功耗测试的挑战
时间：2022年07月20日 10:15
简介： 在全球“双碳”的大背景下，节能减排成为了每个行业都非常重视的目标和任务。在通信电子领域，大到通信系统，如５G基站，小到单个的设备如手机或VR/AR眼镜甚至元器件，如CPU，都需要在设计研发时，充分考虑如何降低功耗，这对于依靠电池工作的物联网传感器和设备更加重要。因为尽可能低的功耗将会增加设备的续航时间，提高用户的使用体验，降低部署、运营和后期的维护成本。功耗测试尤其是低功耗测试有哪些挑战？如何选择...
新型8.5位数字多用表技术发展及应用
时间：2022年06月16日 10:00
简介： 高精度数字多用表在20世纪80年代中后期开始应用于电子测量领域，成为直流和低频交流电学计量的首选测量工具。具有多种功能精度高且易于实现系统自动化，可以轻松取代检零器等，但是其直流输入放大器并没有完全匹配检零器特性所需的特定设计。在某些关键方面，高精度数字多用表具有一定的缺陷，其中一个关键问题是仪器的输入偏置电流。输入偏置电流来源于高精度数字多用表中的前级放大器电路，其数值高达50pA。而最新型的福...
如何设计出满足云计算和5G等应用的高能效、高容量化、小型化且稳定可靠的不间断电源(UPS)
时间：2022年05月12日 10:00
简介： 随着云计算、大数据、5G应用的不断发展的大环境下，现代UPS正在往小型化、高容量化、高效化发展，设计人员面临如何在性能、能效、成本、尺寸、控制难度之间权衡取舍的挑战。碳化硅(SiC)的引入将有助于变革性地优化设计，安森美(onsemi)作为电源设计的领先厂家和全球唯一一家提供从衬底到模块的 "端到端 "SiC供应商，能够提供完整的具优势的UPS方案。 本次网络研讨会将介绍UPS设计诀窍，包括...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程八
时间：2021年12月24日 14:00
简介： 在本次的课程中，高老师将为大家带来ML的创作技能——补值（Imputation） *从补值、插值到创作 *善用AE（Attoencoder）模型 *AE的学习和推论 *AE补值的原理 *AE补值的计算过程 *范例实现-1——AE也能拥有经验直觉 *范例实现-2——使用OpenCV的AI插值 *优化模型：使用OpenVINO优化器 *测试模型：使用OpenVINO推论引擎...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程七
时间：2021年12月17日 14:00
简介： 本节课程中，高老师将为大家带来化解维度灾难——活用自编码器的课程 *认识维度灾难：以基因医学GWAS为例 *认识GWAS（全基因组关联分析） *认识SNP（单核苷酸多态） *GWAS新焦点：Epistasis *GWAS与机器学习 *活用SAE——堆栈自编码（Stacked Autoencoder） *范例实现-1——单层AE+分类器 *范例实现-2——Stacked AE+分类器...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程六
时间：2021年12月10日 10:00
简介： 本节课程中，高老师将从以下几方面为大家带来自编码器（AE）的内容 *小而美的自编码器（AE） *复习分类器 *开始创作之旅——组合两个分类器 *组合成为深度学习模型 *设计出自编码器（Autoencoder） *AE的过滤和降维效果 *范例实现-1——简单AE *范例实现-2——多层AE *优化模型：使用OpenVINO优化器 *测试模型：使用OpenVINO推论引擎...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程五
时间：2021年12月03日 14:00
简介： 本节课程中，高老师将以分类器为例，为大家介绍深度神经网络 *认识神经网络（Neural Network） *分类器的NN模型 *复习：空间对应 *神经网络的空间对应 *范例实现-1：AI建模的三个视角 *范例实现-2：深度神经网络 *优化模型：使用Model Optimizer *使用推论引擎...
AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程四
时间：2021年11月26日 14:00
简介： 简介：本节课程中，高老师将从以下几方面为大家介绍基础AI模型分类器 *认识分类器（Classifier) *分类器的基础：回归(Regression)分析 *回归与分类的重要视角：空间对应（Space-Mapping) *范例实现：使用TensorFlow+Keras *优化模型：使用Model Optimizer *使用推论引擎...