IC866-1600-4A3-50驅動器
工業(yè)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(qū),放大區(qū)和飽和區(qū),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。”它的解釋為,如器件受在線影響或抗干擾時,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(yè),企業(yè)仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。一方面,AI開發(fā)是復合型的系統(tǒng)工程,需要大量精通AI、理解技術與業(yè)務的復合型人才,不斷在業(yè)務中發(fā)現(xiàn)與技術結合的創(chuàng)新點;另一方面,從組織架構上,大多數企業(yè)沒有形成統(tǒng)一的架構與平臺,容易出現(xiàn)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(qū)企業(yè)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(yè)對端到端模型開發(fā)、全生命周期管理產品需求的爆發(fā)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(fā)與訓練、模型管理、推理部署以及與業(yè)務場景匹配的應用構建等一系列AI生命周期環(huán)節(jié)提供支持,助力企業(yè)更高效、更快速掌握AI能力研發(fā)、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(fā)平臺BML和零門檻AI開發(fā)平臺EasyDL雙平臺,便是用于數據準備、模型訓練、開發(fā)、評估、部署、MLOps及可信性的端到端集成平臺,能夠滿足專業(yè)算法工程師、業(yè)務人員和應用等不同群體的開發(fā)需求,讓企業(yè)低門檻地獲得AI全生命周期能力,實現(xiàn)基于業(yè)務的快速創(chuàng)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(chuàng)新企業(yè)以及對模型可信度要求高的企業(yè)。
百度智能云AI開發(fā)“雙平臺”集成了自主研發(fā)的產業(yè)級深度學習框架飛槳和產業(yè)級知識增強大模型文心,貫通AI產業(yè)鏈。依托飛槳繁榮開源生態(tài),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(chuàng)建67萬個模型,涵蓋超過600個產業(yè)模型庫。同時,不斷進化和擁抱行業(yè)的文心知識增強大模型,也能夠有效提升企業(yè)場景化AI模型開發(fā)的效率和效果,提升企業(yè)應用AI的效率和效益。
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