- 6月5日消息，根据英伟达内部流传的电子邮件显示，埃隆·马斯克（Elon Musk）已告知该公司，需优先为X和xAI供应人工智能芯片，而非特斯拉。马斯克曾声称，他有能力将特斯拉打造成为人工智能领域的领军者，且特斯拉已在购买英伟达的人工智能处理器方面投入大量资金。然而，通过要求英伟达优先供应X、xAI而非特斯拉，马斯克将使特斯拉收到价值超过5亿美元的处理器的时间延迟数月。以下为英文翻译全文：马斯克表示，他有能力将特斯拉打造成为“人工智能与机器人技术的领军企业”。他指出，这需要英伟达提供大量高性能处理器来建设基
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马斯克 特斯拉 AI 芯片 人工智能 机器人
- 以色列无人平台开发公司Roboteam将在一笔价值3000万美元的交易中向美国海军陆战队供应约200台战术机器人。Roboteam的首席执行官马坦·希尔维在接受《破防线》采访时表示，市场对这种系统的需求正在上升。“我认为士兵们将使用更多技术（通过这些机器人），这将帮助他们获得战术优势，而这正是我们所做的，”马坦·希尔维告诉《破防线》。 “不仅仅是在美国，我们在全球范围内都看到了需求的上升。这是我们见过的最高需求。”将供应给海军陆战队的微型战术地面机器人（MTGR）系统是该公司制造的五种机器人系统之一，重量
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机器人
- 人工智能（AI）与机器人技术的融合可能会将这两个领域推向新的高度。这一进展得益于AI的发展，尤其是基础模型的发展，这些模型是适应性强、多功能的学习算法，为聊天机器人和图像生成器等技术提供支持。AI与机器人：新时代的到来AI基础模型基于从互联网上获取的庞大数据集进行训练，使机器人能够获得关于世界的一般知识。这些模型可以集成到机器人系统中，赋予它们某种形式的常识，使它们能够自主执行各种任务并适应新环境。像OpenAI、Google DeepMind和Nvidia这样的公司走在这项研究的前沿，开发出用于人形机器
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机器人，AI
- 在逻辑电平转换期间，电流短暂地流过两个晶体管。本文探讨了由此产生的功耗，并为测量电流和功率提供了一些有用的LTspice技巧。在本系列的第一篇文章中，我们研究了CMOS反相器的动态和静态功耗。在随后的文章中，我们使用LTspice模拟来进一步了解电容充电和放电引起的功耗。作为讨论的一部分，我们创建了如图1所示的LTspice反相器电路。增加了负载电阻和电容的CMOS反相器的LTspice示意图。 图1。具有负载电阻和电容的CMOS反相器的LTspice示意图。我们将在本文中继续使用上述原理图，研
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CMOS逆变器，短路功耗，仿真，LTspice
- AMD 在 2024 赛季赞助了多支 FIRST® 机器人竞赛团队。FIRST® 机器人竞赛旨在教导高中生如何构建能够执行特定任务的机器人，同时也让他们有机会学习重要的商业和时间管理技能、团队合作以及回馈社区的价值。 每年都有来自世界各地的数千名学生参加 FIRST® 项目。十多年来，他们每个人都使用由 AMD Zynq™ 自适应 SoC 提供支持的 NI RoboRIO 控制器来构建机器人。AMD 今年赞助的两支团队分别是来自弗吉尼亚州亚历山大
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ADM 机器人 Zynq
- 信号完整性的定义 定义：信号完整性（Signal Integrity,简称SI）是指在信号线上的信号质量。差的信号完整性不是由某一单一因素导致的，而是板级设计中多种因素共同 引起的。当电路中信号能以要求的时序、持续时间和电压幅度到达接收端时，该电路就有很好的信号完整性。当信号不能正常响应时，就出现了信号完整性问题。信号完整性包含：1、波形完整性（Waveform integrity）2、时序完整性（Timing integrity）3、电源完整性（Power integrity）信号完整性分析的目的就是用
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PCB设计 信号 仿真
- 5月22日消息，据 央视新闻报道 ，受蟑螂的启发，北京航空航天大学的科研团队经过长达15年的深入研究，成功自主研发了一款名为“昆虫”的微尺寸仿生机器人。据了解，这款机器人小巧玲珑， 体积仅有硬币大小 ，在不负载电池的情况下，其重量和类似体积的昆虫类似，大概200毫克。虽然体积非常小，重量也很轻，但其功能却强大到令人惊叹，它仅靠前腿就可实现快速直行和转动。目前实验室数据显示，这种机器人在负载电池时也能跑到37厘米/秒，如果是空载，最快每秒可前进45厘米，和蟑螂的行进速度相当，而且只需充电
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机器人
- 当CMOS反相器切换逻辑状态时，由于其充电和放电电流而消耗功率。了解如何在LTspice中模拟这些电流。本系列的第一篇文章解释了CMOS反相器中两大类功耗：动态，当反相器从一种逻辑状态变为另一种时发生。静态，由稳态运行期间流动的泄漏电流引起。我们不再进一步讨论静态功耗。相反，本文和下一篇文章将介绍SPICE仿真，以帮助您更彻底地了解逆变器的不同类型的动态功耗。本文关注的是开关功率——当输出电压变化时，由于电容充电和放电而消耗的功率。LTspice逆变器的实现图1显示了我们将要使用的基本LTspice逆变器
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CMOS，反相器，功耗 仿真，LTspice
- 我们经常讨论PCB中损耗大小的问题。有的工程师就会问，哪些因为会影响损耗的大小呢？其实，最常见的答案通常会说PCB材料的损耗因子、PCB传输线的长度、铜箔粗糙度，其实答案肯定远不至于此。下面我们分别就相应参数做一些实验给大家介绍下PCB板中哪些因素对传输线损耗有影响。首先看看介质损耗因子Df对损耗的影响，以Df为变量，分析Df的变化对损耗的影响，下图是分析的原理图：仿真对比结果如下，显然，随着PCB介质损耗因子的变大，损耗越来越大：长度也是损耗的主要因素之一，把传输线长度设定为Len变量，分析Len的变化
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PCB 损耗 仿真
- 相对于DDR3, DDR4首先在外表上就有一些变化，比如DDR4将内存下部设计为中间稍微突出，边缘变矮的形状，在中央的高点和两端的低点以平滑曲线过渡，这样的设计可以保证金手指和内存插槽有足够的接触面从而确保内存稳定，另外，DDR4内存的金手指设计也有明显变化，金手指中间的防呆缺口也比DDR3更加靠近中央。当然，DDR4最重要的使命还是提高频率和带宽，总体来说，DDR4具有更高的性能，更好的稳定性和更低的功耗，那么从SI的角度出发，主要有下面几点, 下面章节对主要的几个不同点进行说明。表1 DDR3和DDR
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DDR4 PCB设计 仿真
- 据世界卫生组织统计，目前全球在使用的医疗设备超过200万种，涵盖7000个类别，从生命呼吸机到高度专业化的眼内透镜和医疗植入物，每年为患者安装的心脏起搏器就超过100万个。为了保护患者的健康，每种医疗设备都必须按照极其精确的规格进行制造；同时，为了保持安全性和有效性，还必须完全符合监管机构要求，不容许任何犯错的余地。对于这种需要完美一致性的顶尖精确任务，协作机器人无疑是一种经济、高效且可靠的解决方案。我们一起看看它们是怎么参与跨国制药、医疗器械制造商的生产的吧！医疗设备制造商的协作机器人协作机器人在医疗设
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医疗器械 机器人 检测
- 当您想到自动化（Automation），第一个闪入脑海中的画面是什么？对我们许多人而言，它是一个机器人。 从科幻漫画中块状、方头的角色，到《银翼杀手》中的复制人等更复杂的创造物——机器人长期以来一直紧紧抓住我们的集体想象。因此，许多 Arduino 的使用者，最终开始打造自己的机器人也就不足为奇。透过本文，我们（编按：在此指 Arduino 团队）将了解如何运用 Arduino 构建自己的机器人，并分享其它制造商的一些项目范例。打造一只专属的机器人，需要用到什么材料？建造自己的机器人，似乎令人难以想象。
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Arduino 机器人
- Bumblebee X是最新的GigE驱动立体成像解决方案，为机器人引导和拾取应用带来高精度和低延迟Teledyne FLIR IIS宣布推出Bumblebee®X系列，一个基于我们的一流立体视觉产品组合的先进立体视觉解决方案。我们的立体视觉解决方案的传统始于25年前灰点研究的Triclops®和Digiclops®。现在，我们已经实现了新的工业立体相机Bumblebee X和软件Spinnaker®3D，打造包含机载处理的综合解决方案，为仓库自动化、机器人引导和物流建立成功的系统。“Bumblebee
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- Zivid最新SDK2.12正式发布，是对我们3D视觉相机的一次绝佳更新。本次发布中，我们全新的Omni Engine有了更惊人的性能提高。Omni v2提供了更长的工作距离，速度更快，点云质量更好，特别是在透明物体上。升级要点· Omni Engine v.2我们用于捕捉透明度的最先进的3D技术已经获得了重大升级。Omni v2显著减少了与成像透明物体相关的点云伪影和错误并且可以比以前快约35%地生成这些高质量的点云。当在高端GPU上运行时，我们推荐的预设和配置的捕获时间从490毫秒减少到约315毫秒。
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Zivid 3D 机器人
- 在人形机器人概念火爆全球，各大科技巨头纷纷入局之际，行业领导者波士顿动力却宣布停止开发人形机器人Atlas，消息发布之后，引发了业内人士的高度关注。当地时间周二，波士顿动力在YouTube上发布了一段视频，和以往不同的是，这次的视频不是为了展示Atlas令人震惊的运动能力以及最新进展，而是为了回顾和告别。波士顿动力表示：“近十年来，Atlas激发了我们的想象力，启发了下一代机器人专家，并跨越了该领域的诸多技术障碍。现在是时候让我们的液压机器人Atlas放松一下了，并回顾一下我们迄今为止在Atlas平台上完
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