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芯科科技BG2x系列蓝牙芯片和多协议方案及其IoT应用案例分享

时间:2024年01月24日 10:00        

简介: 在本次网络研讨会中,由益登科技专家提供Silicon Labs(亦称“芯科科技”)低功耗蓝牙产品及解决方案的全面概述及其在智能家居、医疗、工业环境等领域的应用。Silicon Labs 提供种类繁多的蓝牙 SoC和模块,其硬件拥有卓越的RF性能,可为用户产品提供俱佳的连接性、可靠性和使用体验,软件方面大量的开发工具为稳健、可靠且安全的蓝牙连接设计提供一站式资源。...

安森美电动汽车应用技术大会

时间:2023年11月21日 09:00        

简介: 2023上半年,中国新能源汽车产销分别完成378.8万辆和374.7万辆。中国汽车工业在实现高质量发展,稳居全球新能源汽车产销规模第一。这不仅需要注重产量的增长,更需要在面临日新月异的技术迭代所带来的的压力之下,关注未来的关键技术趋势。 安森美电动汽车应用技术大会将聚焦下一代xEV技术发展,介绍安森美领先的SiC技术以及在封装工艺上持续不断的创新探索。阐述高性能SiC MOSFET及IGBT...

USB PD3.1 升级电源和电池充电器应用

时间:2023年09月14日 10:00        

简介: USB PD3.1快充的最新标准升级至240W额定功率,最高48V电压输出,大幅扩展USB在电源和电池充电器方面的应用。 此在线研讨会将检视 USB 负载如何传递信息于 USB 电源,以设置电压水平和最大电流。同时亦会展示onsemi (安森美)USB 产品系列的解决方案。 关键要点 • 检视最新USB 标准,将功率扩展至 240W 和 48V。 • 安森美 USB 电源解决方案。...

储能电池管理系统ADI解决方案

时间:2023年07月18日 10:00        

简介: 在双碳背景下,越来越多的人关注储能并直接参与储能系统设计,特别是采用锂电池技术的储能系统被大量用在电网侧和工业及家用场合,对于锂电池管理需要考虑的因素非常多;围绕锂电池BMS及储能系统设计,ADI构建了完整的信号链及完善的设计思路,不仅有支持多种规格配置的电池包的高精度BMS芯片,同样也可以提供均衡、隔离通信、母线监测等芯片级解决方案来实现系统整合,无论在高压大容量的电网储能系统设计以及成本优化的...

安森美OBC方案助力电动汽车实现更快充电和更远续航里程

时间:2023年04月27日 10:00        

简介: 随着EV的普及,市场对车载充电(OBC)的要求日益提高。安森美具备一流的汽车电源器件,包括SJ MOSFET、混合型IGBT、汽车功率模块(APM) 、EliteSiC系列的MOSFET及二极管以及隔离栅极驱动器和辅助电源控制器,能最大化功率密度、效率及可靠性,实现从3.3kW到高达22kW的OBC方案,并兼容高达800V的电池电压。 安森美的专家亦会特别讲解最新的功率模块APM32系列,此...

安森美领先的成像技术助您推进工业创新

时间:2022年12月06日 10:00        

简介: 机器视觉影响着工业自动化、机器人、安防/监控等众多应用的发展与增长。全球智能感知方案领袖安森美领先于工业成像领域,在工业市场领域占据重要的市场份额。安森美提供高效的图像传感器解决方案,将出色的全局快门性能与高动态范围、快门效率、光学格式和各种分辨率相结合。此外,借助安森美的系统级专业知识、丰富的合作伙伴生态系统、参考设计、评估工具和广泛的电源管理产品组合,工程师可以加快产品上市速度。全新推出的XG...

恩智浦新一代高性价比家庭娱乐及音视频会议解决方案

时间:2021年10月21日 10:00        

简介: 恩智浦提供全面的微控制器及微处理器硬件平台,广泛应用于工业和物联网场景。其中新推出的i.MX 8M系列处理器具备丰富的多媒体处理能力与接口,适合人机界面、家庭娱乐系统、回音壁及音视频会议系统等应用。 其中,针对家庭娱乐设备中的回音璧,恩智浦有专门的芯片组合,并已经通过Dolby ATMOS及DTS:X认证,配合恩智浦自主开发的immersiv3D软件工具包,可以帮助客户便捷地完成回音壁及AVR等...

使用 ModusToolbox™ 机器学习为 IoT 设备解锁 AI

时间:2021年10月12日 14:00        

简介: 今天的物联网硬件/软件开发人员面临着在构建未来设备时的一系列复杂设计。从复杂的集成无线连接——到优化电池供电设计中的系统功率——再到集成传感器融合:让物联网工作对任何团队来说都是一项艰巨的任务。作为连接现实世界和数字世界的领导者,英飞凌非常了解这些设计挑战,我们最近解决的一项挑战就是在边缘设备上释放机器学习 (ML) 的潜力。 现在将 ML 工作量移至边缘的理由比以往任何时候都更加强烈,因为...