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摩登3平台首页_薄膜太阳能电池:有着无限潜力的绿色能源——访国际薄膜学会会长张善勇

随着全球能源消耗量的不断增加,人们逐渐意识到需要寻找新的、可再生的能源替代传统燃煤、石油等非可再生资源。太阳能作为一种具有很大潜力的能源,被广泛看好。而其中最吸引人的技术之一就是薄膜太阳能电池。 在9月1日于沈阳举办的全球制造业峰会“新材料产业技术应用高峰论坛”上,国际薄膜学会会长张善勇在接受荣格采访时,对太阳能薄膜电池与硅基电池的特点进行了介绍,并对太阳能薄膜电池的发展阐明了看法。 早在20世纪初期,人们就开始尝试制作太阳能电池,但由于制作成本高昂,效率低下等原因,一直未能得到广泛应用。直到20世纪60年代,人们利用硅材料成功制作出硅基太阳能电池,并取得了一定的进展。而随着新材料的发掘和新技术的不断发展,薄膜太阳能电池成为了一种备受关注的太阳能发电技术。 张会长表示:“相对于硅基太阳能电池,薄膜太阳能电池的优势在于它更轻薄、更灵活,方便携带和安装,可以涂覆在柔性的机体上面。比如将之安装在帽子上或是衣服表面,这样就成为一种可穿戴设备,人们的太阳能手机就永远不断电了。” 那么,在太阳能薄膜电池这一领域,中国的生产水平和市场情况如何呢?张会长表示,在太阳能光伏领域,中国已领先于世界。“目前中国太阳能电池的使用情况远远超过世界的平均水平,这一点我觉得咱们国家做得非常好。硅基电池已实现了大范围的应用;薄膜太阳能电池离实际应用也越来越近。目前,薄膜太阳能电池的转换效率已经到达25%以上。但是薄膜太阳能电池要实现真正的应用,还存在一个封装问题。太阳能电池不仅要承受日晒雨淋;之后,还面临清洗再重新涂抹等问题。钙钛矿薄膜太阳能电池是最典型的一类,其工业化大批量生产的成本并不很高,但是可能会产生可观的维护费用。太阳能电池的寿命大约一、二十年,解决了封装问题和维护成本之后,我想薄膜太阳能电池的应用会比传统的硅片带来更高的效益。” 从材料到工艺,都让薄膜太阳能电池在技术上远超硅基太阳能电池。一些新材料、新技术正应用到这一领域中来。张会长说:“薄膜太阳能电池的新技术其实每年都在进步,研究者们甚至是面对着元素周期表,设法看哪些元素能够添加进去,从而实现更高的效率。但目前真正要解决的应用问题,仍是封装和维护。把这两个问题解决了,薄膜太阳能电池就可以大规模使用了。中国在这方面有着很大的潜力,并且已经做的非常好了。我相信,随着行业将硅基太阳能电池上所积累的经验,不断转移到薄膜太阳能电池上,这一类别在不久的将来一定会成就斐然。” 随着技术的不断发展和进步,薄膜太阳能电池的应用前景愈来愈广阔,其轻薄、柔韧的特点将使之成为适用于各种场合和环境的绿色能源。未来,它将在智能穿戴设备、建筑、交通运输和航空航天等各个领域得到广泛应用。

摩登3登录_CEVA加入三星SAFE™晶圆代工计划 加速面向移动、消费、汽车、无线基础设施和物联网市场的芯片设计

全球领先的无线连接、智能感知技术及定制SoC解决方案的授权许可厂商CEVA, Inc. (纳斯达克股票代码: CEVA)宣布加入三星先进晶圆代工生态系统(Samsung Advanced Foundry Ecosystem, SAFE™),利用三星的先进晶圆代工工艺,帮助获得CEVA授权的厂商简化芯片设计并加快产品上市速度。 三星代工厂为客户提供具有竞争力的工艺、设计技术、IP和大批量制造能力,其中的全套先进工艺技术包括28FD-SOI、14/10/8/5/4nm FinFet和3nm GAA,以及5nm以上的EUV技术。CEVA的IP已经在三星的代工厂以多种工艺技术投入生产,用于包括5G基础设施、汽车、监控和消费电子的广泛终端市场。此次合作旨在为CEVA客户提供更丰富的先进制造工艺选项,进一步降低供应链风险,核证CEVA业界领先无线连接和智能感知人工智能 IP的三星晶圆代工生产,从而无缝集成在芯片和芯粒设计中。 CEVA营销副总裁Moshe Sheier表示:“我们通过SAFE™计划与三星晶圆代工厂合作,从而将世界领先的晶圆代工服务与广泛应用的半导体IP供应商结合,帮助确保客户在人工智能时代更快地成功推动半导体产品。我们面向 5G、Wi-Fi、DSP 和边缘生成式人工智能 的 IP 在全球范围的需求高涨,通过这项合作关系,我们能够利用公司业界领先的能效和性能以及三星最先进的代工工艺技术,帮助推动智能互联设备的普及使用。” 三星SAFE™ IP合作伙伴计划是三星先进晶圆代工生态系统(SAFE™)的重要一环,目标是为三星晶圆代工厂和IP合作伙伴建立强大的生态系统,根据客户需求在不同应用领域提供多样化IP组合。这些组合包括针对性能密集型应用设计的专用 IP 和基础 IP。

摩登3新闻554258:_电动汽车无线充电的发展

随着我们在日常生活中更多地转向使用无线产品,电力电子研究同时也在为电动汽车 (EV) 等事物发展无线充电的新趋势。许多国家现在正在实施燃油经济性法规并推动以电动汽车取代汽油车的举措;因此,汽车制造商现在非常关注电动汽车的开发。虽然锂离子电池和超级电容器等技术进步大有希望,但更平稳地向电动汽车整体过渡的主要要求是基础设施和合适的快速充电系统的可用性。 电动汽车充电系统是将来自电源的交流/直流电转换为可为汽车电池充电的直流电的大功率转换设备。目前所需的峰值功率约为 10kW 至 20kW。这可能会更高,具体取决于可充电时间和电池充电能力的进步。因此,政府和原始设备制造商都在推动开发能够满足未来电动汽车电力需求的大功率充电系统。 无线充电系统无需物理连接即可将电源从电源传输到负载。当今可用的常见方案包括以空气为核心的变压器。功率传输发生在电源和负载之间没有任何接触的情况下。无线电力传输应用从额定功率为 10瓦的低功率移动充电系统开始,到额定功率高达 10千瓦的高功率电动汽车快速充电器。 传统上,无线充电系统的主要问题是效率低和安全性低。研究表明,各种概念现在已经实现了超过 80% 的效率,这与有线电源转换系统相当。随着初级和次级线圈之间的距离增加,效率呈指数下降;因此,可以通过减少线圈之间的距离和采用不同的线圈构造方法来提高效率。智能功率控制确保安全,可以检测到杂散功率传输并立即暂停功率传输。监管指南(例如 SAE J2954)正在实施,以始终确保安全。 无线电力传输可以通过多种方式实现,但最常见的是感应和谐振传输方法。感应式电力传输基于变压器原理,其中一次侧的交流电压在二次侧感应电压,从而感应电力传输。这种方法对初级和次级绕组之间的耦合高度敏感——即随着距离的增加,功率损耗变得巨大,从而降低了效率。因此,这种方法仅限于手机充电器等低功率应用。 谐振方法基于初级和次级之间的阻抗匹配。设计谐振电路以允许形成磁场的隧道效应。即使线圈相距很远,这也可以最大限度地减少功率损失并提高效率。因此,该方法可用于需要高功率传输的应用中。使用这种方法的研究记录了超过 85% 的效率。 在这两种方法中,传输的电量取决于几个参数: 1) 两个线圈之间的气隙 2) 电感值、功率开关损耗、电路寄生等。 3) 功率波形频率 这些关键参数在实际系统中容易发生巨大变化。执行完整的系统仿真有助于实现可预测的结果,并帮助设计工程师获得最有效的配置。在没有准确的仿真模型的情况下,需要几个具有不同组件和配置的原型,这会耗费时间和金钱。 用于电动汽车充电的典型无线充电系统包括: 1) 电源——这可以是来自电网的交流电,也可以从可再生能源(如太阳能)以直流形式获取。因此,功率调节单元 (PCU) 在将所需功率传输到负载时应考虑输入的变化。 2) 相移谐振桥式转换器——这些转换器以几百赫兹的频率工作,并使用输入侧 PCU 的开关频率。器件的开关、其寄生效应、损耗等都会影响功率传输。使用精确模型对拓扑进行仿真有助于在设计过程的早期阶段估计性能。 3) 初级和次级线圈及其电感——电感值随位置变化,可视为随时间变化。这直接影响系统阻抗,从而影响系统中的损耗。如果可以在仿真平台中对电感进行建模和测试,则可以设计出最有效的线圈配置,而无需多个原型。仿真程序应该允许一种简单的方法来包括方程或数据驱动的建模,并提供跨一系列参数的设计优化机制。 4) 次级整流器——将交流电压转换为直流电压,为电池充电并为其他负载供电。 5) 有效的通信协议——识别次级侧是否存在有效负载。这确保了不会启动错误的电力传输并确保安全。 考虑到系统的复杂性和系统组件的参数变化,系统的仿真和优化有助于预测性能并提供可靠的设计。SaberRD 等仿真平台可以实施该系统,以验证在线圈间距、组件变化等各种条件下的性能。建模工具的可用性增强了这一点,这些工具可以创建准确的模型,从而产生准确的模拟输出。 如前所述,无线充电系统的输出功率对变化的气隙、设备参数、电路寄生、负载等高度敏感。在谐振方法的情况下,功率器件之间的互连引入的寄生效应影响很大。在仿真中,可以导入寄生元件的3D模型,进行综合分析。这在进行硬件原型之前优化了设计。此外,诸如 SaberRD 中的多变量分析之类的分析为分析具有多个参数变化的设计提供了高度的自由度。因此,准确的仿真有助于准确确定设计的性能并减少硬件原型迭代的次数。 无线充电系统无需互连电缆进行充电,可随时随地充电。有了这个,车辆可以使用容量更低的电池并更频繁地充电。例如,巴士可以在停靠在巴士站时充电。除此之外,由于没有机械连接器和电缆,系统的可靠性也得到了提高。 事实证明,无线充电对未来的电动汽车充电系统产生了巨大影响。减少“里程焦虑”并实现像内燃机一样的用户体验将促进电动汽车的普及并帮助实现电动汽车的承诺。无线充电可能只是关键的推动因素之一。

摩登3咨询:_全球首颗北斗短报文SoC芯片进入量产

日前,国内独立第三方集成电路测试技术服务商利扬芯片发布公告称,公司近期已完成全球首颗北斗短报文SoC芯片的测试方案开发并进入量产阶段。 短报文芯片由战略合作伙伴重庆西南集成电路设计有限责任公司设计研发,公司为该芯片独家提供晶圆级(CP)测试服务。 该测试方案提供导航卫星模拟信号,能模拟提供3颗BDS B1卫星+3颗GPS L1C/A卫星信号(卫星信号强度-133dBm,动态场景速度不高于2m/S),能够对不同功能的北斗导航芯片的射频和基带功能进行全面测试,同时可满足民用全球多模多频芯片的测试需求。 目前,华为已官宣Mate 50将采用“卫星通信功能”,并配文“信号超越地面,通信时刻相联”。预计这就是余承东提到的“向上捅破天”的技术。 这一次,华为Mate 50将接入我国的北斗卫星系统,能实现无信号下的紧急通信服务。 今天14:30,华为将召开Mate 50系列发布会,这也就意味着,华为将抢先苹果率先支持手机的卫星通信。

摩登3登录网站_生成式AI变革电信行业的有所为与有所不为

关于生成式AI的新闻层出不穷,生成式AI作为一种新的人工智能应用,可以生成全新的内容,包括对话、故事、图像、视频、音乐和代码等。生成式AI有可能给全球经济带来颠覆性的变化,根据高盛公司预测,它将在10年内推动全球GDP增长7万亿美元,让生产效率提升1.5%。同时,这个机遇也延伸到了电信行业。 生成式AI在电信行业中的应用潜力 与其他行业一样,生成式AI可以帮助电信公司在多种服务上提高效率:例如,准备需求建议书(RFP)、部署聊天机器人以协助销售,以及进行大规模的个性化营销。亚马逊云科技预计这一领域将出现大幅增长。Gartner数据显示,到2026年,95%的电信公司都将部署数据、分析和AI等举措,以增强客户体验并改进产品规划,而2022年这一比例仅为50%。然而,我们认为有一些特定行业的应用将是真正具有变革意义的。 增强客户体验:许多电信公司已经在利用AI来增强人际互动、提高客户体验的一致性、以及提升解决问题的效率。而生成式AI能够更进一筹,通过交互式语音响应——也就是在早期聊天机器人基础上进一步演进,帮助客户解决问题或者查找答案。此外,生成式AI还可以分析实时对话讨论,为客服人员提供提示和资源,帮助解决客户的问题。客服人员仍将在这一过程中继续发挥关键作用,但生成式AI可以重塑并改善每一次客户体验和应用。 简化网络规划、安装、配置和运营:生成式AI可以在网络生命周期的各个方面发挥关键作用。在网元安装过程中,工程师需要依赖手册和文档上记载的步骤。生成式AI可以导入这些数据,提供交互式的指导和提示,来加快和简化安装任务。基础模型也可使用网络拓扑和配置数据进行训练,对网元的配置提出建议。当网络出现故障时,基于生成式AI的应用程序可以向网络运营工程师提供故障排除的操作和步骤建议。 优化业务绩效:生成式AI可以帮助电信公司更便捷地定位哪些领域有收入流失或导致了收入流失。通过跨业务流程部署,生成式AI可以核查利润、收入、各种用户套餐、开支和客户费用,就如何进一步调整产品、优化利润提供建议。 主要考量因素 并非每一个人工智能或机器学习场景都需要应用生成式AI。事实上,有很多例子表明,对电信业务流程而言,基于监督和无监督学习技术的传统形式AI已经绰绰有余。例如,传统AI很擅长帮助电信运营商预测收入流失、检测网络异常情况或跟踪净推荐值等指标。除此之外,还有其他的重要因素需要一并考虑。 开发或训练基础模型的成本:对于基础模型,也就是通过大量数据训练并驱动生成式AI应用的大型人工智能模型,大部分资金都花在了训练上。公共模型是根据大量公开可获得的数据进行训练的,它们更具通用性,但可能无法很好地执行专门任务。另一方面,自定义模型可以组合公共数据和企业专有数据进行训练,为特定行业或企业提供更为具体的应用。从零开始构建模型,既耗时又昂贵,而且需要专业知识;但如果企业拥有大量数据、资源和具有特定领域知识的用例,那么开发定制的基础模型将是有意义的。同时,亚马逊云科技也在努力降低这项技术的使用门槛,让客户以现有模型为起点,使用客户专有数据对它进行进一步训练,促使模型更加适合特定任务。 数据质量和负责任的AI:生成式AI的优劣取决于它所训练的数据,而且也往往存在偏见或不准确的风险。在考虑采用生成式AI(或任何形式的AI)之前,最重要的就是要有高质量的、统一的数据。生成式AI需要广泛的数据集、训练和监督,才能形成推理和答案。无论公共还是私有基础模型,都可能会出现“幻觉”,产生看似可信但并不正确的反馈。因此,不建议将生成式AI用于需要高度确定性的任务上,由于问题自身特性或者缺乏足够的高质量数据,做到高确定性是不太可能的。 同样重要的是,需要确保以负责任的方式应用这项技术。一些新的生成式AI工具和服务在产品中内置了负责任的AI功能,例如当生成的代码与现有开源代码相似时突出显示,或者在训练数据集中检测和删除有害内容,以及过滤包含有害内容(如仇恨言论、亵渎和暴力)的文章。 数据安全:对于企业来说,以经营为目的利用生成式AI,需要大量的专有数据。虽然市场上有公开数据可供选择,但会引发关于安全和隐私的新顾虑,例如知识产权的相关问题。业务和IT领导者应与安全、合规和法律团队密切合作,以识别和降低这些潜在风险,确保以安全和负责任的方式部署生成式AI,此外还应围绕合规性和法律法规制定计划范围,并仔细考虑所使用数据的归属权。 无论对于生成式AI还是自然语言处理,在部署商用AI之前,都应花时间思考应用程序的部署、讨论数据的组织战略以及评估投资回报率。尽管如此,亚马逊云科技相信AI是这个时代最具变革的技术,生成式AI正在释放令人振奋的全新可能性,每家企业都应该进行探索和尝试。

摩登3测速登陆_大数据技术的应用涉及经济和景区管理!

8月26日,2022年大数据与实体经济深度融合全国行贵州站活动在贵阳举行,200余家实体经济企业及大数据服务商在活动现场以数为媒,围绕“推动数字技术向各领域全面拓展、深度融合”共话大数据。 大数据与实体经济深度融合全国行活动,已连续四年在贵州举办,由贵州省大数据发展管理局与国家工业信息安全发展研究中心联合主办,贵州省大数据应用推广中心、贵阳市大数据发展管理局、贵州赛升工业信息研究院有限公司等单位承办。活动旨在推动产业集聚、技术创新、行业应用,推广可借鉴的企业数字化转型经验和模式,搭建供需双方交流合作平台,促进大数据