OC5028B是一款內置 100V 功率MOS 高效率、高精度的開關降壓型大功率LED 恒流驅動芯片。

OC5028B 采用固定關斷時間的峰值電流控制方式，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。
OC5028B 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 DIM 端加 PWM 信號，可以進行LED 燈調光。DIM 端同時支持線性調光。
OC5028B 內部還集成了 VDD 穩壓管以及過溫保護電路等，減少外圍元件并提
高系統可靠性。
OC5028B 采用 ESOP8 封裝。散熱片內置接 SW 腳。

特點：
◆內置 100V MOS
◆寬輸入電壓范圍：3.1V~100V
◆高效率：可高達 93%
◆支持 PWM 調光和線性調光
◆最大工作頻率：1MHz
◆CS 電壓：250mV
◆芯片供電欠壓保護：2.6V
◆關斷時間可調
◆智能過溫保護
◆內置 VDD 穩壓管
應用：
◆自行車、電動車、摩托車燈
◆強光手電
◆LED 射燈
◆大功率 LED 照明

◆LED 背光

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

AI推動音樂產業發展

科技正在重塑企業，音樂行業也不例外。知名咨詢機構麥肯錫(McKinsey)的報告顯示，到2030年，70%的企業將至少采用一種AI技術。AI的前景是，它將補充和增強我們人類的能力。由于AI提供的洞見和支持，我們可以做出更好的選擇，變得更加高效，從而推動增長和創新。由于AI的影響，創意過程可能會發生轉變。

斯科特·科恩(Scott Cohen)是音樂行業的思想領袖，他看到了科技對音樂行業未來的潛在影響趨勢。他對數字音樂時代發行公司的想法最終變成了流行音樂曲庫The Orchard，后者2015年被索尼斥資2億美元收購。在在歐洲音速協會努德斯拉格會議上的主題演講中，他說:“每隔十年，就會有些東西意圖顛覆音樂產業。如果你想了解它們，可以仔細審視科技行業。”

科恩解釋說，每天有2萬首新歌曲上傳到Spotify上，而AI對于幫助用戶對選項進行分類并根據他們過去聽過的歌曲向他們提供建議至關重要。科恩認為，AI和大數據讓“音樂類型”過時了，因為AI生成的播放列表不是基于音樂類型，而是取決于“好音樂”的標準。

此外，他還指出，我們目前的無限選擇范式已經被打破，并推薦了一種新的可信推薦模型。像區塊鏈這樣的技術可以消除樂隊作為連接人們與音樂管道的需求。現場音樂表演行業也應該考慮如何將增強現實（AR）和虛擬現實（VR）結合到音樂會體驗中。

AI創作音樂

早在1951年，英國計算機科學家艾倫·圖靈(Alan Turing)就曾使用機器錄制計算機生成的音樂，當時的計算機幾乎占滿整個實驗室。自那以來，由AI或使用AI創作的音樂延續到今天。最近幾年，新西蘭的研究人員在這段音樂被創作65年后重新恢復了它。

AI從分析不同樂曲創作時的數據開始。通過強化學習，相關算法可以學習哪些特征和模式能夠創造出令人愉快的音樂，或者模仿某種類型的音樂。AI模型還可以通過以獨特的方式組合元素來創作新的數字音樂。

科技公司正在投資于AI創造或協助音樂人創作音樂的未來。谷歌的Magenta項目就是這樣的開源平臺，它制作由AI編寫并演奏的歌曲。此外，索尼也開發了Flow Machines，這個AI系統已經發布了由AI創作的歌曲《爸爸的車》（Daddy’s Car）。

音樂人和音樂行業的專業人士將需要掌握這些新的技術技能，以便利用AI工具的力量，幫助他們更好地完成工作。其他的AI服務，如Jukedeck和Amper Music，則可以幫助業余音樂家在AI的幫助下開發自己的音樂作品。

AI音頻母帶

在被稱為音頻母帶（Audio Mastering）的過程中，聆聽體驗針對任何設備進行了優化。基于AI的音頻母帶服務，如Landr，為音樂家提供了比基于人類控制更實惠的選擇。到目前為止，已有200多萬名音樂家使用它掌握了超過1000萬首歌曲。

雖然在音頻母帶中仍有創造性的部分，有些人更喜歡依靠人類來完成這項工作，但AI讓那些無法掌握自己歌曲的藝術家可以使用這些服務。

AI、音樂營銷和尋找未來明星

聽眾如何發現新的藝術家，消費者如何知道該聽誰的歌?AI有助于解決這些問題。根據BuzzAngle Music 2018年的年終報告，僅在2018年，美國的點播音樂流量就達到了5346億次。如果不借助有效的方式，幫助新藝術家出人頭地的代價更為高昂。

AI技術可以幫助確定哪些粉絲會喜歡某位藝術家的音樂。類似地，由AI支持的功能，比如Spotify的《發現周刊》(Discovery Weekly)，可以為每位聽眾精心編排音樂列表，可以幫助粉絲在音樂流中進行分類，找到對他們有吸引力的新音樂。

AI也在幫助這個行業發現藝術家和曲目。梳理音樂并找到那些尚未簽約的有前途的藝術家始終是巨大的挑戰，但隨著如今流媒體音樂的泛濫，這一挑戰變得更加艱巨。

華納音樂集團(Warner Music Group)去年收購了一家科技初創企業，該公司使用算法來審查社交、流媒體和巡演數據，以發現有前途的人才。蘋果也收購了一家專門從事音樂分析的初創公司，以支持其發現藝術家和曲目的流程。

綜上所述，AI實際上已經在幕后以許多方式影響著我們創作和傾聽音樂的方式。