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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 202109

高溫甲醇燃料電池的應用研究

  • 本文對高溫甲醇燃料電池的發(fā)展現狀和不同的技術路線進行論述。通過對高溫甲醇燃料電池工作原理的分析，指出其技術的優(yōu)勢及應用方式。為了讓甲醇重整器的設計能真正滿足整車需求，利用QFD技術將需求轉化成設計特征。提出高溫甲醇燃料電池在車用環(huán)境中的應用思路和控制系統(tǒng)的開發(fā)思路。論述車用高溫甲醇燃料電池發(fā)展的機遇和挑戰(zhàn)。
  • 關鍵字： 202109  高溫甲醇燃料電池  重整制氫  新能源汽車  

鋰離子電池的過充電測試

  • 結合GB31241—2014《便攜式電子產品用鋰離子電池和電池組安全要求》標準，從試驗對象、試驗原理、試驗方法、試驗實例等四個方面對鋰離子電池過充電測試進行闡述。
  • 關鍵字： 202109  過充電  鋰離子電池  試驗  

一種改進的YOLOv4-tiny車輛目標檢測方法*

  • 伴隨深度學習的不斷發(fā)展，深度學習的目標檢測方法被廣泛應用。基于特征融合的思想，本文提出了一種改進的YOLOv4-tiny目標檢測方法，通過添加卷積模塊及調整部分超參數對其網絡架構進行優(yōu)化，以實現對道路車輛目標的快速檢測、識別和定位。首先為了改善YOLOv4-tiny網絡對小目標類型檢測精度差的問題，基于特征金字塔網絡對第二標度輸出層的最后一個CBL輸出特征與網絡中第二個CSP輸出特征進行融合，并在原有網絡的基礎上增加52×52的標度輸出；其次，利用遷移學習權重在自己采集的數據集上進行實驗，訓練得出合適的權
  • 關鍵字： 車輛檢測  特征融合  改進的YOLOv4-tiny  目標檢測  202109  

模擬仿真技術在智能網聯(lián)汽車開發(fā)中的作用

  • 本文介紹了智能網聯(lián)汽車的發(fā)展現狀，闡述了模擬仿真的重要性，并圍繞當前熱門模擬仿真技術趨勢進行了對比分析，基于公司產品規(guī)劃角度，分析了模擬仿真技術在智能網聯(lián)汽車開發(fā)中的作用，提出了智能網聯(lián)汽車開發(fā)建議，為智能網聯(lián)技術的發(fā)展規(guī)劃提供了一定指導。
  • 關鍵字： 智能網聯(lián)  模擬發(fā)展  規(guī)劃  開發(fā)流程  202109  

基于模型的電動汽車PTC控制方法

  • 為了改善電動車PTC控制方法以及提高對PTC控制的保護，本文基于模型搭建了電動汽車PTC控制用軟件，通過仿真測試，該模型可以實現電動汽車PTC的控制，判斷PTC的過溫、過流等故障，按相應的故障等級進行動作，并能夠實現電流、功率的閉環(huán)控制，提供了一種電動汽車用簡易、高效的PTC控制方法。
  • 關鍵字： 電動汽車  PTC  模型  控制  202109  

8K超高清終端直播實現方案

  • 很多彩電行業(yè)從業(yè)者都將8K看成是未來電視發(fā)展的必經之路，隨著三星、TCL等主流廠商在8K電視上的布局，國家政策的不斷放開，5G商用落地等因素，8K電視也將加速普及。本文設計5G+8K多媒體直播系統(tǒng)，包括8K多媒體融合系統(tǒng)、基于5G通信技術的多媒體通道，完成一款5G+8K超高清智能電視終端。采用邏輯FPGA系統(tǒng)實現DP2.0和HDMI2.1傳輸8K 60/120 Hz信號，支持P2P協(xié)議，直接驅動8K屏，實現從信源輸入、信號處理到顯示，全程8K無損處理，支持5G網絡接入，將5G與8K電視進行深度融合，實現5
  • 關鍵字： 5G  8K  直播  202109  

AI講座：自編碼器——神奇的ML瑞士刀

  • 1? ?神奇的自編碼器在之前各期里，所舉的范例模型都是基于邏輯回歸（Logistic regression）的線性分類器（Linear classifier）。其訓練方法是采取監(jiān)督式學習（Supervised Learning）模式。在本期里， 將進一步介紹非監(jiān)督式學習（Unsupervised Learning）模式，并以小而美的自編碼器（Autoencoder，簡稱：AE）為例。自編碼器是一種小而美的ML 模型，它的用途非常多，所以有“ML 瑞士刀”之稱。例如，Pawer Sobe
  • 關鍵字： 202109  自編碼器  機器學習  

開關電源輸入端繼電器觸點短路失效分析

  • 開關電源產品有一個重要的性能指標是輸入沖擊電流，該指標通常要往小的方向設計，常規(guī)設計是在開關電源輸入端的火線上串聯(lián)一個熱敏電阻（NTC），而對于功率較大的開關電源則同時在熱敏電阻（NTC）上并一個繼電器，用于產品穩(wěn)定工作時減少器件損耗和提高可靠性。本文重點分析并入繼電器后發(fā)生觸點短路失效的原因，通過原理、實驗測試、驗證及繼電器材料詳細解析繼電器在電路設計應用過程中的問題點，為繼電器在開關電源產品上的設計提供參考。
  • 關鍵字： 開關電源  繼電器  沖擊電流  202109  

雙極結型晶體管——MOSFET的挑戰(zhàn)者

  • 0? ?引言數字開關通常使用MOSFET 來創(chuàng)建，但是對于低飽和電壓的開關模型，雙極結型晶體管已成為不容忽視的替代方案。對于低電壓和低電流的應用，它們不僅可以提供出色的電流放大效果，還具有成本優(yōu)勢（圖1）。圖1 雙極結型晶體管可為移動設備提供更長的使用壽命 圖源：IB Photography/Shutterstock在負載開關應用中，晶體管需要精確地放大基極電流，使輸出電壓接近零，以便僅測量晶體管的飽和電壓。MOSFET 通常用于這項用途，因為它們不需要任何底層控制器作為電壓控制組件。
  • 關鍵字： MOSFET  202109  

可見光通信的原理

  • 可見光通信（VLC）是一種技術，在某些應用中，它與更常用的射頻（RF）相比具有顯著的優(yōu)勢。除了從一個點到另一個點的數據傳輸的明顯用途外，VLC因其能夠提供高度準確和安全的室內定位系統(tǒng)而引發(fā)了眾多關注。實施VLC 系統(tǒng)會帶來涉及系統(tǒng)集成和電源管理的特定挑戰(zhàn)，特別是對那些不熟悉該技術的人來說。本文將探討VLC 的一些應用，包括VLC 定位系統(tǒng)的原理，并討論最新的器件如何提供一條風險極小的設計路徑。1? ?VLC：概述并與射頻對比隨著LED 的發(fā)展，它在可靠性、功耗和發(fā)光能效方面已超過了白熾
  • 關鍵字： 202109  光通信  LED  

神經網絡用于智能工廠和機器人的機會與挑戰(zhàn)

  • 1? ?神經網絡用于智能工廠和機器人的應用場景Imagination 關注應用人工智能（AI），特別是神經網絡技術來應對智能工廠和機器人應用場景這一嵌入式系統(tǒng)新趨勢。隨著自動化程度的提高，對嵌入式系統(tǒng)的需求不斷增加，過去微控制器（MCU）和基礎處理器能夠滿足對嵌入式系統(tǒng)的需求，而現在整個世界正在發(fā)生變化。我們所處的世界正向著全自動化邁進，以實現更高的生產率和安全性，智能工廠、工業(yè)機器人、數字孿生等概念，以及軟件定義環(huán)境，甚至“元宇宙”等來自科幻小說的概念，都變得越來越受關注。元宇宙環(huán)境
  • 關鍵字： 202109  神經網絡  智能工廠  

AI落地進入深水期，英特爾為邊緣AI提供廣泛產品和統(tǒng)一工具包

  • 1? ?英特爾在打造廣泛的邊緣AI產品當下，隨著AI 落地進入深水期，在嵌入式AI 成為炙手可熱的賽道同時，越來越多AI 需要從云端擴展到設備端和邊緣端。英特爾不僅重視嵌入式AI，同時也在打造更廣泛的邊緣AI 產品。從擅長對大量非結構化語音和文本數據進行訓練和推理的英特爾? 至強? 可擴展處理器，到為實時推理提供出色吞吐量和低延遲的英特爾?FPGA 以及支持深度學習加速并適合廣泛AI 應用的酷睿處理器，再到為攝像頭提供超低功耗推理的英特爾?Movidius? 視覺處理單元（VPU）等，
  • 關鍵字： 202109  AI  邊緣  

嵌入式AI可用于廣泛的終端市場，ST助力工程師克服三道難關

  • 1? ?AI技術可用于廣泛的終端市場在ST（意法半導體）產品覆蓋的所有終端市場中（諸如工業(yè)、個人電子產品、家用電器、醫(yī)療保健、汽車等等），人工智能（AI）技術在其中的應用率一直在增長。ST 已發(fā)布了一些基于32 位微控制器、MPU 和MEMS 傳感器的AI 解決方案，這些方案被大量地采用，市場熱度高昂。我們的解決方案可以在所有這些市場應用用例和許多其他用例中為客戶提供支持。為了減少帶寬、電源需求和延遲，近年來的趨勢是從以云為中心的AI 解決方案轉向所謂的邊緣AI，在邊緣AI 中，機器學
  • 關鍵字： 202109  嵌入式  AI  

工業(yè)控制、智慧城市、智能家居領域的AI應用及開發(fā)挑戰(zhàn)

  • 1? ?關注工業(yè)控制、智慧城市、智能家居在工業(yè)和物聯(lián)網領域中，恩智浦關注的嵌入式人工智能（AI）和機器學習應用主要包括工業(yè)控制、智慧城市以及智能家居3個方面。●? ?工業(yè)控制。恩智浦通過提供能夠進行實時觀察、學習和調整的設備來為企業(yè)用戶提供更好的預測和控制功能，通過提高設備的智能化程度來提高終端產品性能。在工業(yè)控制中的人機接口（HMI）應用領域，主要產品類型包括用戶友好型消費產品屏幕、安全可靠的汽車驅動程序接口、工業(yè)面板、繳費機和數據訪問終端等。在這些應用中，恩智浦
  • 關鍵字： 202109  AI  MCU  

使用英飛凌 ModusToolbox? 機器學習為IoT設備解鎖AI

  • 1? ?英飛凌在邊緣（Edge）設備上釋放機器學習（ML）的能力市場對舒適性、便利性和簡單性的需求不斷增加，對娛樂、安全和能源效率領域更多功能的需求也在日益增長，這將大大增加對智能家居的興趣和承諾。邊緣人工智能（AI）將成為這些產品的關鍵推動因素。今天的物聯(lián)網硬件/軟件開發(fā)人員面臨著在構建這些未來設備時的一系列復雜設計。從復雜的集成無線連接，到優(yōu)化電池供電設計中的系統(tǒng)功率，再到集成傳感器融合，讓物聯(lián)網工作對任何團隊來說都是一項艱巨的任務。作為連接現實世界和數字世界的領導者，英飛凌非常了解
  • 關鍵字： 202109  機器學習  AI  
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202109介紹

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