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使用高壓放大器簡化您的BOM

低側電流感測可以通過測量負載和接地之間分流電阻上的壓降來實現(xiàn)[詳情]

污泥干化焚燒技術及運用

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活水平的提高，工業(yè)廢水和城市污水的產(chǎn)量日益增多，污水在處理的過程中會產(chǎn)生大量的懸浮物質(zhì)，這些物質(zhì)統(tǒng)稱為污泥。污泥的成分較為復雜，若任意堆放將會對人類及動植物的健康造成較大影響。減量化、穩(wěn)定化和無害化是污泥處理的基本原則。污泥焚燒技術具有處理速度快、減量化程度高、能源可再利用等優(yōu)點，在國內(nèi)外被廣泛應用。該技術是污泥處置最徹底的方式，當污泥中有毒有害物質(zhì)含量很高且短期不可降低時尤為實用。[詳情]

EdgeBoard多并發(fā)高性能通用CNN架構剖析

人工智能領域邊緣側的應用場景多種多樣，在功能、性能、功耗、成本等方面存在差異化的需求，因此一款優(yōu)秀的人工智能邊緣計算平臺，應當具備靈活快速適配全場景的能力，能夠在安防、醫(yī)療、教育、零售等多維度行業(yè)應用中實現(xiàn)快速部署。[詳情]

Google AI 與 DeepMind 聯(lián)合推出可大規(guī)模強化學習方法Dreamer

曾經(jīng)，基于模型的強化學習（MBRL）提出了SOTA-PLANET，目前Google AI 與 DeepMind 聯(lián)合推出了 Dreamer，這是一種從圖像中學習模型并用它來學習遠見性（long-sighted）行為的 RL 智能體。通過模型預測的反向傳播，Dreamer 能夠利用它學得的模型高效地展開行為學習。通過從原始圖像中學習計算緊湊模型狀態(tài)，Dreamer 僅使用一塊 GPU 即可以高效地從預測到的并行序列中學習。[詳情]

應用于自動駕駛汽車的五大傳感器技術詳解

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，汽車已經(jīng)成為人們的日常生活中必需品，但每年不斷攀升的交通事故率、越來越糟糕的生活和交通環(huán)境也讓人們感到心痛。每每遇到這些問題，相信幾乎所有開車的人都會想到如果車子能夠自動駕駛，那車子將成為養(yǎng)精蓄銳的好地方。[詳情]

2020 年自動化專業(yè)“PLC 編程與應用工程師”指南

2020 年自動化專業(yè)“PLC 編程與應用工程師”指南[詳情]

貿(mào)澤開售內(nèi)置藍牙5 SoC 的NXP QN9090DK開發(fā)套件

QN9090DK套件包含一個帶NFC標簽和多個擴展選項的載板、一個QN9090模塊和擴展板，可幫助設計工程師評估QN9090T低功耗藍牙片上系統(tǒng)(SoC)。[詳情]

FAULHABER 福爾哈貝擴大IE3編碼器兼容性

FAULHABER（福爾哈貝）擴大IE3編碼器兼容性，可適配大型盤式磁鐵步進電機?[詳情]

瑞薩電力線載波通信IC應用于松下智能照明控制系統(tǒng)

東京新落成的高輪Gateway站現(xiàn)已采用可調(diào)亮度和色彩的照明系統(tǒng)[詳情]

油料液位監(jiān)控中液位傳感器的檢測原理詳解

油罐車一般從事的是易燃易爆物品的運輸,危險度較高,稍有不慎對我們的人生安全存在極大的隱患,而油罐車著火爆炸的事件在我們的生活中屢見不鮮。據(jù)報道3月22日上午9時06分,G4廣深高速寶安路段,沙井入口往福永方向200米處,一輛裝有95號汽油的油罐車起火。[詳情]

基于多層深度學習框架&運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

汽車工業(yè)的最新發(fā)展引起了科研人員對疲勞駕駛監(jiān)測的研究興趣，意圖開發(fā)一種有效的駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)，能及時發(fā)現(xiàn)心理物理狀態(tài)異常，減少疲勞駕駛引起的交通事故。[詳情]

瑞薩電子推出面向Xilinx FPGA和SoC的全新PMIC參考設計

采用BGA封裝的ISL91211AIK和ISL91211BIK PMIC更易用于參考設計，縮短工業(yè)與運算類應用產(chǎn)品上市時間[詳情]

臺達切膜機解決方案，提高衛(wèi)生紙制程產(chǎn)能和效率

臺達切膜機解決方案，提高衛(wèi)生紙制程產(chǎn)能和效率[詳情]

新品發(fā)布 | 如何在電源轉換應用中實現(xiàn)高性能、成本優(yōu)化型實時控制設計

通過分布式架構擴展實時控制資源[詳情]

提高乙二醇紫外透光率的方法

乙二醇（EG）是一種重要的基礎化工原料，用途廣泛，主要用于生產(chǎn)聚酯纖維（PET）和防凍劑，也可用于生產(chǎn)其他中間體及溶劑。乙二醇目前最大的用途是用于生產(chǎn)聚酯。當它作為聚酯原料時，必須滿足國標GB/T 4649-2018中聚酯級產(chǎn)品的十三項指標。[詳情]