XC3130A-2VQG100C目前具有代表性的嵌入式AI平臺，具備了3.0 TOPs的基礎算力，基本可以滿足大部分場景的使用，如人臉門禁、掃臉支付、智能餐桌等。此外，如果對照片處理的實時性要求不高，比如山火識別，面對這種對網絡模型的查全率要求很高的場景，就可以使用上結構更深的模型，來達到精度更高的效果。五、神經網絡推理速度· 為了更直觀地認識M1808的AI計算能力，在圖表1中，我們分別在三種相同的神經網絡模型下，對比M1808與常見手機芯片的網絡神經網絡運行時間。運行時間的長短可以反應出硬件平臺AI計算能力。可以看到，對比當今主流的手機芯片，M1808的AI算力也毫不遜色，足以滿足大部分AI功能需求。

650 V CoolSiC™ MOSFET器件的額定值在27 mΩ-107 mΩ之間，采用典型的TO-247 3引腳封裝，也支持開關損耗更低的TO-247 4引腳封裝。與過去發布的所有CoolSiC™ MOSFET產品相比，全新650V系列基于英飛凌先進的溝槽半導體技術。通過最大限度地發揮碳化硅強大的物理特性，確保了器件具有出色的可靠性、出類拔萃的開關損耗和導通損耗。此外，它們還具備最高的跨導水平（增益）、4V的閾值電壓（Vth）和短路穩健性。總而言之，溝槽技術可以在毫不折衷的情況下，在應用中實現最低的損耗，并在運行中實現最佳可靠性。

電容式濕度傳感器復數電壓法測量的具體測量電路，包括三個部分：微分電路、反相電路和積分電路 。正弦波發生器產生的正弦信號Vin經過微分電路后，信號變成Vout，然后將Vout的輸出分成兩路，一路直接經電子開關1K直接進入積分電路，另一路先經過反相電路，使Vout的輸出為Vout，經過電子開關2K后，也同樣進入積分電路。電子開關1K、2K的作用是將Vout信號進行整流，然后經過積分電路進行測量。利用上述方法測量濕敏電容的值，測量范圍在30pF~100pF之間,測量的相對誤差可達±0.2%。

電場：導體之間的電壓產生電場

電場強度單位：V/m

磁場：導體上的電流產生磁場

磁場強度單位：A/m

波阻抗：Zo=E/H

差模輻射與共模輻射

差模輻射：電流在信號環路中流動產生

共模輻射：由于導體的電位高于參考電位產生

PCB主要產生差模輻射

             

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