聚焦边缘计算,HDI让AI设备更小巧

人工智能计算正从云端走向边缘,智能音箱、监控摄像头等边缘设备对“小型化+高性能”的需求,让HDI板的价值愈发凸显。我是捷多邦的老张,深耕PCB十二年,见证了HDI技术如何助力边缘AI设备升级。

边缘AI设备的体积有限,却要集成运算、传感、通信等多重功能,这就要求电路板在极小空间内实现复杂布线。HDI板通过高层数设计,4-20层的灵活配置能将多种功能线路集成在一块板上,0.4mm的超薄板厚可轻松适配紧凑的设备结构。我们曾为一款智能监控设备设计8层HDI板,在比名片还小的面积上实现了AI识别、数据传输和存储的全功能集成。

边缘环境的复杂性对HDI板的适应性提出了更高要求。我们采用真空树脂塞孔工艺,让HDI板具备良好的防潮性能,即使在潮湿的户外环境中也能稳定工作。同时,超低粗糙度铜箔的使用,减少了信号传输时的表面散射损耗,确保边缘设备在算力有限的情况下也能高效运算。

边缘AI是人工智能落地的重要方向,HDI技术的升级让更多小型化AI设备成为可能。如果你在边缘AI设备研发中遇到PCB难题,欢迎关注我,老张会分享实用的解决方案。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入多不确定性因素进行深化研究。
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