原载于《21世纪经济报》
在无人驾驶领域,英特尔因计划以153亿美元收购Mobileye成为业界焦点。
实际上,这只是英特尔最近几年在无人驾驶领域的诸多收购之一。它正在从芯片计算巨头转型为目前全球唯一具备“端到端”实力的数据公司,而智能驾驶是其布局的重要领域之一。
英特尔无人驾驶事业部中国区市场总监徐伟杰对21世纪经济报道强调,在目前参与无人驾驶的所有企业里面,英特尔是唯一一家可以提供从汽车、网络到云的“端到端”无人驾驶解决方案的公司。
“中国是全球最大的汽车销售市场,这意味着在技术的推动下,中国无人驾驶市场增长将非常快,这是我们非常重视的市场。”徐伟杰说。
新成立专门的无人驾驶事业部
网速对于电竞选手和普通游戏玩家是一个不可忽视的问题。在当红游戏DOTA 2中,战队的成败可能就发生在0.1秒之内。这就是为什么在每年的资格赛前夕,韩国战队MVP.Hot6ix都要飞到新加坡训练,只是因为新加坡的网络延迟比韩国低0.1秒。
因此,5G时代的到来将为游戏行业带来“洪荒之力”,成为游戏玩家中的“神助攻”,为未来十年的游戏体验带来全新的可能性——从无延迟的电子竞技,到下一代增强现实游戏,再到借力云计算能力的虚拟现实游戏。
<strong>低延迟、高速率的5G让更精彩的游戏体验成为可能</strong>
延迟是指设备向网络发送指令与获得回应之间的时间,它是网络游戏面临的老问题。网络延迟让有些游戏玩家的操作速度低于其它玩家,对于电子竞技玩家而言是一个令人抓狂的“不稳定因子”。
Analog Devices, Inc. (ADI)最近推出AD9208,属于新的高速模数转换器(A/D转换器)系列。这款模数转换器专为千兆赫兹带宽应用而设计,能够满足4G/5G多频段无线通信基站对更高频谱效率的需求。该器件也能达到多标准生产仪器仪表降低运行时间的目标,并为防务电子应用提供更大侦测范围和更高灵敏度。基于28纳米CMOS技术,AD9208可实现业界领先的带宽和动态范围,覆盖最多的信号频段数。它还具有适用于分集射频接收和I/Q解调系统所需的低噪声频谱密度的特点,而功耗仅为其他解决方案的一半。AD9208及整套新产品组合将在国际微波技术研讨会上亮相。
单片射频器件大大方便了一定范围内无线通信领域的应用,采用合适的微控制器和天线并结合此收发器件即可构成完整的无线通信链路。它们可以集成在一块很小的电路板上,应用于无线数字音频、数字视频数据传输系统,无线遥控和遥测系统,无线数据采集系统,无线网络以及无线安全防范系统等众多领域。
随着物联网、云计算等新技术的出现,2016年制造业发生一新变化,工厂机器换人,设备互联化,生产智能化等创新实践给传统产业带来了良好的启示。同时给自动行业带来新的机遇和挑战,一些控制厂商利用物联网技术改进他们的产品,同时研发一些新的技术,那么2017年的自动化行业将会有哪些趋势?
1、物联网将降低自动化成本
物联网作为热门概念,近年来对各行业影响正变得更加剧烈。随着技术的进步,一些高性能的物联网产品和驱动芯片不断推出,如处理器、传感器、分析软件、视觉系统、无线通信协议和分布式系统架构等。这些技术产品的出现将使得自动化系统具有更高的价值,自动化厂商用更低的成本集成出更高性能的产品,造福业界。
从电路来说,总是存在驱动的源和被驱动的负载。如果负载电容比较大,驱动电路要把电容充电、放电,才能完成信号的跳变,在上升沿比较陡峭的时候,电 流比较大,这样驱动的电流就会吸收很大的电源电流,由于电路中的电感,电阻(特别是芯片管脚上的电感,会产生反弹),这种电流相对于正常情况来说实际上就 是一种噪声,会影响前级的正常工作。这就是耦合。
去藕电容就是起到一个电池的作用,满足驱动电路电流的变化,避免相互间的耦合干扰。旁路 电容实际也是去藕合的,只是旁路电容一般是指高频旁路,也就是给高频的开关噪声提供一条低阻抗泄放途径。高频旁路电容一般比较小,根据谐振频率一般是 0.1u,0.01u 等,而去耦合电容一般比较大,是 10u 或者更大,依据电路中分布参数,以及驱动电流的变化大小来确定。
锂离子电池作为高效储能元件,已经广泛的应用在消费电子领域,从手机到笔记本电脑都有锂离子电池的身影,锂离子电池取得如此辉煌的成绩得益于其超高的储能密度,以及良好的安全性能。随着技术的不断发展,锂离子电池的能量密度、功率密度也在不断的提高,这其中纳米技术做出了不可磨灭的贡献。说起纳米技术在锂离子电池中的应用,小编第一个想到的就是LiFePO4,LiFePO4由于导电性差,为了改善其导电性,人们将其制备成了纳米颗粒,极大的改善了LiFePO4的电化学性能。此外硅负极也是纳米技术的受益者,纳米硅颗粒很好的抑制了Si在嵌锂的过程中的体积膨胀,改善了Si材料的循环性能。近日美国阿贡国家实验室的JunLu在Naturenanotechnology杂志上发表文章,对纳米技术在锂离子电池上的应用进行了总结和回顾。
<p>CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断,还会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂,而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。</p>
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