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雙輸出支持N+M相配置開關(guān)頻率范圍300kHz到2000kHz

發(fā)布時間:2021/7/24 13:08:51 訪問次數(shù):247

新能源汽車續(xù)航里程提升和快速充電的要求，充電樁的功率已高達120KW到180KW。

同樣，5G領(lǐng)域也很講求功率的高效性，5G基站單站滿載功率近3700W，約為4G基站的2.5~3.5倍，電費亦會隨之攀升至3G、4G的4~5倍之大。

面對這些用電大戶，耗電問題將是5G時代運營商無法回避的問題。降低能耗，提升電源效率，是選擇功率半導體器件時的主要考慮因素。

輸入電壓為4.5V到17V,輸出電壓范圍為0.25V到5.5V,每相開關(guān)頻率范圍為300 kHz 到2000 kHz.

制造商:NXP 產(chǎn)品種類:加速計 傳感器類型:3-axis 傳感軸:X, Y, Z 加速:2 g, 4 g, 8 g 靈敏度:256 count/g, 512 count/g, 1024 count/g 輸出類型:Digital 接口類型:I2C 分辨率:8 bit, 12 bit 電源電壓-最大:3.6 V 電源電壓-最小:1.95 V 最小工作溫度:- 40 C 最大工作溫度:+ 85 C 安裝風格:SMD/SMT 封裝 / 箱體:QFN-16 封裝:Cut Tape 封裝:MouseReel 封裝:Reel 系列:MMA8452Q 商標:NXP Semiconductors 產(chǎn)品類型:Accelerometers 工廠包裝數(shù)量:1000 子類別:Sensors 商標名:Xtrinsic 零件號別名:935325497167 單位重量:130 mg

雙輸出支持N+M相配置(N+M ≤ 7, M ≤ 3).器件的工作溫度–40C 到125C.6 mm × 6 mm, 48引腳QFN封裝.主要用在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)交換機,園區(qū)和分支交換機,核心和邊沿路由器,硬件加速器卡,高性能CPU/ASIC/FPGA電源.


Maxim Integrated的MAX78000神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器采用Aizip的視覺喚醒詞(VWW)模型在圖像中檢測人形，將每次運算功耗降至0.7 毫焦(mJ)。

這種功耗水平比傳統(tǒng)的軟件方案降低100倍，是目前市場上最經(jīng)濟、最高效的IoT人形識別方案。


(素材來源：eccn和ttic.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝）


新能源汽車續(xù)航里程提升和快速充電的要求，充電樁的功率已高達120KW到180KW。

同樣，5G領(lǐng)域也很講求功率的高效性，5G基站單站滿載功率近3700W，約為4G基站的2.5~3.5倍，電費亦會隨之攀升至3G、4G的4~5倍之大。

面對這些用電大戶，耗電問題將是5G時代運營商無法回避的問題。降低能耗，提升電源效率，是選擇功率半導體器件時的主要考慮因素。

輸入電壓為4.5V到17V,輸出電壓范圍為0.25V到5.5V,每相開關(guān)頻率范圍為300 kHz 到2000 kHz.

制造商:NXP 產(chǎn)品種類:加速計 傳感器類型:3-axis 傳感軸:X, Y, Z 加速:2 g, 4 g, 8 g 靈敏度:256 count/g, 512 count/g, 1024 count/g 輸出類型:Digital 接口類型:I2C 分辨率:8 bit, 12 bit 電源電壓-最大:3.6 V 電源電壓-最小:1.95 V 最小工作溫度:- 40 C 最大工作溫度:+ 85 C 安裝風格:SMD/SMT 封裝 / 箱體:QFN-16 封裝:Cut Tape 封裝:MouseReel 封裝:Reel 系列:MMA8452Q 商標:NXP Semiconductors 產(chǎn)品類型:Accelerometers 工廠包裝數(shù)量:1000 子類別:Sensors 商標名:Xtrinsic 零件號別名:935325497167 單位重量:130 mg

雙輸出支持N+M相配置(N+M ≤ 7, M ≤ 3).器件的工作溫度–40C 到125C.6 mm × 6 mm, 48引腳QFN封裝.主要用在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)交換機,園區(qū)和分支交換機,核心和邊沿路由器,硬件加速器卡,高性能CPU/ASIC/FPGA電源.


Maxim Integrated的MAX78000神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器采用Aizip的視覺喚醒詞(VWW)模型在圖像中檢測人形，將每次運算功耗降至0.7 毫焦(mJ)。

這種功耗水平比傳統(tǒng)的軟件方案降低100倍，是目前市場上最經(jīng)濟、最高效的IoT人形識別方案。


(素材來源：eccn和ttic.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝）


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