与非AI

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  • 坐拥6.5亿颗元器件资料:这款AI工具究竟有什么用处
    最近在搞一个项目,自己开发一款基于STM32N6的手表。STM32N6这块芯片关注MCU的朋友应该知道,ST的带NPU,能跑一些轻量级的AI推理。
    坐拥6.5亿颗元器件资料:这款AI工具究竟有什么用处
  • 发现了个专门给硬件工程师用的AI!
    AI工具“与非AI”帮助硬件工程师快速查找器件原理图、封装、PCB封装、3D封装;提供原厂方案、参考设计和设计指南;基于电路需求快速找到合适的电路设计方案,显著提升了工作效率。
    发现了个专门给硬件工程师用的AI!
  • 遇到一个专门针对半导体的免费AI,强烈推荐!
    彭老师介绍了一款名为“与非AI”的AI产品,它是一款专门为半导体领域设计的产品。这款产品由与非网推出,提供了免费的网页版访问。其主要功能包括找方案、找器件、找替代和项目代码库四个方向。 在实战测试中,彭老师展示了如何使用“与非AI”进行元器件查找和替代品推荐。例如,通过输入关键词“cc2530”,可以找到该芯片的相关信息,包括价格、ECAD、数据手册和替代料。此外,“与非AI”还提供了详细的替代品推荐,甚至包含了不同应用领域的成本评估。 除了元器件查找,彭老师还演示了如何利用“与非AI”寻找解决方案。通过输入关键词,可以获得系统架构设计、关键器件选型清单、成本评估和低功耗设计要点等内容,这些都是产品研发初期选型时的重要考虑因素。 在项目代码库方面,“与非AI”提供了基于IAR开发环境的参考代码及硬件适配方案,以及移植Z-Stack协议栈的代码示例。彭老师表示,这些代码示例具有很高的参考价值和准确率。 总的来说,“与非AI”是一个非常实用的工具,可以帮助工程师快速找到所需的元器件、解决方案和代码示例,提高工作效率。
    遇到一个专门针对半导体的免费AI,强烈推荐!
  • 工程师实测与非AI:芯片选型与方案设计实测对比
    与非网AI在芯片替代和方案选型上表现出色,提供了国产、pin-to-pin兼容的优质选择,并且在稳定性方面表现突出。然而,部分信息如华大半导体的信息更新滞后,影响了其整体表现。相比之下,豆包在芯片性能对比和供货渠道方面更为详细,但在稳定性考量上略显不足。总体而言,两者各有优势,有待进一步完善。
  • 与非AI上线,重塑工程师器件选型与方案匹配研发体验
    与非AI是一款专注于半导体领域的垂直AI工具,拥有6.5亿器件数据、1.1亿替代料建议、5.8亿数据手册、1.1亿ECAD模型和3万+电路方案,旨在解决工程师在器件选型、替代料查询、方案研发中的效率瓶颈,提供精准、可信的专业数据支持和智能算法,助力半导体研发从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
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    03/18 09:00
    与非AI上线,重塑工程师器件选型与方案匹配研发体验
  • 使用与非AI生成的恒流源完整方案
    使用与非AI生成的完整电路方案
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    2025/05/16
  • 与非AI电路设计初体验
    下为24V/4A步进电机驱动器详细设计方案,支持1/16微步细分与智能电流控制:系统架构graph TB subgraph 控制层 MCU[STM32G4 MCU<br>PWM生成&逻辑控制] CAN[CAN总线隔离接口] end subgraph 功率层 DRV[双通道驱动芯片<br>DRV8711] PreDriver[预驱动电路] MOSFET[全桥MOS阵列
  • 与非ai进行esp32的开发
    我需要写一个通过网页来配置esp32参数和功能测试的代码,通过编译烧录后,连接esp32的wifi进行配置以及后续的配置页面的账号设置 已深度思考好的,用户需要开发一个ESP32项目,通过网页配置参数和进行功能测试,然后通过WiFi连接进行配置,并且需要设置配置页面的账号。首先,我得理清用户的需求。他们希望ESP32在启动后进入配置模式,用户可以通过连接ESP32的WiFi热点,访问网页来设置参数
    与非ai进行esp32的开发
  • 与非AI的初体验和DeepSeek的实操比较
    请设计一个5V转7.4V电路,使用芯片为MC34063。今天来对比下与非AI和DeepSeek的实操体验。
  • 1.1亿条替代料数据加持,国产工具“与非AI”上线:工程师的“外脑”长什么样?
    2026年了,半导体国产替代从“能不能做出来”走到了“能不能选得又快又准”。但一线的工程师都知道:最耗时的往往不是设计本身,而是大海捞针式地查手册、反复确认替代料是否pin-to-pin、翻遍论坛找某个冷门型号的封装。最近,一款聚焦半导体领域的垂直AI工具——与非AI(eefocus.com/ai-chat/)正式开放试用。它不打“无所不能”的旗号,而是老老实实扎进器件选型、替代料查询、方案查找这三个场景里,试图让研发从“经验驱动”转向“数据驱动”。

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