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最新发表的日志| 推荐阅读的日志 | 芯片设计 | 硬件设计 | 嵌入式 | 人工智能 | 生活杂谈 | 其他

分享利用光谱学知识探究宝石鉴定中的奥秘: 爱蛙科技 2024-7-10 10:17; 宝石是个价值数十亿美元的产业，市场需求增加及价格上涨导致大量仿冒品流出。光谱法等相关技术可快速有效地将其鉴别。同时，无需制样的技术优势可保证完整性。今天和大家分享我们是如何通过光谱学帮助识别仿冒品—— 宝石的分析与鉴定 01 背景拉曼光谱可探索宝石 ...; 259 次阅读|0 个评论

分享射频IC版图后仿求助: hskgdh 2024-7-9 17:51; 设计了一个VCO，将版图的无源部分的snp提取出来，并导入nport中并生成symbol进行后仿。第一种情况如图1所示，snp的共用端口直接接GND，并没有导入到symbol中，这个情况仿真结果正常。第二种情况如图2所示，将snp的公共端口导入到symbol中并在仿真界面中接地，如图二所示，但是这种情况PSS仿真结果不收敛，其他出来结果的仿 ...; 300 次阅读|0 个评论

分享高压和低压管子画一起需要注意什么: jason.aliang 2024-7-9 16:57; drc 电压域，从高压管出来的线经过低压管这种线之间要保持一定的space，防止失效发生。高压线尽量不要在低压管子上跨过，甚至有些well上也不要跨过。; 1 次阅读|0 个评论

分享牛血清白蛋白的吸光度测量: 爱蛙科技 2024-7-9 10:51; 吸光度是用来衡量光被物质吸收程度的一个物理量。利用光谱技术测量吸光度简便高效，因此被广泛应用于液体和气体的吸光度测量，用于科研分析，还可集成至工业测试系统中。为了评估新产品Ocean HR2吸光度测量性能，我们在蒸馏水中测量了近 30种不同浓度的503mg牛血清白蛋白（BSA通常用作生化 ...; 221 次阅读|0 个评论

分享记录一下自己模拟电路设计中犯过的低级错误: zhengzih 2024-7-9 09:51; 设计运放时最好把各个管子的工作区域、电压裕度用calculator导出到ADE中，以保证没有遗漏的PVT calculator中的GBW函数是计算单阶系统用的，如果更高阶还是接成闭环用stb看0dB频率点比较准带外的不稳定也需要考虑到，否则就是不稳定的定性能指标需要考虑实际应用场景，是否有数字校准、是否有片外电容等等 ...; 769 次阅读|1 个评论热度 16

分享激光诱导击穿光谱LIBS | 使用LIBS测试焊锡丝中的主要成分: 爱蛙科技 2024-7-8 11:46; 铅及其化合物对人体有害，且不易排出。采用激光诱导击穿光谱方法可实现对无铅焊锡丝和含铅焊锡丝的快捷鉴别。技术背景铅（Pb）是一种常见的重金属元素。铅及其化合物对人体有害，在人体中累计后不易排出，从而损害人体的神经系统、造血系统、骨骼系统和肾脏。并且，儿童对铅的敏感度 ...; 240 次阅读|0 个评论

分享新架构下服务建模，关键在这6步！: hirain123 2024-7-5 18:32; 随着AUTOSAR、SOA、以太网通讯等新技术、新理念的成熟化，面向软件、硬件、网络、电气等多领域的电子电气系统经历了多代架构方法论的迭代。如何跟随新技术和新理念的浪潮，构建起新型的汽车电子电气架构平台，以实现新老技术的快速更替和融合，优化协同系统架构的搭建将成为主机厂和供应商共同 ...; 414 次阅读|0 个评论

分享米尔瑞米派集聚5种操作系统，兼容树莓派扩展接口: limubai 2024-7-5 16:01; 米尔电子发布的瑞萨第一款MPU生态板卡-瑞米派（Remi Pi），采用瑞萨RZ/G2L 双核A55芯片，接口丰富，全面兼容树莓派的扩展模块。瑞米派支持五种系统，兼顾学习开发和项目产品需要。软件提供五种软件系统分别为：基于Yocto构建的两种系统，一种是支持通用功能的精简型系统，另一种是带有Qt和丰富Linux命令集的全面型系 ...; 570 次阅读|0 个评论

分享信息安全驱动汽车行业快速向数字化转型: hirain123 2024-7-5 14:15; 开发一款安全性良好的软件是困难的，它需要专业知识的积累以及对常见编程缺陷和规则的了解，例如检查输入范围、管理内存分配和回收、寻址字符串格式、避免悬空指针等等。通常情况下，编写安全代码与开发人员编写“流畅”代码的自然愿望形成了对比，开发人员更希望将编写代码的精力集中在正确 ...; 290 次阅读|0 个评论

分享【京存】AI人工智能时代的分布式存储: 京存高性能存储 2024-7-5 11:45; 如今，AI人工智能的浪潮席卷全球，数据以前所未有的速度增长与积累。如何高效存储、管理和利用海量数据，成为推动AI发展的关键。今日，我们将为您深度剖析AI人工智能分布式存储方案，伴随AI技术在图像识别、自然语言处理、机器学习等领域的广泛运用，数据量呈现出爆炸式增长。这些数据不但规模庞大，而且类型繁杂，涵盖 ...; 337 次阅读|0 个评论

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