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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 202204

如何用無橋圖騰柱功率因數(shù)校正控制器實現(xiàn)出色的AC-DC功率轉(zhuǎn)換效率

  • 電網(wǎng)提供的電能是交流電，但我們使用的大多數(shù)設備都需要直流電，這意味著進行這種轉(zhuǎn)換的交流/ 直流電源是能源網(wǎng)上最常見的負載之一。隨著世界關注能效以保護環(huán)境并管理運營成本，這些電源的高效運行變得越來越重要。效率作為輸入功率與供給負載的功率之間的比率衡量，很容易理解。但是，輸入功率因數(shù)也有很大的影響。功率因數(shù)(PF) 描述了任何交流電設備（包括電源）消耗的有用（真實）功率與總（視在）功率(kVA) 之間的比值。PF 衡量消耗的電能轉(zhuǎn)換為有用功輸出的有效性。如果負載是純阻性負載，PF 將等于1，但任何負載內(nèi)的無功
  • 關鍵字： 202204  MOSFET  無橋圖騰柱  功率因數(shù)校正控制器  

如何在資源受限的RISC-V內(nèi)核上嵌入人工智能？

  • 人工智能（AI）幾十年來一直是一個熱門的技術話題。根據(jù)Statista 和Gartner 的預測，人工智能的收入將在未來4 年內(nèi)增長4 倍，在2024 年后將超過1 000 億美元（1 美元約為人民幣6.4 元）。傳統(tǒng)上，復雜的人工智能計算在云端數(shù)據(jù)中心運行。在GPU 加速器和專門的系統(tǒng)級芯片（SoC）的幫助下，在臺式機上實現(xiàn)人工智能模型，可以減少云端訪問的要求。但在過去的幾年里，一個重要的轉(zhuǎn)變是AI 處理從云端轉(zhuǎn)到設備級。這主要歸功于嵌入式設備/SoC 的性能不斷提高和安全考慮。這種轉(zhuǎn)變催生了嵌入式人工
  • 關鍵字： 202204  RISC-V內(nèi)核  人工智能  

優(yōu)化邊緣節(jié)點設計，加速人工智能應用落地

  • 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT) 正在醞釀廣泛的轉(zhuǎn)變，這種轉(zhuǎn)變不僅將使互聯(lián)機器間的相互檢測成為一種競爭優(yōu)勢，還將使其成為必不可少的基本服務。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)以邊緣節(jié)點為起始點，后者是檢測和測量的目標切入點。這是物理世界與計算數(shù)據(jù)分析進行交互的接口所在?；ヂ?lián)的工業(yè)機器可檢測大量的信息，進而用于制定關鍵決策。這種邊緣傳感器可能遠離存儲歷史分析的云服務器。它必須通過將邊緣數(shù)據(jù)聚合到互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)關進行連接。理想情況下，邊緣傳感器節(jié)點具有很小的規(guī)格尺寸，可在空間受限的環(huán)境中輕松進行部署。解決邊緣節(jié)點的檢測、測量、解讀與連接挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)可以
  • 關鍵字： 202204  ADC  模擬信號鏈  OtoSense  MEMS加速度計  

邊緣AI和機器學習將被廣泛應用于工業(yè)和家庭

  • 各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和日常生活中的新場景已經(jīng)對邊緣上的人工智能（AI）和機器學習、先進數(shù)據(jù)處理、音頻、視覺等產(chǎn)生了需求。邊緣機器學習（ML）計算支持廣泛的、智能化的工業(yè)和家庭應用，包括用于異常檢測的傳感器數(shù)據(jù)處理、預測性維護、用于改進玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡單命令詞識別以及視覺應用，如使用低分辨率攝像頭進行在場檢測或人數(shù)統(tǒng)計?，F(xiàn)在的產(chǎn)品設計人員已看到了人工智能和機器學習的巨大潛力，可以為家庭安全系統(tǒng)、可穿戴醫(yī)療監(jiān)測器、商業(yè)設施和工業(yè)設備監(jiān)控傳感器等邊緣應用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs
  • 關鍵字： 202204  邊緣AI  機器學習  

多處理引擎的異構系統(tǒng)引領邊緣AI高效部署

  • 在過去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）實現(xiàn)了加速發(fā)展，這主要得益于小型化神經(jīng)網(wǎng)絡架構的進步，從而可以在微控制器級（MCU）的器件上實現(xiàn)高精度。這增加了邊緣AI 應用和設備的數(shù)量，這些應用和設備可以通過這項技術以較低的成本實現(xiàn)。這方面的一個示例就是關鍵字識別，它已經(jīng)成為智能家居設備交互的標準方式。邊緣AI 可以體現(xiàn)為多種形態(tài)，從非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中，異構架構（即針對特定任務的專業(yè)加速器）正在
  • 關鍵字： 202204  GPU  邊緣AI  

以全面解決方案，助力客戶開發(fā)集成邊緣人工智能方案

  • 根據(jù)算力的需求，人工智能（AI）技術主要分為云端AI 處理和端側(cè)的AI 處理。在集中式人工智能解決方案中，嵌入式設備（智能音箱、可穿戴設備等）通常依賴云服務器實現(xiàn)人工智能能力。而在邊緣AI 解決方案中，嵌入式設備本身即可在本地運行人工智能算法，實現(xiàn)實時環(huán)境感知、人機交互、決策控制等功能。由于數(shù)據(jù)傳輸延遲等因素的限制，基于云的解決方案可能無法滿足部分用戶對數(shù)據(jù)安全性、系統(tǒng)響應能力、私密性、以及本地節(jié)點功耗的需求。越來越多在服務器端的AI 計算功能，必然向終端系統(tǒng)下沉，使得終端系統(tǒng)更加智能化。將推理過程移到深
  • 關鍵字： 202204  STM32  MCU  

邊緣AI的五大發(fā)展方向

  • 1? ?推動邊緣AI發(fā)展的兩大方面從需求方面看，因為算力要求高，最初的AI 都從云端智能開始，數(shù)據(jù)必須上傳到云端處理，而隨后的發(fā)展過程中產(chǎn)生了對于用戶體驗和數(shù)據(jù)隱私方面的問題。邊緣AI 能夠大大減小延時問題，并且對于網(wǎng)絡環(huán)境的要求較為寬松，極大地提升了用戶體驗。同時邊緣AI在處理數(shù)據(jù)過程中不必上傳至云端，能夠很好地保障數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全，還能避免系統(tǒng)受到惡意網(wǎng)絡攻擊。從技術發(fā)展方面來看，芯片和軟件技術的迭代在一定程度上也推動了邊緣AI 的發(fā)展。過去芯片的算力無法滿足邊緣AI 應用，同時
  • 關鍵字： 202204  邊緣AI  

“雙輪驅(qū)動”戰(zhàn)略應對中國市場廣泛復雜的AI需求

  • 產(chǎn)業(yè)融合的背后是需求的發(fā)展，CPU（中央處理器）通用計算發(fā)展了幾十年，如今伴隨著人工智能（AI）的需求，NPU（ 嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡處理器）成為了下一代智能計算的核心，在處理新類型數(shù)據(jù)流方面效率遠高于CPU 和GPU（圖形處理器）的處理器，并且獨立出來與CPU 做更多配合。同時我們也看到元宇宙等新興場景對AI的新需求，AI 本身作為一項新興技術，必將對我們生活的方方面面帶來深遠影響。目前AI 還處于很早期階段，在不同領域采集數(shù)據(jù)不同，算法不同，部署需求也各不相同。當AI 滲透率到一定階段以后，將會有AI 融合
  • 關鍵字： 202204  安謀  CPU  NPU  

多視角看未來邊緣智能的發(fā)展

  • 1? ?多因素推動邊緣智能飛速發(fā)展邊緣智能的飛速發(fā)展首先是得益于近兩年人工智能（AI）技術的快速落地，各個行業(yè)在這個過程中可以感受到AI 對于產(chǎn)業(yè)變革的巨大能量。這是一個關鍵原因：AI 技術在應用中展現(xiàn)出來的巨大價值，從而推動了邊緣智能的發(fā)展。第二個原因是由于邊緣AI 的自身特性。早期的一些AI 技術應用都是部署在云端或數(shù)據(jù)中心里，例如以圖搜圖。最近幾年，人工智能在工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療健康、智慧城市和物流等行業(yè)都得到了不少應用。很多企業(yè)由于習慣會考慮將應用算力部署在云端或數(shù)據(jù)中心里。但以工業(yè)
  • 關鍵字： 202204  邊緣智能  

聞達精芯之安，泰然創(chuàng)新于世

  • 安世半導體（Nexperia）是全球半導體行業(yè)公認的基礎半導體器件生產(chǎn)專家，持續(xù)穩(wěn)定地大批量生產(chǎn)超越業(yè)界質(zhì)量標準的高效產(chǎn)品。
  • 關鍵字： 202204  MOSFET  
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202204介紹

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