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  • 射频(RF)基础原理与应用技术详解
    射频(RF)特指频率介于30 MHz~300 GHz之间的电磁波,是无线技术的核心载体,广泛应用于无线通信、气象监测、雷达成像、卫星传输等诸多领域。基于射频技术研发的集成电路与模块,已深度搭载于智能手机、卫星设备、蓝牙终端、Wi-Fi设备、车载电子、雷达系统、个人消费电子等各类软硬件产品中。
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  • 智慧CAN云平台-如何远程快速稳定获取总线CAN数据?
    传统获取总线CAN数据的方法,是通过SD卡读取,不方便。而物联网时代,通过云平台远程获取召回,易受信号不稳定影响,速度也慢。ZLG智慧CAN云支持云存储文件功能,可定时自动归档新数据,下载速度快、稳定性好。
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  • ADI“智”动力——电机驱动控制篇
    在机器人的发展进程中,电机控制与传动装置是赋予机器人生命力与执行力的核心基石。电机传动与驱动方式的好坏,直接决定了机器人各个关节的张力、灵活性、负载能力,以及整体操作的精度和可靠性。随着AI与机器人技术的深度融合,控制环路正向着超越人类脊髓反射的12ms超低延迟及<1ms同步延迟极限冲刺,同时驱动架构也向着混合驱动、极致微型化与高效热管理加速演进,而这些都极大的考验着底层电机驱动与控制架构的响应能力。
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  • 光芯片行业深度梳理,ICer给自己学习充充电!
    光芯片行业技术密集,面临高技术壁垒、人才壁垒、客户验证壁垒和资金壁垒。国际光芯片龙头企业已处于100G向200G迭代的技术节点,而国内厂商的产品速率普遍处于从50G到100G的升级过程。国内光芯片企业正在快速发展,部分企业已具备领先水平。代表性公司包括源杰科技、仕佳光子、长光华芯、光迅科技和永鼎股份。
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    14分钟前
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  • 怎么监控晶圆电镀液离子浓度?
    铜电镀液监控涉及无机离子和有机添加剂两类成分,分别采用不同的监控手段。无机成分如铜离子、硫酸和氯离子通过滴定、电导、离子色谱等方式监控;有机添加剂则依靠CVS循环伏安溶出法评估其活性和浓度。
  • 穿越物料上行成本周期:制造业企业的抗风险能力与价值突围—以低压电器行业为例
    在整个制造业的产业链条中,原材料的价格波动与供应稳定性,始终是牵动所有企业神经的核心变量。以低压电器行业为例,铜、银、塑料三类材料在低压电器产品成本中占比极高—从典型250A电流塑壳断路器产品结构来看,主要含有铜、银材料的导电系统成本占比可以达到约50%以上水平,工程塑料(基座、壳体、隔弧板)占比接近20%水平,低压电器行业作为制造业中对大宗原材料依赖度极高的典型代表,其面临的成本压力与发展困境,正是无数制造企业的真实缩影。
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  • Linux线上性能排查实战指南:CPU · 内存 · 磁盘 IO · 网络的系统化定位方法
    线上机器出问题后的排查步骤应首先建立全局视角,明确当前机器的整体状态,然后判断CPU、内存、磁盘IO、网络哪一条线最先失控。接着,采用一系列命令组合来获取更多信息,例如`date`, `uptime`, `top`, `vmstat`, `iostat`, `ss -s`等,以便初步了解系统的整体状况。对于CPU问题,可以通过`top`, `mpstat`, `ps aux --sort=-%cpu`等命令来查找最耗CPU的进程和线程。而对于内存问题,则需要关注`free`, `cat /proc/meminfo`, `vmstat`, `ps aux --sort=-%mem`等命令,特别是`MemAvailable`和`cached`的变化。 磁盘IO问题可通过`iostat`, `cat /proc/pressure/io`, `ss -tan`等命令来检查磁盘是否在排队以及TCP连接的状态。网络问题则需要查看`ss -s`, `ss -tan`, `ss -ti`等命令,以确定连接状态和质量。 在整个排查过程中,务必注意区分CPU、内存、磁盘IO和网络问题的不同表现形式,避免误判。此外,还需关注容器和Kubernetes环境下的特殊资源隔离机制,如cgroup和CPU限流等问题。
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    24分钟前
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  • 一文讲透器件静电防护ESD
    ESD防护是射频工程师必备技能。射频前端、天线端口器件对静电极为敏感,瞬态高压易造成芯片击穿、性能劣化。防护设计需兼顾低寄生参数与抗静电能力,避免阻抗失配、灵敏度下降等问题。做好ESD可保障射频产品稳定运行、延长寿命,并满足电磁兼容认证要求。
  • Xilinx FPGA 中的ODDR的DDR_CLK_EDGE的属性选择区别
    本文探讨了在Xilinx FPGA中使用ODDR的DDR_CLK_EDGE属性的不同选择及其对性能的影响。SAME_EDGE模式适用于追求高性能并简化时序收敛复杂度的设计,特别适合DDR等高速接口设计。
  • 基于高云FPGA与 AD936X 的开源SDR项目
    基于GW5AT-LV60 FPGA与ADI射频收发器的软件无线电(SDR)验证平台,采用FPGA+STM32+Python架构,实现QPSK等多种调制方式的实时无线通信与动态参数配置,数据传输速率达4Mbps,具备USB扩展接口,提供完整开源参考方案。
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  • 存储测试突围,爱德万 vs 精智达
    半导体存储器的电学性能和功能完整性直接影响终端电子系统的运行效率与稳定性。测试环节贯穿晶圆制造和封装测试,是保障产品出厂良率和控制制造成本的关键防线。据市场研究机构统计,半导体自动化测试设备(ATE)市场规模预计将从2024年的77.498亿美元增长至2030年的101.924亿美元,复合年增长率分别为4.8%和6.1%。
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  • 一文详解IC类SMD元件PCB焊盘设计规范,SMT工程师必备
    IC类元件(如QFN、SOP、BGA)的PCB焊盘设计规范解析。针对不同封装类型(如细间距QFP/SOP、标准SOP、矩形PLCC、方形扁平封装、QFN、LFCSP)提供了详细的焊盘尺寸、延伸长度和间距要求。特别强调了最小焊盘尺寸的安全余量原则,并提醒设计师在设计前核对Datasheet并进行DFM检查,以确保良好的焊接质量和散热效果。
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  • SMT智能制造:从Cp、Cpk到六西格玛,如何用数据驱动良率突破99.99966%?
    在电子制造服务(EMS)行业,SMT(表面组装技术)产线是整个电子产品生命周期的起点,也是决定最终产品质量的关键战场。作为工程师或管理者,你是否经常被一堆缩写搞得头晕脑胀:Cp、Cpk、Pp、Ppk、Z值、DPMO……这些看似枯燥的统计学术语,实际上是SMT产线的“听诊器”和“心电图”。
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    52分钟前
    SMT
    SMT智能制造:从Cp、Cpk到六西格玛,如何用数据驱动良率突破99.99966%?
  • AI算力的隐形高速公路:PCIe芯片与互联技术全景解析
    本文将从技术原理、核心芯片、互联协议、主要厂商和未来趋势五个维度,为你还原 PCIe 芯片与互联技术的完整图景。
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    53分钟前
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  • 预算1230万!甘肃庆阳启动低空经济综合服务项目招标,今起可领取招标文件
    庆阳市西峰区工业和信息化局发布《庆阳低空经济综合服务中心项目》公开招标公告,预算1230.6万元,服务期三年,旨在构建无人机、服务平台与AI算法一体化系统,推动低空经济高质量发展。项目分为两部分:低空调度监管第三方服务(预算826.9万元)和无人机基础设施建设(预算403.7万元)。采用五阶段付款机制,供应商需具备民用无人驾驶航空器运营合格证。
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  • 封货、暂停报价,电阻、MLCC市场咋了?
    五月以来,被动元件市场突然“狂飙”,电容价格一天一个价,甚至一天翻倍,高容电容更是翻了2到5倍。尽管实际出货量并未同步放大,但暂停报价、价格上涨现象显著。市场情绪高涨,但也有人认为实际涨幅并不夸张,且终端需求尚未完全显现。此次行情由原材料成本上升、AI需求增长、渠道囤货及暂停接单传闻等因素共同推动,未来走势还需观察终端接受度及供需结构的变化。
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    58分钟前
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  • 2026年,激光雷达产业技术上有哪些变化?
    激光雷达技术正朝着芯片化、多维度感知的方向发展,特别是通过SPAD-SoC芯片实现RGB色彩感光与TOF测距的融合,提高了感知精度和距离。未来,激光雷达不仅要看得远,还要看得准、看得懂,线束数量也在不断提升。芯片化已成为激光雷达竞争的核心,不同企业通过自研芯片和架构创新,推动系统迭代和定制化能力。
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  • 智能辅助驾驶下半场,决定谁能活到 L4 的三把尺
    智能辅助驾驶进入下半场,重点转向模型参数量、数据飞轮和世界模型。特斯拉、华为、吉利等企业纷纷推出先进技术和大规模数据支持,竞争焦点从硬件差异化转为软件和服务。预计L4自动驾驶将是最终目标,考验各企业的体系整合能力和长期发展策略。
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  • 显示驱动IC第一股,这家汇顶没买成的公司终于上市了
    2026年5月27日,云英谷科技在港交所主板挂牌上市(股票代码03310.HK)。 云英谷发行价20.81港元,全球发售5285.92万股H股,香港公开发售获得超过3500倍认购,上市首日开盘即大涨。云英谷在港股讲的故事,是“内地OLED显示驱动芯片(DDIC)第一股”。 在显示产业链里,DDIC是绕不开的核心部件。它负责把SoC传来的图像信号转化为屏幕上每一个像素的亮度、色彩和刷新节奏。对于AM
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    1小时前
  • 特斯拉CVPR 2026 演讲全文和详解:把自动驾驶,做成「所有机器人的基础模型」
    特斯拉在CVPR 2026上展示了其AI技术的最新进展,特别是关于“具身智能基础模型”的部署。特斯拉的目标是通过统一的基础模型,将自动驾驶和机器人技术结合起来,最终实现从车辆到机器人的广泛应用。演讲中提到的关键点包括: 1. **统一基础模型**:特斯拉认为自动驾驶和机器人技术的核心在于一个统一的基础模型,该模型可以在不同的应用场景下灵活运用。 2. **大规模数据驱动**:特斯拉已经有超过130万辆配备监督式自动驾驶能力的车辆在全球范围内运行,积累了大量的数据,这些数据对于训练和改进AI模型至关重要。 3. **安全性验证**:特斯拉通过实际行驶数据证明了其自动驾驶系统的安全性,尤其是在重大碰撞前的行驶距离上明显优于手动驾驶和其他车辆。 4. **硬件依赖**:特斯拉使用自研的AI4推理芯片,并采用了双计算机并行互检的设计,确保系统的高可靠性和冗余性。 5. **端到端模型**:特斯拉提出了一个端到端的大模型,能够直接从大量输入数据中学习并输出下一步的动作,无需复杂的中间步骤。 6. **解决维度灾难**:特斯拉通过大规模车队数据来应对自动驾驶所需的超高维输入数据,从而提高模型的泛化能力和安全性。 7. **透明度与可解释性**:为了增强模型的透明度,特斯拉引入了思维链和过程验证机制,使得模型的行为更加可理解。 8. **闭环评估**:特斯拉通过神经网络世界模拟器来评估模型的真实性能,确保模型不仅在开环条件下表现良好,在闭环环境中也能有效运作。 总的来说,特斯拉展示了一个全面的AI解决方案框架,涵盖了从数据收集、模型训练到实际应用的各个环节,体现了其在AI技术研发方面的领先地位。
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