消費者需求不斷攀升，電動汽車 (EV) 必須延長續航里程，方可與傳統的內燃機 (ICE) 汽車相媲美。解決這個問題主要有兩種方法：在不顯著
AI智馭未來，2024邁入存儲元年“AI 一天，人間一年”，一句市場流行語完美闡釋了如今AI大模型的高速發展和廣泛應用。以人們日常使用的智能
電源是芯片的能量來源，也是邏輯狀態的參考基準。如果電源的紋波和噪聲過大，會在高速變化的邏輯信號上產生大量抖動，進而產生誤碼(注:誤碼
傅立葉分析可以將時域信號與頻域信號進行轉換。快速傅立葉變換（FFT）計算在獲取時間相關的直流信號（如電流、電壓）并將其轉換為頻率和基于交流的參數，如電流譜密度、1 f噪聲、熱噪聲
基于人工智能的技術正在數據中心部署。處理器密集型服務器正在推高能源需求。下表說明了影響的程度。國際能源署 （IEA） 預測，到 2030
ADI公司A2B?總線的全新增強功能為數據和音頻傳輸與分發帶來新的發展。智能樓宇、大廳、房間或智能家居均可從新型收發器的眾多集成特性中獲益。
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