MPS代理分銷電源管理IC:MP2459GJ-Z MP4026GJ-Z MP6907GJ-Z MP24894 MP2494 MP6901
The MP2459 is a monolithic, step-down, switch-mode converter with a built-in power MOSFET. It achieves a 0.5A peak-output current over a wide input supply range with excellent load and line regulation. Current-mode operation provides a fast transient response and eases loop stabilization. Fault condition protections include cycle-by-cycle current limiting and thermal shutdown. The MP2459 requires a minimal number of readily-available external components. The MP2459 is available in a TSOT23-6 package.
型號:MP2459GJ-Z
封裝:SOT23-6
品牌:MPS
數量:3K/盤
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MP2459GJ特點:
• 0.5A Peak Output Current
• 1Ω Internal Power MOSFET
• Stable with Low-ESR Ceramic Output Capacitors
• Up to 90% Efficiency
• 0.1μA Shutdown Mode
• Fixed 480kHz Frequency
• Thermal Shutdown
• Cycle-by-Cycle Over-Current Protection
• Wide 4.5V-to-55V Operating Input Range
• Output Adjustable from 0.81V to 0.95*VIN
• Available in a TSOT23-6 Package
MP2459GJ應用:
• Power Meters
• Distributed Power Systems
• Battery Chargers
• Pre-Regulator for Linear Regulators
• WLED Drivers
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雖然近年電腦深度學習和人工智能發展迅速,不過無人機因為機件的記憶體、頻寬和功率等條件所效,在當中設置相關演算法仍有難度。有研究人員近日制作一款小型 AI 無人機,可以在不需要人手操作下能自主飛行。
自行判斷飛行路徑
這款自主飛行的小型無人機由瑞士蘇黎世聯邦理工學院和意大利博洛尼亞大學的研究人員共同開發,這款無人機安裝了類神經網絡系統 DroNet,能以 20fps 的速度處理無人機鏡頭拍攝的影像,借此計算出轉向角度、無人機的前進方向和碰撞的可能性,從而判斷繼續前進還是停止。
深度學習街道圖像
從早前本站報道過的深度學習的人物專訪中提到,類神經網絡需要提供大檔的檔案給系統辨識;這款無人機的研發小組也做了同樣的準備,使用單車和汽車拍攝了數千幅不同街道的圖像,為無人機的深度學習系統作訓練,讓它有辨識該前進還是停止的能力。
內置晶片獨立運算
在此 AI 無人機的舊版本中,其需要連接高效能的筆記簿電腦運行 DroNet,人工智能才能運作,不過小組后來開發了只有 50 美分大小(直徑約 3cm), 0.094 W 低功耗,并基于 RISC-V 開源處理器架構 GAP8 晶片的 PULP (Parallel Ultra Low Power)平臺,將它搭載在無人機上,才能令無人機真正自主飛行,不必外連感應器或電腦作運算。