AD8210YRZ 資料

數據列表 AD8210;

標準包裝AD8210YRZ-REEL7TR-ND;part_id=1118675;ref_supplier_id=505;ref_page_event=Standard Packaging" /> 1,000
包裝 標準卷帶
類別 集成電路（IC）
產品族 PMIC - 穩流/電流管理
系列 -
其它名稱 AD8210YRZ-REEL7-ND
AD8210YRZ-REEL7TR
AD8210YRZREEL7


功能 電流監控器
感應方法 高/低端
精度 ±0.7%
電壓 - 輸入 -2 V ~ 65 V
電流 - 輸出 5mA
工作溫度 -40°C ~ 125°C
安裝類型 表面貼裝
封裝/外殼 8-SOIC（0.154"，3.90mm 寬）
供應商器件封裝 8-SOIC

據阿根廷 21 世紀趨勢網站 近日報道，破解人類思維的內容是科學界長久

以來的愿望。事實上，此前的種種研究也已經實現了破譯人類所見、回憶、

想象和夢境的內容。

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不過，根據日本京都大學教授神谷之康及其團隊日前發表在《自然·通訊》

上的研究報告稱，人工智能的到來顯然為該領域的研究開辟了新的道路。

他的團隊發現，可以利用人工神經網絡將人類個體的大腦活動破譯和解

讀成可理解的信號。人工神經網絡是一個建立在實驗室造神經元基礎上的

計算機模型，與人類大腦神經元的運行方式類似。　　報道稱，人工神經

網絡利用傳統算法技術制造出具有理解能力和解決難題能力的計算機軟件，

能夠對人類的思維進行解讀。

這一切的基礎是人工智能的“深度學習”能力，而這種能力是通過對海量

數據的解析獲得的。

報道稱，日本科學家利用一個深度神經網絡(DNN)架構克服了此前在破解

人類思維、夢境和想象有關的研究中遇到的種種障礙，得到了出人意料的結果。

“我們研究證實，深度神經網絡的信號模式可以被用來識別一個人看到或想

象的物體，”神谷指出，“解碼器獲得了神經網絡的模式，并將其與大數據

庫中的影像進行比對。以此方式對人所見和所想的物體進行識別，成功率很高。”

報道稱，在這項研究的框架內，日本科學家還發現大腦視覺區破譯神經網絡

的能力最強，從而揭示了人類大腦與實驗室制造的神經網絡之間的一種同源性。

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