IC866-1600-4A3-50驅動器
工業電路板維修技巧
不能過分依賴在線測試儀
1.功能測試不能代替參數測試
2. 功能測試僅能測試到器件的截止區,放大區和飽和區,但無法了解此時的工作頻率的高低和速度的快慢。
3. 對數字芯片而言,僅知道有高低電平的輸出變化,但無法查出它的上升和下降沿的變化速度。
4. 對于模擬芯片,它處理的是模擬的變化量。其受電路的元器件的分布,解決信號方案的不同的影響,是錯綜復雜的。就目前的在線測試技術,要解決模擬芯片在線測試是不可能的。所以,這項功能測試的結果,僅能供參考。
5. 大多數的在線測試議,在對于電路板上的各類芯片進行功能測試后,均會給出“測試通過”或“測試不通過”。那么它為什么不給出被測器件是否有問題呢?這就是這類測試儀的缺撼。因為在線測試時,所受影響(干擾)的因素太多。要求在測試前采取不少的措施(如斷開晶振,去掉CPU和帶程序的芯片,加隔離中斷信號等等),這樣做是否均有效,值得研究。至少,目前的測試結果有時不盡人意。
6. 了解在線測試儀的讀者,均知道有這么一句行話。“在線測試時不通過的芯片不一定是損壞的;測試通過的芯片一定是沒有損壞的!彼慕忉尀椋缙骷茉诰影響或抗干擾時,結果可能不通過,對此不難理解。那么,是否損壞的芯片在進行測試時,均會得出“不通過”呢?回答確實不能肯定。筆者與同行均遇到過,明明芯片已損壞了(確切地說換上這個芯片板子就不工作了),但測試結果是通過的。權威解釋為這是測試儀自身工作原理(后驅動技術)所致。故此我們不能過分依賴在線測試儀(盡管各廠家宣傳的很玄)的作用,否則將使維修電路板的工作誤入歧途。
IC866-1600-4A3-50驅動器
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當前,智能化深入各行各業,企業仍然面臨著諸多挑戰。一方面,AI開發是復合型的系統工程,需要大量精通AI、理解技術與業務的復合型人才,不斷在業務中發現與技術結合的創新點;另一方面,從組織架構上,大多數企業沒有形成統一的架構與平臺,容易出現重復建設,導致智能化升級的效益較低,難以形成增長勢能。報告顯示,亞太地區企業數智化升級過程中,超60%的項目都需要每周重新訓練模型。
面對企業對端到端模型開發、全生命周期管理產品需求的爆發增長,百度智能云提供了多層次、全流程的產品能力支撐。針對數據采集與標注、模型開發與訓練、模型管理、推理部署以及與業務場景匹配的應用構建等一系列AI生命周期環節提供支持,助力企業更高效、更快速掌握AI能力研發、應用與運營能力。
報告中高度認可的百度智能云全功能AI開發平臺BML和零門檻AI開發平臺EasyDL雙平臺,便是用于數據準備、模型訓練、開發、評估、部署、MLOps及可信性的端到端集成平臺,能夠滿足專業算法工程師、業務人員和應用等不同群體的開發需求,讓企業低門檻地獲得AI全生命周期能力,實現基于業務的快速創新。IDC觀點稱,BML和EasyDL廣泛適用于尋求從邊緣到云的變革性創新企業以及對模型可信度要求高的企業。
百度智能云AI開發“雙平臺”集成了自主研發的產業級深度學習框架飛槳和產業級知識增強大模型文心,貫通AI產業鏈。依托飛槳繁榮開源生態,BML和EasyDL不斷為提供高精度模型效果和高效能的產品體驗。最新數據顯示,飛槳已經凝聚535萬,創建67萬個模型,涵蓋超過600個產業模型庫。同時,不斷進化和擁抱行業的文心知識增強大模型,也能夠有效提升企業場景化AI模型開發的效率和效果,提升企業應用AI的效率和效益。
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