一級代理OC系列產品：OC5011 OC5021OC5010OC5020OC5028 OC5022 OC5200 OC5331 OC5351 OC4001 OC6700 OC6701 OC6702OC5806 OC6801 OC5800 OC5801 OC7135 OC7130 OC7131 OC9303 OC9302 OC9300 OC9308 OC9501 OC9508
OC6702是一款內置100V 功率NMOS 高效率、高精度的升壓型大功率LED 恒流驅動芯片。
OC6702 采用固定關斷時間的控制方式，關斷時間可通過外部電容進行調節，工作頻率可根據用戶要求而改變。
OC6702 通過調節外置的電流采樣電阻，能控制高亮度LED 燈的驅動電流，使LED 燈亮度達到預期恒定亮度。在EN 端加PWM 信號，還可以進行LED 燈調光。
OC6702 內部集成了VDD 穩壓管，軟啟動以及過溫保護電路，減少外圍元件并提高系統可靠性。OC6702 采用ESOP8 封裝。散熱片內置接SW 腳。
特點：
寬輸入電壓范圍：3.6V~100V
內置100V 功率MOS
高效率：可高達95%
工作頻率：1MHz
FB 電流采樣電壓：250mV
芯片供電欠壓保護：3.2V
關斷時間可調
智能過溫保護
內置VDD 穩壓管
應用：
LED 燈杯
電池供電的LED 燈串
平板顯示LED 背光
大功率LED 照明
升壓恒流:
OC6701 3.2～100V 大于輸入電壓2V以上即可3A以內
OC6700 3.2～60V 大于輸入電壓2V以上即可 2A以內
OC6702 3.2～100V 大于輸入電壓2V以上即可 1A以內
降壓恒流:
OC5021 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5020 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 2A以內
OC5022 3.2～60V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 3A以內
OC5028 3.2～100V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作1.5A以內
OC5011 5～40V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5010 5～40V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作2A以內
LED DRIVER DC-DC升降壓恒流
OC4001 5～100V 3.2～100V 3A
LED DRIVER DC-DC線性降壓恒流
OC7135 2.5-7V 低于等于輸入電壓即可固定<400mA
OC7131 2.5-7V 低于等于輸入電壓即可 可外擴，實際電流決定于MOS管功耗
OC7130 2.5-30V 低于等于輸入電壓即可 實際電流決定于IC整體耗散功率
LED DRIVER DC-DC降壓恒流專用IC系列：LED遠近光燈專用芯片
OC5200 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 2A以內
OC5208 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 1.5A以內
LED DRIVER DC-DC降壓恒流專用IC系列：多功能LED手電筒專用芯片
OC5351 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5331 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 5A以內
DC-DC降壓恒壓
OC5801 8～100V最少低于輸出電壓5V以上就可以正常工作 3A以內
OC5800 8～100V最少低于輸出電壓5V以上就可以正常工作2A以內
2016年，僅美國就有約一萬人死于黑色素瘤。早期病情快速診斷有望降低該病死亡率。
多達2.9億的美國人沒有醫保。通過智能手機APP提供醫療服務將給醫療服務帶來革命性變化。
利用現有的谷歌算法，斯坦福大學科學家創建了一個數據庫，用以訓練神經網絡。最初用于辨別貓和狗的一種人工智能算法，現在可診斷癌癥。
斯坦福大學用人工智能來診斷皮膚癌 準確率達91%
團隊從互聯網搜集了大量圖像，并與皮膚科醫生和教授們密切合作，收集了13萬張關于皮膚病變的圖片，涵蓋了2000多種疾病。
隨后，他們基于該數據庫使算法，區分致命的皮膚病變和干燥皮膚。該團隊聲稱這個算法本意是用于“解決問題而不是將答案編入程序。”這意味著庫內圖像越多，識別病變能力就越好。
斯坦福大學用人工智能來診斷皮膚癌，準確率達91%
為了測試算法的性能，研究人員通過三個診斷任務對比了算法與21名皮膚病醫生的診斷，分別是角質細胞癌，黑色素瘤以及皮膚鏡檢測黑色素瘤。在三項測試中，研究團隊發現，算法的準確度可達91%。
報告聯名作者AndreEsteva說：“我們制造了一臺強大學習算法的機器，它能從數據中進行學習。而不是將我們需要的東西進行精確編程，你能讓算法解決問題。”
AI用于醫療
斯坦福的高級AI，此時也許還處于初期探索性階段，但它不是唯一可以進行精確診斷的AI。去年，醫生利用IBM的AI系統——沃森來診斷一種白血病，AI系統幫助挽救了一名女性患者的生命。
由于使用傳統方法并未診斷出她的疾病，因此這一結果令人尤為震驚。IBM的研究談對稱，成功的關鍵在于AI能夠利用大量數據并進行快速分析。
這是人類醫生無法做到的（至少無法達到這樣的精度和效率）。系統檢查了這位女士的基因信息，并將之與兩千萬例臨床腫瘤案例進行對比。然后系統斷定患者患有一種極其罕見的白血病。
但是，精確度并非斯坦福AI系統的唯一優勢，該團隊正致力于將這項技術用于智能手機，讓醫保有限的人群也能得到幫助。
Esteve說：“當我意識到手機將無所不在時，我的重要時刻來臨了。每個人口袋里都有一臺配有傳感器和攝像頭的超級電腦，如果我們用它連接真實的屏幕，診斷皮膚病或其他小毛病會怎樣呢？”
研究人員正在緊鑼密鼓地優化算法并試圖更好地了解其決策方式。很快，所有人都能通過智能手機使用這種能拯救生命的技術了。將來，如果該技術用于其他疾病或用途，那些買不起保險的人也能擁有良好的醫療。從長遠看，能挽救更多生命
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