- 電網提供的電能是交流電，但我們使用的大多數設備都需要直流電，這意味著進行這種轉換的交流/ 直流電源是能源網上最常見的負載之一。隨著世界關注能效以保護環境并管理運營成本，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，輸入功率因數也有很大的影響。功率因數(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，但任何負載內的無功
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202204 MOSFET 無橋圖騰柱 功率因數校正控制器
- 人工智能（AI）幾十年來一直是一個熱門的技術話題。根據Statista 和Gartner 的預測，人工智能的收入將在未來4 年內增長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）。傳統上，復雜的人工智能計算在云端數據中心運行。在GPU 加速器和專門的系統級芯片（SoC）的幫助下，在臺式機上實現人工智能模型，可以減少云端訪問的要求。但在過去的幾年里，一個重要的轉變是AI 處理從云端轉到設備級。這主要歸功于嵌入式設備/SoC 的性能不斷提高和安全考慮。這種轉變催生了嵌入式人工
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202204 RISC-V內核 人工智能
- 工業物聯網(IoT) 正在醞釀廣泛的轉變，這種轉變不僅將使互聯機器間的相互檢測成為一種競爭優勢，還將使其成為必不可少的基本服務。工業物聯網以邊緣節點為起始點，后者是檢測和測量的目標切入點。這是物理世界與計算數據分析進行交互的接口所在。互聯的工業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據聚合到互聯網的網關進行連接。理想情況下，邊緣傳感器節點具有很小的規格尺寸，可在空間受限的環境中輕松進行部署。解決邊緣節點的檢測、測量、解讀與連接挑戰數據可以
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202204 ADC 模擬信號鏈 OtoSense MEMS加速度計
- 各行各業的數字化轉型和日常生活中的新場景已經對邊緣上的人工智能（AI）和機器學習、先進數據處理、音頻、視覺等產生了需求。邊緣機器學習（ML）計算支持廣泛的、智能化的工業和家庭應用，包括用于異常檢測的傳感器數據處理、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統計。現在的產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、可穿戴醫療監測器、商業設施和工業設備監控傳感器等邊緣應用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs
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202204 邊緣AI 機器學習
- 在過去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）實現了加速發展，這主要得益于小型化神經網絡架構的進步，從而可以在微控制器級（MCU）的器件上實現高精度。這增加了邊緣AI 應用和設備的數量，這些應用和設備可以通過這項技術以較低的成本實現。這方面的一個示例就是關鍵字識別，它已經成為智能家居設備交互的標準方式。邊緣AI 可以體現為多種形態，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控等數據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加速器）正在
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202204 GPU 邊緣AI
- 根據算力的需求，人工智能（AI）技術主要分為云端AI 處理和端側的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，實現實時環境感知、人機交互、決策控制等功能。由于數據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據安全性、系統響應能力、私密性、以及本地節點功耗的需求。越來越多在服務器端的AI 計算功能，必然向終端系統下沉，使得終端系統更加智能化。將推理過程移到深
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202204 STM32 MCU
- 1? ?推動邊緣AI發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，數據必須上傳到云端處理，而隨后的發展過程中產生了對于用戶體驗和數據隱私方面的問題。邊緣AI 能夠大大減小延時問題，并且對于網絡環境的要求較為寬松，極大地提升了用戶體驗。同時邊緣AI在處理數據過程中不必上傳至云端，能夠很好地保障數據隱私和數據安全，還能避免系統受到惡意網絡攻擊。從技術發展方面來看，芯片和軟件技術的迭代在一定程度上也推動了邊緣AI 的發展。過去芯片的算力無法滿足邊緣AI 應用，同時
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202204 邊緣AI
- 產業融合的背后是需求的發展，CPU（中央處理器）通用計算發展了幾十年，如今伴隨著人工智能（AI）的需求，NPU（ 嵌入式神經網絡處理器）成為了下一代智能計算的核心，在處理新類型數據流方面效率遠高于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，在不同領域采集數據不同，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
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202204 安謀 CPU NPU
- 1? ?多因素推動邊緣智能飛速發展邊緣智能的飛速發展首先是得益于近兩年人工智能（AI）技術的快速落地，各個行業在這個過程中可以感受到AI 對于產業變革的巨大能量。這是一個關鍵原因：AI 技術在應用中展現出來的巨大價值，從而推動了邊緣智能的發展。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據中心里，例如以圖搜圖。最近幾年，人工智能在工業質檢、醫療健康、智慧城市和物流等行業都得到了不少應用。很多企業由于習慣會考慮將應用算力部署在云端或數據中心里。但以工業
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202204 邊緣智能
- 安世半導體（Nexperia）是全球半導體行業公認的基礎半導體器件生產專家，持續穩定地大批量生產超越業界質量標準的高效產品。
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