提升工业系统智能化的方法有多种，其中包括将边缘和云端人工智能(AI)技术应用于配备模拟和数字器件的传感器。鉴于AI技术方法的多样性，传感器设计人员需要考虑多个相互冲突的要求，包括决策延迟、网络使用、功耗/电池寿命以及适合机器的AI模型。
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先进驾驶辅助系统 (ADAS)已成为现代车辆的标配功能，能够提升行车安全性和驾驶舒适度。ADAS 功能既包括挡风玻璃摄像头实现的经典紧急制动功能，也涵盖集成泊车辅助功能的多摄像头环视 + 感知系统。这些系统依托 100 万至 800 万像素的图像传感器，以同时支持视觉和感知功能。
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对被测设备 (DUT) 进行了分析，以评估其对多个下行链路频率的暴露情况，并根据 FIPS 140-3 要求识别其「关键安全参数」中的潜在弱点。资料审查揭示了设计中的几个漏洞，这些漏洞可能导致恶意讯号破坏操作或允许未经授权存取关键系统。
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要实现零碳社会的目标，交通工具的电动化至关重要。更轻、更高效的电子元器件在这一进程中发挥着重要作用。车载充电器（OBC）便是其中一例。紧凑型传递模塑功率模块如何满足当前车载充电器（OBC）的需求？
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人工智能(AI)的迅速发展开启了高密度计算需求的新时代，而传统电源架构逐渐难以适应这一需求发展。为更好地响应此类需求，Analog Devices, Inc. (ADI)推出创新解决方案，为数据中心下一代800 VDC架构提供有力支持。
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功率因数校正（PFC）可减少交流电源系统中的能源浪费和基础设施压力，从而显著提高效率。本博客介绍了功率因数 (PF) 的概念，解释了低功率因数造成的问题，并概述了 PFC 的优势。它还重点介绍了 RECOM 的高性能 RACPRO1 DIN 导轨电源，该电源具有主动 PFC 功能，可提高电源质量和可靠性。
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碳化硅（SiC）作为第三代半导体材料的代表，因其高导热、高击穿电压和高开关频率等优异特性，被视为提升新能源汽车性能、降低能耗的关键技术，但高昂的成本却一直制约着SiC大规模普及，如何让SiC从高端旗舰下放至主流车型、主流光储逆变器，成为行业共同命题。
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随着大模型训练与推理需求爆发，AI芯片算力不断提升，功耗与发热问题日益凸显，正成为制约智能设备性能释放的核心瓶颈。实验表明，当芯片温度升至70–80℃时，每再升高10℃，性能下降近50%。高温已成为制约AI应用发展的关键瓶颈，也催生了新一代散热技术的迫切需求。
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