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TLV1117LV25DCYR

发布时间:2017/7/26 15:57:00 访问次数:325 发布企业:深圳市哲瀚电子科技有限公司

TLV1117LV系列低压差( LDO )线性监管机构是在低输入电压版流行的1117电压调节器。

TLV1117LV是一个非常低功耗器件消耗500倍的低静态电流比传统的1117稳压器,使其适合这一任务非常低的应用待机电流。

TLV1117LV系列LDO是也有稳定的负载电流0毫安;没有最低负载要求,使其成为一个理想的选择对于其中的调节器是必需的,以应用待机时除了动力非常小的负载在正常的大电流1 A的顺序操作。

TLV1117LV提供卓越的电压和负载瞬态响应性能,从而导致非常小的震级下冲和过冲输出电压负载电流需求变化时,从不到1 mA到500多毫安。

精密带隙和误差放大器提供1.5 %的精度。一个非常高的电源抑制比能够使用该装置的后调节后一个开关调节器。其他有价值的功能包括低输出噪声,低压差电压。

该装置是在内部带有补偿,可以稳定用0 Ω的等效串联电阻(ESR )电容器。这些关键的优势,使之能够使用具有成本效益的,小尺寸陶瓷的电容器。具有较高的偏置高性价比的电容电压和温度降额还可以使用如果需要的话。

该TLV1117LV系列是一个可SOT223封装。

特点:

•1.5%的典型精度

•我低Q: 100μA(最大)

–比标准的1117器件低500倍

•VIN: 2.0 V至5.5 V

–绝对最大V IN= 6.0 V

•稳定, 0 mA的输出电流

•低压差: 455 mV的为1 A的V

•高PSRR 65分贝1千赫

•有保证的最小电流限制: 1.1

•稳定,高性价比的陶瓷电容器:–0 - Ω ESR

•温度范围:–40°C至+ 125°C

•热关断和Ovecurrent保护

•可在SOT223封装

应用:

•机顶盒

•电视和显示器

•电脑周边,笔记本电脑,主板

•调制解调器和其他通讯产品

•开关电源后监管

TPS54231DR

TPS54331DR

TPS5430DDAR

TPS61040DBVR

TPS54531DDAR

TVP5150AM1PBSR

TVP5150AM1IPBSR

TLV320AIC3101IRHBR

TLV320AIC3104IRHBR

TLV320ADC3101IRGER

TLV320AIC23BPWR

TLV1117LV25DCYR

关于下一代 HoloLens,微软终于透露了一些消息:正在研发 AI 芯片,使其识别语音和图像。

日前,在夏威夷举办的 CVPR 大会上,微软对外公布,他们正在为 HoloLens 开发新的 AI 芯片,使设备可直接识别用户所看的事物和听见的声音,将数据传回云端时也不会产生更多的延时。

据雷锋网了解,微软 Holographic Processing Unit (HPU,全息处理器)二代正在研发中,将用于下一代 HoloLens,但并未给出明确时间。

上一次微软宣布 Hololens 全息处理器还是2016年8月。一代 HPU 芯片采用台积电 TSMC 代工定制打造的28nm 数字信号处理器(DSP),具有 24颗 Tensilica DSP 核心,每秒处理1万亿指令,8MB SRAM,1GB LPDDR3 内存。HPU 芯片还采用 12 x 12 mm BGA 封装,相比基于软件的解决方案,执行速度快200倍,低功率仅 10w。

另外,参加此次 CVPR 大会的是微软全球执行副总裁、微软人工智能及研究事业部负责人沈向洋,他发表了《计算机视觉商业化:成功案例和经验教训》的演讲。

沈向洋表示,微软一直致力于发展新的计算机视觉技术,并将这些技术给到开发者,让他们利用这些技术打造产品。他简单地介绍了微软研究院 25 年的计算机视觉研究,同时提到最近他们在计算机图形、图像识别等领域的最新研究,之后还详细地谈到他们的一些商业化案例。

其中,沈向洋主要讲到三款产品:Microsoft Pix(一款基于 AI 的相机 APP),HoloLens (MR 眼镜) 和 Cognitive Services(认知服务,通过几行代码便可在不同平台上创建基于 AI 的应用)

现场,沈向洋展示了 IRIS 交互视觉学习服务,开发者可通过它创建图像识别应用。他还用 HoloLens 演示了最新的 demo,包括 Holoportation (瞬间传送)。该功能可重建高质量的人像 3D 影像,并实时传送到任何地方。

不过,雷锋网前方编辑表示,除了公布 HPU 二代信息外,整个演讲的营销味道较重,中途有不少人离开。

一切为了 AI

这是为数不多的一次,微软决定自己开发新的芯片。他们宣称,这是第一款针对移动设备设计的芯片。实际上,为了更多的释放 AI 能量,已经有不少大公司决定自己研发芯片。今年五月,有知情人士称,苹果正在测试 iPhone 原型机,其中使用了针对 AI 设计的芯片。谷歌于今年 I/O 大会上推出第二代 AI 芯片 TPU。为劝说人们购买下一代设备——不管是手机、VR 头盔,甚至是汽车,所有的体验将更好,更流畅。

“消费者期待的是没有延迟,实时处理的体验。”Tirias 研究机构的分析师 Jim McGregor 称,“对于自动行驶汽车来说,把数据传送到云端,再做决定,以避免碰撞,躲开行人,这样的时间延迟你承担不起。自动驾驶产生的数据十分庞大,你无法将所有数据传回云端。”他表示,到 2025 年,所有人们要交互的设备都将植入 AI。

数年来,英特尔在芯片市场占据重要位置,但随着人工智能的发展,传统芯片厂商第一次开始面临竞争。通过分析和学习模型,模拟人脑神经网络,AI 能力越来越强。而一般用于 PC 的芯片并不会将处理能力一次性地提高数倍,但这却是 AI 软件所要求的。

目前来看,微软研发自己的芯片已经有几年时间了。其中,Xbox 游戏主机也加入了动作追踪处理系统。最近,为了在云服务方面与谷歌和亚马逊合作,微软使用了现场可编程门阵列(FPGA)以展示他们的 AI 实力。特别是,微软从英特尔子公司 Altera 购买芯片,并使用软件对芯片进行调整,使其具有独一无二的功能。

去年,微软使用数千个这样的芯片,一次性将英文维基百科翻译为西班牙语,共有 500 万篇文章,30 亿个词汇,用时仅不到十分之一秒。下一步,微软将让他们的云用户使用这样的芯片,来加速各自的 AI 任务,这一服务将于明年上线。用户可以使用该服务从巨大的数据中识别图像,或使用机器学习算法预测用户的购买模式。微软研究院杰出工程师 Doug Burger 称,“我们对此非常重视。我们的愿望是成为第一大 AI 云。”

当然,微软也面临很多竞争。亚马逊也使用了可编程门阵列,还计划使用由英伟达研发的顶级芯片 Volta 来训练 AI 系统。同时,谷歌已经建立了名为 Tensor Processing Units 的 AI 处理器,并且已经供客户使用。公司内容研发芯片成本是非常大的,但微软称,他们别无选择,因为技术变化的如此之快,很容易被落在后面。

从云端将专业的东西放到人们手中或脸前的设备上,是微软 CEO Satya Nadella 聚焦于 AI 的首要任务。在五月份的一次演讲上,他谈到使用 AI 追踪工业设备的想法,AI 能告诉用户哪里能找到一把惠子,如何使用它,以及在未授权使用或化学品泄漏的情况下,及时给予警告。

新的 HoloLens 芯片有可能将使上述情况成真,并且创造更多的可能性。微软 CTO Kevin Scott 说,“我们确实需要定制芯片用于我们正创建的场景和应用中。”

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