同步整流降压式DC/DC转换器都采用控制器和外接功率MOSFET的结构。控制器生产商会在数据资料中给出参数齐全的应用电路,但用户的使用条件经常与典型应用电路不同,要根据实际情况改变功率MOSFET的参数。
QTSTAR电容(导电性高分子铝固体电解电容器),它采用高性能的材料(导电性高分子)作为电解质,其导电性高,ESR(等效串联电阻)值低,并且有良好的频率特性、温度特性及允许通过更多的纹波电流等特点。现已在PC主板,显卡,开关电源,音响,汽车控制线路等行业中应用。
在SABER中很多时域器件模型都是模拟器件,即在作时域分析时的时间变化是连续的,但是在仿真时也是将连续函数离散化,其离散点就是仿真的步长。在通常情况下,仿真器的步长是根据仿真精度来确定的。
CS00301是一款高精度智能型锂电池充电芯片,具有集成度高,外部电路简单,调节方便,可靠性好,保护措施齐等特点。该芯片采用脉宽调制方式充电,有涓流、恒流、恒压三种充电模式,电压采样判断精度高,充电饱和度高,具有多种故障保护功能,逆向漏电流小,与不同的外电路配合,可满足大多数锂电池充电要求。
研究了两电感互相耦合以后实现其中某一个电感上电流纹波为零的现象。论述了实现零纹波的条件, 从等效电路观点解释了其原理。着重分析了耦合磁路的等效磁阻模型,并由此模型给出了实用的耦合磁路 参数计算公式。
开关电源的电磁干扰对电子设备的性能影响很大,因此,各种标准对抑制电源设备电磁干扰的要求已越来越高。对开关电源中电磁干扰的产生机理做了简要的描述,着重总结了几种近年提出的新的抑制电磁干扰的方法,并对其原理、应用做了简单介绍。
了解共模和差模信号之间的差别,对正确理解脉冲磁路和工作模块之间的关系是至关重要的。变压器、共模扼流圈和自耦变压器的端接法,对在局域网(LAN)和通信接口电路中减小共模干扰起关键作用。共模噪音在用无屏蔽对绞电缆线的通信系统中,是引起射频干扰的主要因素,所以了解共模噪音将有利于更好地了解我们关心的磁性界面的电磁兼容论点。
电路的综合是指按给定的电气特性(或者说按给定电路性质的数学描述即网络函数)来实现一个电路,即确定电路的结构以及组成电路的元件类型和参数。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR
2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
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。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。
《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
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