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電路拓?fù)淠軌蝻@著提高系統(tǒng)效率并減小濾波電抗器的尺寸

發(fā)布時(shí)間:2024/1/9 23:50:58 訪問次數(shù):68


下一代SiC解決方案,包括新型低電感基于SiC的SP6LI功率模塊。

此外,還將展示最近發(fā)布的新一代1200V、40mOhm SiC MOSFET器件和1200V、10/30/50A SiC二極管產(chǎn)品,繼續(xù)擴(kuò)大其SiC解決方案的開發(fā)工作,已經(jīng)成為向市場(chǎng)提供一系列Si/SiC功率分立和模塊解決方案的少數(shù)供應(yīng)商之一。

這種新型封裝具有更高的功率密度和緊湊的外形尺寸,可以使用較少數(shù)量的并聯(lián)模塊來實(shí)現(xiàn)完整的系統(tǒng),幫助客戶進(jìn)一步縮小設(shè)備尺寸。

利用傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)和自動(dòng)化,如今已成為制造業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施的最新趨勢(shì)。


在產(chǎn)品所針對(duì)的中高速應(yīng)用中,有數(shù)據(jù)采集(DAQ)、力傳感器等不同類別的應(yīng)用。這些應(yīng)用要求支持最快10微秒(相當(dāng)于100kSPS)的測(cè)量,并需要具備高速和低噪聲性能。RX23E-B可以完全滿足此類應(yīng)用所需的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格。

三相(T型)直流交流逆變器采用的是一種先進(jìn)的電路拓?fù),能夠顯著提高系統(tǒng)效率并減小濾波電抗器的尺寸。


它是唯一支持16位到4位位寬的解決方案,可在較低的帶寬和功耗下實(shí)現(xiàn)更高的性能。

為配合PowerVR Series2NX內(nèi)核,Imagination提供了一整套工具來簡(jiǎn)化人工智能(AI)應(yīng)用的開發(fā)和部署以及調(diào)試和分析。機(jī)器學(xué)習(xí)框架也可使用我們的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)工具包(NDK)。

人工智能正在改變行業(yè),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其核心所在,令人興奮的全新使用案例正被不斷創(chuàng)造,人們的生活也將得以改變。此類處理一直以來主要發(fā)生在云端,但由于延遲問題、隱私問題以及日益增長(zhǎng)的可擴(kuò)展性需求,邊緣人工智能處理已變得非常必要。



KSZ8895RQXI-TR


下一代SiC解決方案,包括新型低電感基于SiC的SP6LI功率模塊。

此外,還將展示最近發(fā)布的新一代1200V、40mOhm SiC MOSFET器件和1200V、10/30/50A SiC二極管產(chǎn)品,繼續(xù)擴(kuò)大其SiC解決方案的開發(fā)工作,已經(jīng)成為向市場(chǎng)提供一系列Si/SiC功率分立和模塊解決方案的少數(shù)供應(yīng)商之一。

這種新型封裝具有更高的功率密度和緊湊的外形尺寸,可以使用較少數(shù)量的并聯(lián)模塊來實(shí)現(xiàn)完整的系統(tǒng),幫助客戶進(jìn)一步縮小設(shè)備尺寸。

利用傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)和自動(dòng)化,如今已成為制造業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施的最新趨勢(shì)。


在產(chǎn)品所針對(duì)的中高速應(yīng)用中,有數(shù)據(jù)采集(DAQ)、力傳感器等不同類別的應(yīng)用。這些應(yīng)用要求支持最快10微秒(相當(dāng)于100kSPS)的測(cè)量,并需要具備高速和低噪聲性能。RX23E-B可以完全滿足此類應(yīng)用所需的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)格。

三相(T型)直流交流逆變器采用的是一種先進(jìn)的電路拓?fù)洌軌蝻@著提高系統(tǒng)效率并減小濾波電抗器的尺寸。


它是唯一支持16位到4位位寬的解決方案,可在較低的帶寬和功耗下實(shí)現(xiàn)更高的性能。

為配合PowerVR Series2NX內(nèi)核,Imagination提供了一整套工具來簡(jiǎn)化人工智能(AI)應(yīng)用的開發(fā)和部署以及調(diào)試和分析。機(jī)器學(xué)習(xí)框架也可使用我們的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)工具包(NDK)。

人工智能正在改變行業(yè),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其核心所在,令人興奮的全新使用案例正被不斷創(chuàng)造,人們的生活也將得以改變。此類處理一直以來主要發(fā)生在云端,但由于延遲問題、隱私問題以及日益增長(zhǎng)的可擴(kuò)展性需求,邊緣人工智能處理已變得非常必要。



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