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MOSFET与IGBT的本质区别

1、由于MOSFET的结构,通常它可以做到电流很大,可以到上KA,但耐压能力没有IGBT强。 2、IGBT可以做很大功率,电流和电压都可以,就是一点频率不是太高,目前IGBT硬开关速度可以到100KHZ,那已经是不错了。不过相对于MOSFET的工作频率还是九牛一毛,MOSFET可以工作到几百KHZ,上MHZ,以至几十MHZ。 3、应用领域:根据其特点MOSFET应用于开关电源,镇流器,高频感应加热;高频逆变焊机;通信电源等等高频电源领域;IGBT集中应用于焊机,逆变器,变频器,电镀电解电源,超音频感应加热等领域。 开关电源(SMPS) 的性能在很大程度上依赖于功率半导体器件的选择,即开关管和整流器。

  • 2021-10-27
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区块链的技术简史与未来前景,从互联网进化角度分析

2008年,神秘的中本聪在密码学邮件组第一次提出了区块链的概念,同时区块链也成为“电子货币”比特币的核心技术,在麦肯锡的一份报告中,将区块链技术称之为继蒸汽机、电力、信息和互联网科技之后,最有潜力触发第五轮颠覆性革命浪潮的核心技术。另一方面,区块链技术产生的比特币,山寨币,ICO项目导致的大量诈骗活动也引起了社会的批判浪潮。

  • 2021-10-26
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动力总成悬置系统疲劳强度试验标准的研究

动力总成悬置系统疲劳强度试验标准的研究

  • 2021-10-25
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水泥助磨剂对不同质量指标水泥熟料强度影响研究

通过对不同质量指标熟料与系列助磨剂之间的性能测试分析,研究助磨剂组合对不同质量指标熟料的强度影响关系。研究表明:T2、T4、T5助磨剂综合表现较好,在28 d强度方面,T系列助磨剂对于C3熟料强度增长率数据集中度好,对于C2、C4熟料强度数据离散性大。熟料3 d、28 d强度增长率与T系列助磨剂掺量的相关系数R>0.9,其中与3 d强度相关系数R>0.95。助磨剂有效掺量起点0.01%,饱和点分别为0.02%和0.025%。助磨剂对于KH值较低的熟料3 d强度促进作用高于KH值较高的熟料。

  • 2021-10-22
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助磨剂对提高辊压机粉磨效果的作用

在总量不变的情况下,助磨剂从辊压机前和球磨机前两处同时加入,辊压机、V型选粉机和球磨机三者的工作效率均有提高,三者作用的叠加,使粉磨系统产量明显提高。辊压机的工作属于预粉磨阶段,物料粒度较大,总表面积较低,助磨剂加入过量会引起频繁“冲料”,反而降低粉磨效率。辊压机对物料颗粒级配较为敏感,加强水泥窑煅烧熟料的结粒控制,对提高辊压机工作效率十分重要。

  • 2021-10-22
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车身结构及整车路噪优化

车身结构及整车路噪优化

  • 2021-10-22
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TB级微服务海量日志监控平台

本文主要介绍怎么使用 ELK Stack 帮助我们打造一个支撑起日产 TB 级的日志监控系统。在企业级的微服务环境中,跑着成百上千个服务都算是比较小的规模了。在生产环境上,日志扮演着很重要的角色,排查异常需要日志,性能优化需要日志,业务排查需要业务等等。 然而在生产上跑着成百上千个服务,每个服务都只会简单的本地化存储,当需要日志协助排查问题时,很难找到日志所在的节点。也很难挖掘业务日志的数据价值。那么将日志统一输出到一个地方集中管理,然后将日志处理化,把结果输出成运维、研发可用的数据是解决日志管理、协助运维的可行方案,也是企业迫切解决日志的需求。

  • 2021-10-12
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车载物联网技术介绍

车载物联网能够在行驶中的车辆之间建立无线通信,也能够在过路车辆和路边基站之间建立无线通信。利用多跳转发的方式,车载网络能够让两个在信号范围之外的车辆也建立通信连接。车载网络将成为未来智能交通系统的重要组成部分。

  • 2021-09-30
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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

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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”。

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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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