- 系統噪聲是當今所有數字設備普遍面臨的問題。不斷追求更快的接口和更低的功耗導致設備越來越容易受到來自電源和信號線的干擾。幸運的是，通過使用去耦技術，可以將局部電路與系統中其他電路隔離開來，從而減輕噪聲干擾。什么是去耦電容器？去耦電容器有助于隔離或去耦局部電路，使其不受共享電源、地線和其他導線上的噪聲和電源異常的影響。它們通常被應用于電源，以提供瞬態電流的局部源，并將局部電路與設計的其他區域中的電源噪聲隔離開來。這種局部接入是必要的，因為所有電源分配系統都具有實際的阻抗和電感，阻止了對負載的真正瞬時電流供應。
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Arrow 去耦電容器
- 機器人想要進行自主移動，便需要擁有3D感知（3D perception）功能，必須利用各種的傳感器來實時掌握機器人在空間中的位置，其中以LiDAR（激光雷達）能夠提供高精度的位置傳感，最受到業界的重視。此外，機器人也需要通過電機驅動，來執行自身或四肢的精準移動。本文將為您介紹LiDAR技術的發展，以及由ROHM推出的LiDAR與電機驅動解決方案。激光雷達帶動新服務的創新近未來的AI機器人是指通過給自主移動機器人（AMR）增加3D感知功能，使機器人能夠在三維空間中判斷自己的位置并識別自身的動作，從而實現高級
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Arrow 機器人 LiDAR 電機驅動
- Wi-Fi 在 1999 年就出現了，但 Wi-Fi 6 是 2018 年才誕生的一個名詞，在此之前并無 Wi-Fi 5 之類的更早的東西，那時的我這樣的普通人只能看著 Wi-Fi 設備上寫的符合 IEEE 802.11/a/b/g 之類的字符串，完全不知道在說什么，直到 Wi-Fi 聯盟覺得應該用一個簡單的數字來讓我們有一個清晰的代際劃分，這才有了 Wi-Fi 4~6 的出現，它們其實就是 IEEE 802.11 無線互聯網技術的一個實現，所以我覺得這個東西就是先有了兒子才有了父親，然后現在孫子又出來了
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Arrow ichtek Wi-Fi 7
- 電子電路中負電壓需求有幾種，一種是隔離式的負電壓，在電力、通訊等對抗干擾性能要求較高的場合，需要隔離前端電源輸入的干擾，這個時候可以基于變壓器添加繞組來產生負電壓，或者也可以采用隔離式的電源模塊輸出負電壓給系統供電。另一種是非隔離式的負電壓，通過正輸入電壓，使用Charge Pump, Buck-Boost, Buck, Sepic 等拓撲結構電壓芯片等來產生負電源。本文介紹基于Vishay SiP12109 COT BUCK拓撲的同步降壓轉換器產生負電壓, 通過簡單修改電路的參考節點，內部低端 MOSF
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Arrow 降壓芯片
- 電源是所有電子產品的基礎，為了滿足不同應用在功率、交直流轉換上的各種要求，便需要各式各樣的功率元器件、模塊，來提供合適、安全的電源，使系統能夠穩定運作。本文將為您介紹由艾睿電子推出的多款功率轉換解決方案，以及安森美（onsemi）、村田制作所（Murata）所推出的相關產品。應用于太陽能存儲系統的完整解決方案應用在住宅的太陽能存儲系統是目前相當熱門的產品之一，儲能對于可再生能源和分散能源發電的進一步發展至關重要，需要提供易于使用的產品來設計高效的電源轉換和電池管理系統，其中系統成本和性能優化是關鍵驅動因素
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Arrow 電源應用
- 除了應用于室內的智能建筑應用之外，針對應用于戶外的智能建筑／城市的物聯網（IoT）應用，則需要支持傳輸距離更廣、功耗更低的傳輸技術，且通常需要采用電池操作，并能夠支持以年為單位的使用時間，此時，低功耗廣域網（LPWA）便成為這些熱門應用的理想技術之一。本文將為您介紹LPWA的應用與發展，以及由Murata推出的相關解決方案。側重于功率效率和遠距離數據傳輸的LPWA技術可應用于較大范圍的智能建筑、智能城市應用的LPWA網絡，是一種專門用于將設備互連在一起的無線通信技術，側重于功率效率和遠距離數據傳輸。LPW
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Arrow
- 煙霧報警器是當前建筑物的必要設備，可以提早發現火災，降低生命與財產的損失，但是煙霧報警器的誤報現象，也常造成生活上的困擾，因此能夠判斷煙霧是來自于廚房烹調或是浴室霧氣的煙霧報警器，將能夠大幅降低煙霧報警器的誤報現象。本文將為您介紹煙霧報警器的測試要求，以及由ADI公司推出的光學傳感器模塊將如何應用于煙霧報警器的設計。煙霧報警器的誤報降低使用率與提高消防成本如今的樓宇建筑配備了許多不同的傳感器，讓日常生活更加便捷，同時提供安全保護。除了環境傳感器和智能家居應用（例如電力和供暖調節）之外，與安全相關的傳感器還
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Arrow 光學傳感器
- 賦予機器人對于環境的感知與移動能力，使得機器人能夠更安全、更具機動性，若再結合人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術，將能使機器人更聰明、更具實用性，使得機器人的未來發展極具想象空間。本文將為您探討機器人感知與AI技術的發展，以及眾多廠商所推出的相關解決方案。通過傳感器使機器人能夠感知世界機器人感知技術使機器人能夠“看到”、“聽到”這個世界，通過AI技術，則可使機器人對于所感知的環境，做出相對應的舉動，機器人感知對于機器人在現實環境中做出決策、計劃和操作至關重要，其中的相關
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Arrow 人工智能 機器人
- 越來越多的無線和電池供電設備越來越多地滲透到日常生活中，其中包括電動汽車（EV）與太陽能儲能系統等應用，如何對電池進行高效率的管理將是重要課題。本文將為您介紹電池管理系統（BMS）、電池化成、GaN FET、鋰碳電容器（LCC）、儲能模塊系統等解決方案，使您全面性地進一步了解電池應用相關技術。當前電動汽車與儲能系統的快速發展趨勢，進一步推動了對生產具有不同充電容量的電池需求穩步上升，其中的電池化成在各種采用電池存儲能源的應用中，扮演著相當重要的角色。完整的電池化成電源系統解決方案隨著市場對電池的需求日益增
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Arrow 電池應用
- 目前已經有越來越多的汽車采用O/LED做為車燈，其具有數字化的特性，無論是作為前車燈、日行燈、轉向燈、剎車燈還是尾燈，都能提供車輛在造型上更多的設計彈性，使其更具有個性化與識別度，并提供車輛更高的安全性，也提升了汽車設計的差異化與價值感，使得數字車燈有別于傳統車燈，具有卓越的競爭優勢。本文將為您介紹數字車燈的發展趨勢，以及由艾睿電子推出的數字車燈設計解決方案。數字車燈具備卓越的性能與優越性隨著汽車產業發展的需要，數字車燈已經普遍被汽車行業認可，自從奧迪TT在2016年使用OLED尾燈開創一個新時代，202
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Arrow OLED 數字車燈
- 基于鋰離子 (Li-ion) 電池單元的電池組廣泛用于各種應用，例如混合動力汽車 (HEV)、電動汽車 (EV)、可供日后使用的再生能源儲存，以及用于各種目的 (電網穩定性、調峰和再生能源時移等) 的電網能源儲存。本文將為您介紹測量電池單元的充電狀態 (SOC) 與運行狀態 (SOH) 的技術發展，以及 ADI 推出的相關解決方案。精密估計電池SOC可以防止電池過度充電和放電在電動汽車與儲能系統應用中，測量電池單元的充電狀態（SOC）非常重要。SOC定義為可用容量（單位為Ah），以額定容量的百分比表示。S
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Arrow 電池充電
- 助聽器是一種微小型擴聲設備，將外界的聲音放大到聽力損失患者需要的程度。利用患者的殘余聽力進行補償聽力不足，使聽力損失患者能和正常聽力一樣能聽到聲音，是目前幫助耳聾患者改善聽力的最有效工具。無線充電助聽器工作原理助聽器是一種微小型擴聲設備，將外界的聲音放大到聽力損失患者需要的程度。利用患者的殘余聽力進行補償聽力不足，使聽力損失患者能和正常聽力一樣能聽到聲音，是目前幫助耳聾患者改善聽力的最有效工具。助聽器主要由麥克風、放大器、受話器、電池、各種音量音調旋鈕等元件組成。首先，話筒接收聲音并把它轉化為電波形式，即
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Arrow 無線充電 助聽器
- 當前全球經濟衰退和整個半導體行業下行周期背景下，汽車半導體似乎成為了一個逆勢的窗口產業。與此同時，隨著汽車電動化、智能化、網聯化、共享化等新四化發展趨勢，以及新能源汽車產銷兩旺的持續景氣市場，汽車電子迎來結構性變革機遇。新能源汽車（混合動力汽車或純電動汽車等）半導體含量顯著高于傳統汽車。相較于燃油車，新能源汽車不再使用汽油發動機、油箱或變速器，“三電系統”即電池、電機、電控系統取而代之，新增DC-DC模塊、電機控制系統、電池管理系統、高壓電路等核心部件，在這些部件中MOSFET、 IGBT 等功率器件都起
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Arrow 新能源汽車 功率器件
- 在Computex2023強調人工智能（AI）主題的情況下，各廠商推出的新品也圍繞以AI為主。處理器大廠英特爾（intel）雖然2023年沒有參展展示產品。不過，在開展的同時也公布了其代號Meteor
Lake系列處理器將導入AI應用，并將在其中新設計VPU核心的做法，引起市場的關注。根據英特爾的表示，即將在2023年下半年推出的Meteor Lake系列處理器，在其中別設計了進行AI運算的VPU核心設計。透過獨立運作AI應用的VPU，除了提高AI的運作效能之外，還可以降低CPU的工作附載，并進一步減
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英特爾 AI Meteor Lake VPU
- 提案動機在肺部的檢查上，超音波相較X光或電腦斷層掃描，具有無放射性，操作相對方便的優點。但傳統超音波具有不可攜性，病患須至醫療院所才能做超音波檢查，對于偏遠或醫療資源匱乏的地區，難以利用。且超音波在判讀上，具有難解釋性的缺點，對于超音波影像的判讀，往往訓練時間長，判讀時間也較久，醫生與醫生間也存在著主觀判讀的歧異性，在醫病溝通上，對于判讀過后的結果，醫師也較難與病患說明。基于上述的兩項缺點 (不可攜性、難解釋性)，本團隊希望能訓練AI模型，協助醫師做肺部超音波影像的判讀，并利用OpenVINO具有最佳化與
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INTEL Tiger Lake OPENVINO AI LUS.AI
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