电池供电设备

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人工智能整合工具辅助超声盲扫估计胎龄的准确性
《中华围产医学杂志》2024年第11期892-892,共1页张雨佳 高雪莲 
准确评估胎龄对孕期保健至关重要, 通常需要通过超声检查完成, 而某些资源匮乏地区可能没有超声检查仪器。2024年8月, JAMA发表了一项研究, 该研究开发了一种深度学习的人工智能(artificial intelligence, AI)模型, 并将其整合于一种低...
关键词：孕期保健 超声检查 人工智能 深度学习 超声专业 胎龄 JAMA 电池供电设备 
速览/博客
《传媒评论》2024年第1期7-7,共1页
@高通首席执行官克里斯蒂亚诺·阿蒙:AIGC有望创造新的智能手机升级周期。智能手机将为消费者和科技行业带来变革,随着人工智能大规模进入移动设备,今年这种情况会发生变化,AI进入手机会给由苹果和谷歌主导的行业带来彻底的变化,这主要...
关键词：人工智能 智能手机 谷歌 博客 移动设备 电池供电设备 克里斯蒂 首席执行官 
艾睿电子全方面的电池应用解决方案
《世界电子元器件》2023年第10期52-56,共5页
越来越多的无线和电池供电设备越来越多地渗透到日常生活中,其中包括电动汽车(EV)与太阳能储能系统等应用,如何对电池进行高效率的管理将是重要课题。本文将为您介绍电池管理系统(BMS)、电池化成、GaN FET、锂碳电容器(LCC)、储能模块...
关键词：电池化成 电池供电设备 储能模块 储能系统 充电容量 电容器 太阳能储能 
电池供电设备充电监控系统的设计应用
《电子质量》2023年第3期8-11,共4页卢金铎 王卓群 王伟 高静 赵祥光 
电池供电设备的电池电量等参数的准确测量,对于我们如何继续使用这些设备具有重要的参考意义。因而设计了一种电池供电设备充电监控系统。LTC2944芯片具体电压、电流、电量和温度的测量功能,通过I2C总线,将ITC 2944芯片应用在STM32嵌入...
关键词：电池供电设备 LTC2944 STM32 簿膜晶体管液晶显示器 充电监控 I2C 
SIMO PMIC:为可穿戴设备电源设计打开方便之窗!
《世界电子元器件》2023年第1期17-21,共5页
我们生活在一个被电子设备包裹的时代,这些设备使我们的学习、工作、锻炼、旅行和交流等变得非常方便,尤其是可穿戴设备正在成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在医疗应用中,可穿戴设备可用于监测心率、血压、血氧水平、运动中燃烧...
关键词：可穿戴设备 电池寿命 电池供电设备 监测心率 用户体验 电源设计 电子设备 电路设计 
Maxim MAX40023-4低功耗低噪音单-双放大器应用方案
《世界电子元器件》2021年第10期39-42,共4页
Maxim公司的MAX40023/MAX40024是单路/双路放大器,最佳用在功率敏感而又需要低噪音和非常低漏电输入电流(偏压电流)的应用.MAX40023/MAX40024每路仅消耗17μA(典型)电流,同时具有低到32n V/√Hz的输入电压噪音,室温时的输入偏压电流小于...
关键词：PCB设计 材料清单 电池供电设备 低噪音 EMI抑制 工作电压 单路 可穿戴 
Microchip推出集成低功耗动画显示驱动的PIC24F单片机,适用于电池供电设备
《世界电子元器件》2020年第11期36-37,共2页
美国微芯科技公司(Microchip Technology Inc.)近日宣布推出全新系列PIC®超低功耗(XLP)单片机,助力系统研发人员在设计电池供电和其他功耗敏感型的带或不带LCD显示屏的产品时可以轻松添加一系列创新功能。新推出的PIC24F GU和GL系列单...
关键词：中央处理单元 动画显示 超低功耗 电池供电设备 MICROCHIP LCD显示屏 创新功能 敏感型 
Microchip推出集成低功耗动画显示驱动的PIC24F单片机,适用于电池供电设备
《世界电子元器件》2020年第10期39-40,共2页
美国微芯科技公司(Microchip Technology Inc.)近日宣布推出全新系列PIC?超低功耗(XLP)单片机,助力系统研发人员在设计电池供电和其他功耗敏感型的带或不带LCD显示屏的产品时可以轻松添加一系列创新功能。新推出的PIC24F GU和GL系列单...
关键词：中央处理单元 动画显示 超低功耗 电池供电设备 MICROCHIP LCD显示屏 创新功能 敏感型 
压电式触觉解决方案:触,动人心!
《电子产品世界》2020年第9期21-23,共3页无 
压电式触觉反馈解决方案的市场前景广阔,无论是智能手机、汽车、工业控制、家用电器还是游戏机都呈现出利好发展趋势。随着市场对便捷性和安全性要求的不断提高,诸如触摸屏和其他触控面板等多功能人机界面(HMI)几乎无处不在。偏心马达(E...
关键词：触觉反馈 显示控制器 智能手机 压电式 安全性要求 电池供电设备 触摸屏 触控面板 
边缘机器学习
《科技纵览》2020年第1期24-24,共1页Stacey Higginbotham 
2020年2月,一群来自谷歌、微软、高通和三星公司以及6所大学的研究人员将聚集在加州的圣何塞,讨论将机器学习带到网络最边缘的挑战——尤其是那些在传感器或其他电池供电设备上运行的微处理器。这次活动被称为“微型机器学习(ML)峰会”...
关键词：机器学习 微型处理器 微处理器 谷歌 三星公司 电池供电设备 传感器 微软 
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