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作為一個電子工程師，比較基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的RS-485串口接口是必修課，可也是大家日常設(shè)計中經(jīng)常遇到問題的一個地方。那在實際應(yīng)用中，如何快速而有效的解決RS-485電路設(shè)計問題呢？

高速變頻電機是指轉(zhuǎn)速超過10000r/min，一般都是幾萬轉(zhuǎn)甚至達到十幾萬轉(zhuǎn)，在電動汽車、分布式發(fā)電系統(tǒng)中具有廣闊的應(yīng)用前景。在高速和超高速運行情況下，電機的運行特性與常規(guī)電機有很大的不同，對高速電機進行相關(guān)測試是至關(guān)重要的。

目前市面上很多藍牙模塊均無法支持用戶進行二次開發(fā)，即使支持了，用戶也需要花很大精力去學習MCU及無線的相關(guān)知識，最后導致事倍功半。

NB-IoT可以說成為了開拓市場的排頭兵，今天資本論就來分析一下現(xiàn)在市場上比較有名的幾家NB-IoT解決方案提供商的特點。

物聯(lián)網(wǎng)正一步步走近,萬物互聯(lián)將讓我們的生活更加智能,當 Qualcomm 遇上阿里云,更高效的物聯(lián)網(wǎng)就要來了！

據(jù)麥姆斯咨詢報道，萊斯大學使用獨特的微流控裝置，在微芯片上使用少量流體進行測試，以檢測四種商用化學分散劑，它們可以抑制井和管道中瀝青質(zhì)的堆積。該裝置能夠幫助他們觀察分散劑是如何與瀝青質(zhì)發(fā)生反應(yīng)的。

又忘了給你桌上的植物澆水嗎？它可能很快就能發(fā)出求救信號。據(jù)麥姆斯咨詢報道，麻省理工學院的工程師們發(fā)明了可以打印在植物葉子上的傳感器，一旦植物處于缺水狀態(tài)時，傳感器就會有提示信息。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，Ainstein發(fā)布了Ainstein 77 GHz汽車安全雷達Kanza-77評估樣本，這是一款利用Ainstein前沿雷達技術(shù)打造的新一代汽車雷達傳感器。

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展，近年來所部署的連接設(shè)備也與日俱增，這促使針對物聯(lián)網(wǎng)的攻擊數(shù)量急劇上升，即便是小型的低成本設(shè)備， 也必須確保安全，因為它們很可能成為黑客攻擊大型系統(tǒng)的入口。更強大、可擴展的物聯(lián)網(wǎng)防御系統(tǒng)刻不容緩！

半導體技術(shù)的進步使高功率寬帶放大器功能突飛猛進，GaN革命席卷了整個行業(yè)，并且可以讓MMIC在幾十種帶寬下生成1 W以上的功率，因此，這個過去由行波管主導的領(lǐng)域已經(jīng)開始讓步于半導體設(shè)備。

如果R3使用一只200Ω的 電位器 ，則產(chǎn)生的電壓區(qū)間是：當R3為0Ω產(chǎn)生短路時為1.25V，直到R3為200Ω時的3.75V。為防止輸出短路或不知道負載情況而損壞電路，可以增加一個限流電路，將最大電流限制在500 mA。

CAN-bus家族中有三大成員，分別是高速CAN、容錯CAN、單線CAN。其中容錯CAN又叫低速CAN，它與最常用的高速CAN有什么異同呢？筆者以此篇文章分享下對容錯CAN的認識。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，研究人員已設(shè)計出集成聲音和運動傳感器的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）網(wǎng)絡(luò)，用以估算公共空間利用率。這些想法可以應(yīng)用于其它物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)。

由PLC與伺服電機組成一個系統(tǒng)，通過PLC控制伺服電機，實現(xiàn)機構(gòu)的原點回歸、相對定位和絕對定位功能

在參考Cube軟件包中I2C例程后， 根據(jù)應(yīng)用需要新增了一路I2C接口，結(jié)果新增I2C無法收發(fā)數(shù)據(jù)。本文主要對問題進行描述，分析產(chǎn)生原因，提供解決方法。

在科技發(fā)展的潮流中，我們不僅需要更好的功能，更需要更好的用戶體驗。關(guān)于汽車我們需要自動駕駛，關(guān)于機器人我們需要他們能夠像人類一樣能夠看清周圍的世界，關(guān)于我們自己我們需要更好的視覺盛宴，這些需求都可以在強大的硬件平臺下實現(xiàn)

一文看懂智能眼鏡產(chǎn)業(yè)鏈...

本文主要是通過紋波電流的計算，然后通過電容的熱等效模型來計算電容中心點的溫度，在得到中心點溫度后，也就是得到電容的工作點最高的問題后，通過電容的壽命估算公式來估算電容的設(shè)計壽命。

如今，藍牙4.0（BLE）催生了眾多智能硬件，BLE技術(shù)為何如此受人青睞？

其實機器學習的基本算法都很簡單，下面我們就利用二維數(shù)據(jù)和交互圖形來看看機器學習中的一些基本算法以及它們的原理。