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BP2833D 是一款高精度降壓型LED 恒流驅動芯片。芯片工作在電感電流臨界連續模式，適用于85Vac~265Vac 全范圍輸入電壓的非隔離降壓型LED 恒流電源。
BP2833D 芯片內部集成500V 功率開關，采用專利的驅動構架和電流檢測方式，芯片的工作電流極低，無需輔助繞組檢測和供電，只需要很少的外圍元件，即可實現優異的恒流特性，極大的節約了系統成本和體積。
BP2833D 芯片內帶有高精度的電流采樣電路，同時采用了專利的恒流控制技術，實現高精度的LED恒流輸出和優異的線電壓調整率。芯片工作在電感電流臨界模式，輸出電流不隨電感量和LED 工作電壓的變化而變化，實現優異的負載調整率。BP2833D 具有多重保護功能，包括LED 開路/短路保護，CS 電阻短路保護，欠壓保護，芯片溫度過熱調節等。采用DIP-8封裝。應用于LED日光燈/吸頂燈/球泡燈以及LED照明。全新原裝正品現貨，歡迎來電咨詢0755-83224649陳小姐。
特點：
1.電感電流臨界連續模式
2.內部集成500V 功率開關
3.無需輔助繞組檢測和供電
4.芯片超低工作電流
5.士5%LED輸出電流精度
6.LED開路保護
7.LED短路保護
8.CS電阻短路保護
9.芯片供電欠壓保護
10.過熱調節功能
11.采用DIP-8封裝
應用：LED蠟燭燈 LED球泡燈 其他LED照明
目前半導體產業正處于數據分析的中途點，除了大量數據已被產生及分析之外，新技術的開發也讓分析數據更有效率。
不過，評論認為，隨之而來的問題是如何進一步利用數據，因此也可望激發更多實驗與投資潮出現，一舉推升半導體到新的成長階段。
據Semiconductor Engineering報導，思科(Cisco)預估，2021年每年網路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來看，在2016年已增加51%，相對整體流量成長則僅有32%。
評論指出，如今真正問題不在于數據量，而是有價值的數據數量為何，但目前并沒有清楚定論。Synopsys執行長Aart de Geus表示，目前許多產業已發現自家業務、產品與營業模式會被不同數據運用而受影響，如果能加以利用找到捷徑與效率，除了帶來巨大影響力之外，也可能產生巨大獲利。
于是此舉也將帶動許多投資，包括資料探勘(Data Mining)與云端服務以及機器學習與工業物聯網(IIoT)等技術的投資。
Mentor執行長Wally Rhines指出，擁有數據、分析與處理上述數據能力者可為自己帶來所有獲利。目前并無法判斷該市場是否是贏家全拿的局面，但至少已有許多大型公司虎視眈眈，例如亞馬遜(Amazon)、Google、微軟(Microsoft)、Facebook與IBM等都在爭搶龍頭。
其中IBM銷售主管Christophe Begue指出，借由物聯網(IoT)數據，外界可搜集到有關效能、行為與裝置的使用資訊，下一步則是將數據丟給Watson以便執行數據分析，但該數據唯有與未從裝置取得的大量外部數據或脈絡數據(Context Data)配合才有意義，例如從卡車判定交通模式，借此了解人們與其社會行為。
評論認為，目前問題在于如何將數據化成獲益以及確認潛在客戶為何，但在這之前，企業必須了解數據真正價值，并且能快速因應數據的改變，以及具備為數據議價的能力。
另外，并非所有有用的數據都是來自外部，內部產生數據對工業運作也相當有價值。諸如智能制造或工業4.0(Industry 4.0)與工業物聯網其實都是奠基在更佳利用內部數據。
Optimal+副總David Park指出，工業物聯網目的就是改善工廠，目前業者雖有流程分析與即時化生產技術，但欠缺預測分析。而且問題在于并非所有數據都是好的，一旦決策來自不好的數據，也將帶來無法預期的問題。Park也表示，如果數據良好，良率可大幅提升2~3%。
國際半導體產業協會(SEMI)副總Tom Salmon也指出，有效利用數據也是該協會智能制造顧問委員會(Smart Manufacturing Advisory Council)主題之一。雖然擁有數據相當重要，但問題并不在于擁有數據不足，而是目前僅使用1成的數據。
因此，業者必須厘清提出問題的方向為何，以及如何加以運用，以便達成為制造所設定的目標，例如雖然出現可靠度問題，但并非是制程問題。
評論也指出，機器學習基礎在于搜集關鍵數據并讓機器在預設參數下從中判讀，目前汽車市場已利用相關系統來協助、并希望在最后取代現實世界的駕駛行為。機器學習也被運用在半導體設計與制造上來提升品質、可靠度與良率。 eSilicon行銷副總Mike Gianfagna指出，一旦業者能建立具備詳細程度的數據，便可運用在未來設計上，但讓數據過于細或粗糙都無濟于事，運用目的在于讓數據產生獲利并降低風險與提高作業效率。對于半導體設計與測試來說，所產生的數據量雖然遠比部分由大型云端業者執行的大數據分析還要小，但更為復雜。
美國國家儀器(National Instruments;NI)副總George Zafiropoulos認為，目前技術現況在于取得數據，下一階段則是厘清數據分析可發揮功用的地方，但有可能會導致更好的芯片設計出現。
ANSYS副總John Lee則指出，7納米是業者首度需要產量、速度與機器學習與大數據分析的制程，由于熱會影響系統可靠度，因此需要進行同時熱分析。評論認為，半導體產業正處于數據分析的中間點，也衍生出許多新成長機會。
據Cadence執行長Lip-Bu Tan指出，連網車市場將從2015年240億美元，2020年增加到370億美元，深度學習會來到100億美元，云端與資料中心則會來到800億美元規模。Tan也認為，從物聯網最大化到云端都會提供半導體龐大機會，但問題仍在于如何繼續使用及應用數據。
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