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带您了解1-Wire通信协议与应用

时间:2023年05月30日 10:00        

简介: 1-Wire技术,也称为单线通信技术,是ADI公司推出的一种专有的、半双工、双向的串行总线标准与接口技术。1-Wire技术将地址线、数据线、控制线、时钟线合为一根总线,主机仅需一个端口即可与从机进行通信,同时从机还可从总线获取寄生供电。 1-Wire技术具有节省IO资源、结构简单、成本低廉、便于总线扩展维护等优点,拥有温度记录器、时钟、开关、存储器、IO等多种产品,被广泛应用于温湿度计量、设备识别...

Teledyne e2v的耐辐射宇航级DDR4推动高吞吐量星载实时处理方案的发展

时间:2022年12月15日 10:00        

简介: 近年来,高吞吐量卫星发展非常迅速,逐渐成为未来卫星产业发展的重要方向。高速星载实时处理方案,以及大带宽数据的快速压缩与存储是实现下一代高吞吐卫星的核心,而高可靠性、大容量、高速、耐辐射的宇航级存储器则是保证方案的性能和可靠性的关键器件之一。Teledyne e2v作为一家专注于航空航天及高可靠性领域的知名半导体厂商, 数十年来一直紧密贴合市场需求并致力于先进技术的创新与开发,拥有丰富的宇航产品的研...

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...

如何将Xilinx® Spartan®-6器件轻松迁移到Microchip FPGA

时间:2022年11月08日 10:00        

简介: 在遇到受限情况时,会促使我们重新思考,并可能采取其他方案。有些半导体和FPGA的用户由于当前芯片短缺,就有这样的体验。大多数Spartan-6器件用户正面临着该产品线短期内就要停产的窘境。 我们能够将Spartan-6 FPGA直接迁移到我们的FPGA产品组合,如IGLOO® 2 FPGA或SmartFusion® 2 SoC。迁移到这些FPGA,您将获得我们经过长期验证、使用寿命超过15...

Molex- Coeur,Sentrality和PowerWize最新浮动式高功率大电流电流解决方案

时间:2022年10月17日 10:00        

简介: Molex提供多种高功率连接解决方案,可在要求更苛刻的应用中提供大电流性能。其中Coeur 高电流互连系统能确保轻松配接,并防止可能对插槽触点造成的损坏统,透过三种直径尺寸: (3.40 mm、6.00 mm、8.00 mm) 提供高达 200 A 的电流,并备有各种配置、连接 PCB、总线条和缆线。在配接两个硬质 PCB 或总线条时,很难达到完美的引脚对插槽对齐。在这些情况下,需要有一定的浮动度...

防尘降噪实力派——大功率超窄机壳开关电源

时间:2022年04月26日 10:00        

简介: 作为国内电源企业的佼佼者,金升阳致力于为工业、物联网、电力等行业提供一站式电源解决方案,为客户带来“无忧电源”。 本次线上交流会中 ,将介绍开关电源应用行业所遇到的共性痛点,以及金升阳开发的全新机壳开关电源系列LMF-UH如何解决这些共性痛点。同时从该新产品的性能特点,行业应用案例等多个方面进行分析,敬请期待。...

5G Open RAN架构、解决方案和ADI最新的收发器的简介

时间:2021年10月14日 10:00        

简介: Open RAN的发展和进步正在颠覆无线基础设施市场。ADI公司将分析有关O-RAN的市场动态、挑战和机遇。我们将推出最新的收发器ADRV9029,这是一款4T4R 200MHz SoC,集成了数字预失真和削峰功能,非常适合O-RAN应用。我们也将展示适用于O-RAN的4T4R O-RU参考设计平台,配备7.2光纤端口(eCPRI)。射频单元包含一个模块化RF前端,可以快速制作各种频段和电源原型。...

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...