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一种改进的深度极限学习机预测锂离子电池的剩余使用寿命

针对锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题,提出了一种改进的灰狼优化器优化深度极值学习机(CGWO-DELM)数据驱动预测方法。该方法使用基于自适应正常云模型的灰狼优化算法来优化深度极值学习机的偏差、输入层的权重、激活函数的选择和隐藏层节点的数量。在本文中,从放电过程中提取了可以表征电池性能退化的间接健康因素,并使用皮尔逊系数和肯德尔系数分析了它们与容量之间的相关性。然后,构建CGWO-DELM预测模型来预测锂离子电池的电容。锂离子电池的剩余使用寿命通过1.44 a·h故障阈值间接预测。预测结果与深度极限学习机器、长期记忆、其他预测方法以及当前的公共预测方法进行了比较。结果表明,CGWO-DELM预测方法可以更准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。

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警惕!CAF效应导致PCB漏电

最近碰到一个PCB漏电的问题,起因是一款低功耗产品,本来整机uA级别的电流,常温老化使用了一段时间后发现其功耗上升,个别样机功耗甚至达到了mA级别。仔细排除了元器件问题,最终发现了一个5V电压点,在产品休眠的状态下本该为0V,然而其竟然有1.8V左右的压降!耐心地切割PCB线路,惊讶地发现PCB上的两个毫无电气连接的过孔竟然可以测试到相互间几百欧姆的阻值。查看该设计原稿,两层板,过孔间距焊盘间距>6mil,孔壁间距>18mil,这样的设计在PCB行业中实属普通的钻孔工艺。洗去油墨,排除油墨或孔表层的杂质导电问题,实测过孔间阻值依然存在!百思不得其解一段时间后,才发现原来是“CAF效应”导致的漏电问题!

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模电学习第一天–PN结梳理

本征半导体:纯净的、具有晶体结构的半导体 两种载流子:自由电子、空穴(两种载流子均参与导电) 本征激发:半导体在热激发下产生自由电子和空穴对的现象 复合:电子填补空穴 动态平衡:一定温度下,本征激发与复合产生的自由电子和空穴相等 温度影响:热运动加剧–挣脱共价键束缚自由电子增多–空穴增多–载流子浓度提高–导电能力增强 N型半导体:自由电子浓度大于空穴浓度,前者为多子,后者为少子 P型半导体:空穴浓度大于自由电子浓度 对于杂质半导体的温度影响:可以认为多子浓度约等于所掺杂质原子的浓度,且受温度影响很小;少子大多由本征激发而成,尽管浓度很低,但对温度非常敏感。 扩散运动:由浓度差引起的运动。PN结中P区的空穴向N区扩散,N区的自由电子向P区扩散。随着扩散运动的进行,空间电荷区加宽,内电场增强,阻止扩散运动的进行。 空间电荷区:由于扩散运动引起的复合使得P区出现负离子区,N区出现正离子区

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这个新型AI电子器件没有硅!北航32岁教授共同一作,能模拟大脑神经元,还登上了Science

明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用钙钛矿取代硅研制电子器件,居然还能被用来完成AI计算??? 众所周知,钙钛矿作为一种重要的材料,掺杂后主要用于生产SCI及博士论文(手动狗头)。 这次被用在开发新型AI电子器件上,还登上了Science,结果让人眼前一亮: 其心律识别任务的平均性能是传统硬件的5.1倍,并且还能灵活模拟动态网络、降低训练能耗。 用神经形态计算降能耗 这项研究主要是通过向钙钛矿中掺入不同量的氢,来模拟人类神经元活动,从而完成不同机器学习任务。 这主要是基于钙钛矿自身的特性

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SC2105单节锂离子/锂聚合物电池保护复合IC

SC2105单节锂离子/锂聚合物电池保护复合IC,SC2105是一种复合式高精度单节锂离子/锂聚合物电池保护IC。SC2105其在传统电池保护电路基础上将开关MOSFET集成到IC内部;SC2105它具有过充电压及流的保护、 过放电压及流的保护、热短路 过放电压及流的保护、热短路 过放电压及流的保护、热短路 保护、 电芯反接保护和充电器反接保护等功能,并且工作时功耗非常低。 二、SC2105特性(重要参数) 2.1 内置低阻抗的 MOSFE T(等效 58 mΩ RDS(ON) ); 2.2 高精度电压检测: 过充电压检测精度: 土 50 mV ; 过放电压检测精度:土 50 mV ; 2.3 三重过电流检测保护: 过放电流1, 过放电流2和负载短路检测电流; 2.4 内置延迟电路,延迟时间由内置电路产生,无需外接电容; 2.5 低电流损耗, 工作模式:**值 4.0μA; 休眠模式:**值 0.1μA; 2.6 电芯反接保护更安全; 2.7 SC2105应用极为简单: 外围仅需连接1颗电容; 2.8 过温度保护功能; 2.9 充电器检测功能; 2.10 短路保护功能; 2.11 2.11 充电器反接保护功能; 2.12 SOT23 2.12 SOT23 -6封装,符合欧洲 封装,符合欧洲

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模电知识总结(一)

半导体的物理基础:1.掺杂特性 2.热敏特性 3.光敏特性 2. 本征半导体:原子排列整齐、晶格无缺陷、纯净的半导体(在热力学温度零度,由于共价键的束缚,价电子能量无法挣脱共价键的束缚,因此晶体中没有自由电子,此时半导体相当于绝缘体。)本征半导体的导电能力很差。(载流子浓度与原子密度相比很少) 本征激发(热激发):由热能产生电子-空穴对的现象。随着温度升高,载流子浓度(指数)增加,其电阻率的温度系数是负的,这是半导体导电与金属导电的根本不同点。(相同温度下,锗的载流子浓度大于硅。) 3. N型半导体:在本征半导体中掺入五价元素。 P型半导体:在本征半导体中掺入三价元素。 杂质半导体中存在自由电子、空穴和杂质离子三种带电粒子,其中,自由电子和空穴是载流子,杂质离子不能移动不是载流子。多子浓度由杂志决定,少子浓度则由本征激发决定。 掺杂半导体处于一定温度平衡状态时,自由电子浓度N0和空穴浓度P0(俊臣为平衡载流子浓度)满足以下关系式 P0*N0=Ni^2 (Ni是该温度下本征载流子浓度。) 扩散电流和漂移电流(取决于少子浓度和工作温度,与外加电压的大小基本无关。)。

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【Nature重磅】扩散型忆阻器带来类脑计算大突破,或成神经计算机时代“晶体管”

【新智元导读】马萨诸塞大学阿默斯特分校研究人员研发出一种新型忆阻器,能够忠实模拟生物神经元突触的功能,相关论文日前在《自然-材料》发表。实验证明,与传统的漂移型忆阻器一起使用,该装置展现出一些重要的突触功能,包括短期和长期的可塑性。北京大学计算机科学技术系系主任黄铁军博士评论称,马萨诸塞州阿姆赫斯特大学在神经形态器件研制方面很强,配上8月份IBM苏黎世的神经元,神经形态计算最重要的两个器件就到位了,如果可行,堪称神经计算机时代的“晶体管”。 随着微电子芯片的集成度和性能遵循摩尔定律快速地提高,基于互补金属氧

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MIT新型“大脑芯片”问世,数万人工大脑突触组成,纸屑大小却堪比超算

大数据文摘授权转载学术头条 作者:曹绮桐 “微型化”是科技便利生活的重要一环。试想,有一天,我们可以把庞大的超级计算机不断缩小,直到可以把它们装进口袋;我们可以随身携带微型人工智能大脑,它们甚至可以在没有超级计算机、互联网或云计算的情况下运行,在它们微不足道的身体里运行着庞大的算法。 而这已不单单是触不可及的幻想。 近日,麻省理工学院(MIT)的工程师们设计了一种“大脑芯片”,让我们向那种未来又迈进了一步。研究人员所用的芯片物理体积比一片纸屑还要小,但却被工程师们放置了成千上万个“人工大脑突触”,这种被称为“忆阻器”的硅基元件,能够模仿人类大脑中信息传递的突触结构。

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FS4057单节锂电池充电管理芯片6脚IC电路图

FS4057单节锂电池充电管理芯片6脚IC电路图的文章正文。由于电路图是复杂的电子设计,需要专业的电子工程知识和经验来理解和解释。 然而,我可以为您提供一些有关单节锂电池充电管理芯片的基本信息,以及这些芯片在电路图中的常见应用。FS4057是一款完整的单节锂离子电池用恒定电流/恒定电压线性充电器。其中ThinSOT封装与较少的外部元器件数目使得FS4057成为便携式应用的理想选择。而且FS4057是专为在USB电源规范内工作而设计的。由于采用内部MOSFET构架,所以不需要外部检测电阻器和隔离二极管。热反馈可对充电电流进行调节以便在大功率操作或高环境温度条件下对芯片温度加以限制。充电电压固定为4.2V和单基节本锂原电理池。充电管理芯片是一种专门设计用于管理单节锂电池充电的集成电路。这些芯片通常具有充电控制、保护和诊断功能,以确保电池安全、它可们靠通地常充应电用。于各种便携式电子设备中,如手机、平板电脑和数码相机等。 在电路图中,单节锂电池充电管理芯片通常与电池、充电电源、电阻、电容等元件一起组成完整的充电电路。通过控制这些元件的开关状态和电流路径,芯片可以实现对电池的充电、保护和 诊 断一。般来说,单节锂电池充电管理芯片的电路图包括以下几个主要部分: 1. 电源输入部分:用于将交流电源转换为适合电池充电的直流电 源2。. 充电控制部分:用于控制充电电流的大小和时间,以及监测电池的充电状态。 3. 保护部分:用于防止电池过充、过放或短路等情况,保护电池和设备 的4安.全 。诊断部分:用于监测电池和充电电路的状态,以确保正常工作。 5. 输出部分:用于将充电完成的电池电压和电流输出到设备中,以供使用。 如果您需要更详细的信息或对电路图有更深入的疑问,我建议您参考相关的技术手册、专业网站或咨询专业的电子工程师。

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科学家研制出可穿戴的生物电池,身上的汗水就可以让其电力源源不断 | 黑科技

该生物电池利用的是微生物发电,发电能力稳定。 这张看着弹性十足的皮一样的科技产品,当笔者第一眼看见的瞬间,是觉得从下面的小动物身上扒下来的: 其实,这是,生物电池。 这款生物电池是可穿戴设备(又称柔性设备)的一种,它的核心技术在于采用微生物作为储电材料,表现形式是纺织物(即衣服采用的纤维等)。与传统电池类比,这里的微生物就相当于现在电池里采用的锂离子;这里的纺织物即现有的电池芯;而人体内排出的汗水就是充电的电源。 为什么人体内的汗水是充电的电源呢?这主要因为研究人员采用微生物细胞作为储电材料。同传统电池的原

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