本文就开关电源的基本原理，环路增益（业界也叫波特图）测试对仪表的要求，以及具体的 测试示例做了简要的介绍。
高频开关电源由于其在体积、重量、功率密度、效率等方面的诸多优点，已 经被广泛地应用于工业、国防、家电产品等各个领域。在开关电源应用于交流电 网的场合，整流电路往往导致输入电流的断续，这除了大大降低输入功率因数外， 还增加了大量高次谐波。
随着工艺制程不断逼近物理极限，传统按照摩尔定律通过工艺制程微缩的方式来实现计算系统性能提高以及算力产业升级已不再现实，整个算力产业进入后摩尔时代，计算技术进入多要素综合创新阶段。从供需两方面分析算力产业发展的趋势，研究当前我国算力产业发展面临的机遇和挑战，并提出促进我国算力产业创新发展的相关建议。
新一轮科技革命催生的未来技术和新兴产业的国际竞争愈演愈烈。为实现中长期、可持续、动态化的科技自立自强，在攻克关键少数“卡脖子”领域的同时，更需要对未来技术和产业“锻长板”，防范新一轮“卡脖子”问题，助推中国产业结构转型升级。作为被国际半导体协会认定为后摩尔时代最具发展潜力的颠覆性计算技术之一，类脑计算有望引领人工智能从专用走向通用阶段。目前，中国类脑计算技术已拥有局部优势，有望成为未来集成电路和人工智能领域的关键“长板”，也为解决高端芯片“卡脖子”问题提供了“换道超车”的新路径。未来，应加快构建支持前沿技术创新的新型举国体制，有效推动类脑计算实现技术和产业化突破。
过去的半个多世纪，半导体行业一直遵循摩尔定律的轨迹高速发展，如今单纯靠提升工艺来提升芯片性能的方法已经无法充分满足时代的需求，半导体行业也逐步进入了“后摩尔时代”。后摩尔时代的来临，给中国集成电路产业发展带来新的发展机会，《中国电子报》推出“探寻后摩尔时代集成电路的颠覆性技术”系列报道，对集成电路潜在颠覆性技术进行梳理，探讨每一项技术的发展现状、产业难题、未来前景。
以北京某数据中心全年运行能耗数据为基础,分析基于典型水冷架构数据中心全年度PUE变化趋势。通过解构PUE中制冷因子组成与占比,分析制冷系统各组件与IT负载率、湿球温度的关联度。对于第三方数据中心常规水冷制冷系统能效治理,应偏重冷源部分冷水机组、冷却水泵、冷却塔的调优。
云计算发展过程中，数据中心走向超大型化，根据Cisco数据，到2021年全球将有628个超大规模数据中心，届时，全球超大规模数据中心将支持着53%比重的服务器。 同时，云数据中心是厂商竞争力的重要支撑，因此具有竞争性、多样性特点。规模和竞争驱动下，数据中心基础设施要求高性价比、高效交付和高效运维，白盒产品顺势在云数据中心得到普及。在开放标准组织的加持下，目前北美主流云厂商数据中心已经全面实现服务器、交换机等领域的白盒化。
在设计你的变换器前，你必须首先选择电路拓扑。因为其它所有电路元件设计，像元件选择，磁 芯设计，闭环补偿等等都取决于拓扑。所以在设计开始之前，你得首先仔细研究所要开发的电源的要 求和技术规范：输入、输出电压，输出功率、输出纹波、电磁兼容要求等等，以保证选择适当的拓 扑
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
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