零电流检测器keepssystem RT8497特点A是操作和excellentpower BCM获得更好的EMI性能。
RT8497实现高功率因数校正（PFC）和电流的总谐波畸变率低（THDI）由一个智能的内部电压补偿电路具有最小的系统元件数量；救了PCB尺寸和总系统成本。
特别是，可以在系统的RT8497代替EE核心得到高效利用廉价的简单的drumcore电感。
RT8497设在SOP-8封装。因此，在整个LED驱动系统可以非常紧凑的结构。
特点：
内置功率MOSFET
supporthighpowerfactorandthdiconsideration应用
可编程恒定LED电流高
电流调节精度
极低的静态电流消耗1
关机电流
真低系统BOM成本和economicalfloating Buck变换器的解决方案
独特的可编程引脚的ZVS凝达到最佳的功率效率
通用输入电压范围下linetopology
内置过热保护
应用：E27、PAR、灯条、离线式LED灯
“两位”AI高考机器人AI-MATHS和Aidam分别在成都和北京参加了今年高考文科数学考试。AI-MATHS全程隔离，独自作战，最终获得105分的成绩。而Aidam则是与6位往届高考状元同时竞赛答题，最终Aidam获得134分，而高考状元的平均分为135分，仅比Aidam略高一分。
比赛结束后，一时间引起行业专家及教育界人士热烈反响，大家难免对AI教育及两位“考生”作出议论、比较。编者发觉，不同于阿尔法狗的围棋计算智能，本次AI机器人AI-MATHS和Aidam更主要的是考验对高考题目的感知和认知智能，尽管两位“考生”各自解题原理不同，但都有其强弱项，也反应出不少AI教育领域面临的挑战。
对于AI-MATHS，不同于Aidam需要利用学习储存题库，它利用的是综合逻辑推理平台进行运算、解答，全程断开网络与题库数据。AI-MATHS相对于Aidam失分较多，主要原因是因为对于复杂题目的语意理解存在难度，导致答题失误。编者认为，这不仅是AI教育机器人所面临的问题，认知能力是今后人工智能的一个重要挑战。另外，解题准确率低、用时相对较多、12台服务器显得过于笨重，这些问题都是不能忽视的。
而Aidam需要借助人工输入考题信息，再利用其海量的数据库得出答案，当中是否存在更多的人为干预，与一般的计算机和机器人不同，人工智能更强调智能化，在自主性方面，可以看出的是，比起AI-MATHS的全程断网断库、无人干涉之下， Aidam虽然准确率和效率高，但实用性、智能性方面还是有差距的。
话说回来，对于解决同一件事情，为什么会出现两种方案和原理呢?当中定有缘故。编者认为，AI-MATHS和Aidam这两个项目是来自不同的团队，研发产品的动机也不一样，AI-MATHS是来自国家的计划和团队，有国家战略意义在里面，自然考虑的是更深入、可持续的AI技术，这类似于深度学习中更困难的无监督学习，更看重的是AI的长期探索。而Aidam则是来自社会团队及资本市场，非常具有商业性，对测试准确率、答题时间、便携性等因素有更为严苛的要求，而对于研究技术的深入水平，则暂且有限。毕竟，创业公司也要生存，要交出成绩，才能获得更大的关注和投资，进而有针对性研究出更具商业化的垂直产品和应用场景。
纵观此次事件，对于教育类AI，目前进展较大，编者也是认为教育是一个未来短期内相对“接地气”的领域，毕竟也有部分垂直领域开始商业落地，相信以后的发展会越来越快。不过，AI教育除了面临准确性、实用性、便利性的挑战外，产品必要性也是需要考虑的，我们希望日后能看到更多“有用”的应用场景，而不是一个只会考试的机器人。另一方面，虽然在AI感知领域，已经取得较为成熟的成绩，但是，在认知领域还是初级阶段，这应是日后主导各大科技巨头竞争力的一个主要因素。总的来说，AI教育机器人要实现更大突破，还是有一段路要走。
总而言之，AI高考机器人只是一个试验，无论出发点在哪，殊途同归，我们都希望日后的AI教育机器人能够“更准更实用”，能够真正帮助到广大的学子高效学习、减轻教师的工作负担，逐渐改善人类的传统教育模式。（责编：振鹏）
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