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網絡電信號SPD安裝全攻略：數據中心與通信機房防雷保護實戰指南
在云計算、5G通信、物聯網等技術深度滲透的今天，數據中心與通信機房已成為支撐社會經濟運行的“數字心臟”。然而，當我們享受著高速網絡帶來的便利時，雷擊、工業電涌等外部干擾卻像一把“隱形尖刀”，時刻威脅著網絡基礎設施的安全。據國際電工委員會（IEC）統計，全球每年因電涌造成的網絡設備損失超過100億美元，其中數據中心占比高達35%——一臺核心交換機的損壞，可能導致數千臺服務器停機，給企業帶來數百萬甚至上千萬的經濟損失。面對這一風險，安裝網絡電信號防雷電涌保護器（SPD for Network/Signal Systems，以下簡稱“網絡SPD”），并配合完善的接地系統，成為保障網絡系統穩定運行的“第一道防線”。本文將從網絡SPD的作用原理、選型要點、安裝部署到維護管理，為你提供一套完整的防雷保護實戰指南。
2025-08-26
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告別拓撲妥協！四開關μModule穩壓器在車載電源的實戰演繹
針對需支持寬輸入/輸出電壓范圍的電源轉換場景，ADI推出全集成四開關降壓-升壓型μModule穩壓器，將控制器、MOSFET、功率電感及電容集成于3D封裝中，兼具緊湊設計、高功率密度與優異效率、熱性能。該器件無需額外配置即可靈活適配降壓、升壓及反相輸出等多拓撲應用，滿足云計算、工業控制等場景對寬電壓、高可靠電源的需求。
2025-07-23
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Arm 攜手微軟賦能開發者創新，共筑云計算和 PC 未來
Arm 和微軟正攜手共筑未來，從而使創新不受設備功耗或不同部署環境的限制。在近期舉行的微軟 Build 大會上，Arm 的愿景實現再次得到體現 —— 致力于確保微軟的整個軟件生態系統都能訪問
2025-06-09
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陶氏公司材料科技匯聚2025慕尼黑上海電子生產設備展
以差異化產品和革新技術推動AIoT生態下的電子、通信、云計算與數據中心、可再生能源、汽車智能化等新行業綠色創新
2025-03-26
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意法半導體為數據中心和AI集群帶來更高性能的云光互連技術
服務多重電子應用領域、全球排名前列的半導體公司意法半導體 (STMicroelectronics，簡稱ST；紐約證券交易所代碼:STM) 推出了新一代專有硅光技術，為數據中心和 AI 集群帶來性能更高的光互連解決方案。隨著 AI 計算需求的指數級增長，計算、內存、電源以及這些資源的互連都面臨著性能和能效的挑戰。意法半導體新推出的硅光技術和新一代 BiCMOS 技術可以幫助云計算服務商和光模塊廠商克服這些挑戰。計劃從 2025 年下半年開始，800Gb/s 和 1.6Tb/s 光模塊將逐步提升產量。
2025-02-21
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2025第六屆深圳國際芯片、模組與應用方案展覽會
5萬名專業觀眾和采購商來自汽車、消費電子、智能家居、智能終端、物聯網、信息通信、醫療、安防監控、AI人工智能、云計算、數據中心、工業控制、國防軍事、航空航天等。
2025-01-16
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增強視覺傳感器功能：3D圖像拼接算法幫助擴大視場
得益于出色的深度計算和紅外(IR)成像能力，飛行時間(TOF)攝像頭在工業應用，尤其是機器人領域越來越受歡迎。盡管具有這些優勢，但光學系統的固有復雜性往往會約束視場，從而限制獨立功能。本文中討論的3D圖像拼接算法專為支持主機處理器而設計，無需云計算。該算法將來自多個TOF攝像頭的紅外和深度數據實時無縫結合，生成連續的高質量3D圖像，該圖像具有超越獨立單元的擴大視場。借助拼接的3D數據，應用先進的深度學習網絡能夠徹底改變可視化及與3D環境的交互，深度學習網絡在移動機器人應用中特別有價值。
2025-01-06
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Arm Neoverse 賦能 AWS Graviton4 處理器，加速云計算創新
隨著人工智能 (AI) 技術的迅猛發展，云計算領域正在經歷顯著變革。
2024-12-16
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優化SPI驅動程序的幾種不同方法
隨著技術的進步，低功耗物聯網(IoT)和邊緣/云計算需要更精確的數據傳輸。圖1展示的無線監測系統是一個帶有24位模數轉換器(ADC)的高精度數據采集系統。在此我們通常會遇到這樣一個問題，即微控制單元(MCU)能否為數據轉換器提供高速的串行接口。
2024-11-01
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IOTE 2024第22屆國際物聯網展·深圳站邀請函
IOTE 2024第22屆國際物聯網展·深圳站，是一個關于物聯網完整產業鏈，覆蓋物聯網感知層、網絡層、運算與平臺層、應用層，涉及RFID、傳感器、移動支付、中間件、短距離無線通訊、低功耗廣域網、大數據、云計算、邊緣計算、云平臺、實時定位等物聯網技術，展示在新零售、工業4.0、智慧物流、智慧城市、智能家居、智能電網、防偽、人員、車輛、軍事、資產、服飾、圖書、環境監測等領域的全面解決方案和成功應用的高級別國際盛會。
2024-07-10
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為邊緣 AI 節點供電：邊緣 AI 對供電系統設計的影響
邊緣 AI 是將 AI 模型直接部署在位于網絡邊緣的設備上；此舉可通過采用設備上的處理功能來實現低延遲響應，從而減少對云計算的依賴。若將邊緣 AI 添加到物聯網系統（構成 AIoT（人工智能物聯網）系統的組合）中，則還可以分析傳感器數據、識別模式、得出推論并在本地層面做出決策，從而盡量減少數據過載；然后，只需要通過網關傳輸相關結果。邊緣 AI 可以最大限度地減少傳入和傳出云端的數據，優化帶寬利用并適應微控制器和 FPGA 等資源受限的邊緣設備。
2024-07-05
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服務器電源需求激增，高效能與高可靠性如何雙重突破？
隨著近幾年云計算、大數據技術的爆發式演進，服務器作為支撐數字經濟時代的基石設施，其部署規模正以前所未有的速度激增，正如《2022-2023全球計算力指數評估報告》顯示，中國整體服務器市場規模在2017至2022年的復合增長率高達48.8%。鑒于此類設備天然的高能耗、高電耗特性，服務商們迫切尋求通過采用高度集成化的組件技術和解決方案，來設計和實施既能保證卓越性能，又能實現緊湊布局與強大可靠性的電源系統。在這方面，安森美(onsemi)憑借其業界領先的電源管理技術，成為眾多企業理想的選擇伙伴。
2024-04-19
- 安森美與舍弗勒強強聯手，EliteSiC技術驅動新一代PHEV平臺
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