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IC866-1600-4A3-50驱动器
工业电路板维修技巧
不能过分依赖在线测试仪
1.功能测试不能代替参数测试
2. 功能测试仅能测试到器件的截止区,放大区和饱和区,但无法了解此时的工作频率的高低和速度的快慢。
3. 对数字芯片而言,仅知道有高低电平的输出变化,但无法查出它的上升和下降沿的变化速度。
4. 对于模拟芯片,它处理的是模拟的变化量。其受电路的元器件的分布,解决信号方案的不同的影响,是错综复杂的。就目前的在线测试技术,要解决模拟芯片在线测试是不可能的。所以,这项功能测试的结果,仅能供参考。
5. 大多数的在线测试议,在对于电路板上的各类芯片进行功能测试后,均会给出“测试通过”或“测试不通过”。那么它为什么不给出被测器件是否有问题呢?这就是这类测试仪的缺撼。因为在线测试时,所受影响(干扰)的因素太多。要求在测试前采取不少的措施(如断开晶振,去掉CPU和带程序的芯片,加隔离中断信号等等),这样做是否均有效,值得研究。至少,目前的测试结果有时不尽人意。
6. 了解在线测试仪的读者,均知道有这么一句行话。“在线测试时不通过的芯片不一定是损坏的;测试通过的芯片一定是没有损坏的。”它的解释为,如器件受在线影响或抗干扰时,结果可能不通过,对此不难理解。那么,是否损坏的芯片在进行测试时,均会得出“不通过”呢?回答确实不能肯定。笔者与同行均遇到过,明明芯片已损坏了(确切地说换上这个芯片板子就不工作了),但测试结果是通过的。权威解释为这是测试仪自身工作原理(后驱动技术)所致。故此我们不能过分依赖在线测试仪(尽管各厂家宣传的很玄)的作用,否则将使维修电路板的工作误入歧途。
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当前,智能化深入各行各业,企业仍然面临着诸多挑战。一方面,AI开发是复合型的系统工程,需要大量精通AI、理解技术与业务的复合型人才,不断在业务中发现与技术结合的创新点;另一方面,从组织架构上,大多数企业没有形成统一的架构与平台,容易出现重复建设,导致智能化升级的效益较低,难以形成增长势能。报告显示,亚太地区企业数智化升级过程中,超60%的项目都需要每周重新训练模型。
面对企业对端到端模型开发、全生命周期管理产品需求的爆发增长,百度智能云提供了多层次、全流程的产品能力支撑。针对数据采集与标注、模型开发与训练、模型管理、推理部署以及与业务场景匹配的应用构建等一系列AI生命周期环节提供支持,助力企业更高效、更快速掌握AI能力研发、应用与运营能力。
报告中高度认可的百度智能云全功能AI开发平台BML和零门槛AI开发平台EasyDL双平台,便是用于数据准备、模型训练、开发、评估、部署、MLOps及可信性的端到端集成平台,能够满足专业算法工程师、业务人员和应用等不同群体的开发需求,让企业低门槛地获得AI全生命周期能力,实现基于业务的快速创新。IDC观点称,BML和EasyDL广泛适用于寻求从边缘到云的变革性创新企业以及对模型可信度要求高的企业。
百度智能云AI开发“双平台”集成了自主研发的产业级深度学习框架飞桨和产业级知识增强大模型文心,贯通AI产业链。依托飞桨繁荣开源生态,BML和EasyDL不断为提供高精度模型效果和高效能的产品体验。最新数据显示,飞桨已经凝聚535万,创建67万个模型,涵盖超过600个产业模型库。同时,不断进化和拥抱行业的文心知识增强大模型,也能够有效提升企业场景化AI模型开发的效率和效果,提升企业应用AI的效率和效益。
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