界元素的行为和相互作用，可以在安全、可控的环境中进行实验、分析
关于大模型在软件测试领域应用的全面综述
2024-01-19大模型（LLM）由于其卓越的自然语言理解、推理等能力，已经被应用于各种场景，取得了前所未有的效果。 类似的，软件测试领域也受益于其强大的能力，能够帮助生成逼真且多样化测试输入、模拟各种异常、加速缺陷的发现，提升测试效率和软件质量。 来自中国科学院软件研究所、澳大利亚Monash大学、加拿大York大学的研究团队收集了截止到2023年10月30日发表的102篇相关论文，并分别从软件测试和大模型视角进行了全面分析，总结出一篇关于大模型在软件测试领域应用的全面综述。 研究发现一览图是这样的（两个不同
掌握成本计算：大模型AI应用的关键要素
2024-01-181 引言 先给大家先算个账：假设我要 GPT4 Turbo 帮我总结一篇 5000 字的文章，生成的总结是 500 个汉字，总共需要多少钱？这是一道数学题。 已知条件是： 一个汉字约等于 2 个 token OpenAI GPT 4 Turbo 的价格是：输入$0.01/K token，输出$0.03/K token 解答： 总结 5000 字的文章总金额 = 0.01 输入 token 数/1000 + 0.03 输入 token 数/1000 = $0.13，也就是 9 毛钱。 如果按照我
针对无人机成像应用的镜头设计
2024-01-16随着技术的进步，人们正致力于让机器视觉技术服务于更多的新应用。其中有一些应用相比于传统的机器视觉应用，有着截然不同的要求。在面对一些非传统的机器视觉应用时，由于成像系统必须适应压力、温度、冲击和振动等众多不同的环境条件，这通常会使成像系统面临严峻挑战。 无人机成像应用正在兴起。随着无人机技术的进步，成像技术也必须不断进步，以提供与人们在更传统的机器视觉应用中所期望的一致的成像性能。 随着无人机技术的进步催生了越来越多的机器视觉应用，在这些不断变化且往往恶劣的高海拔环境中成像，也将面临着诸多问题