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瑞芯微RK3568处理器Station P2上手体验 Station P2是一款采用了瑞芯微RK3568处理器的小主机,它拥有诸多配置,玩家完全可以根据个人需求来定制,考斯这次选的是8GB内存+64GB固态,因为它支持2.5英寸盘位拓展,所以如果容量不够还可以自己加。先说说这款处理器吧,瑞芯微RK3568是一款定位中高端的通用型SOC,采用22nm制程工艺,集成4核arm架构A55处理器和Mali G52 2EE图形处理器,支持4K解码和1080P编码。RK3568支持SATA/PCIE/USB3.0等各类型外围接口,内置独立的NPU,可用于轻量级AI应用。RK3568支持安卓11和linux系统。需要注意的是,瑞芯微RK3568的特色是支持4K H.265解码,且解码能力很好,特别适合影音播放这块,它的NPU芯片还特别适合作为AI识别的加速模块。此外,它集成了4核arm架构A55处理器,拿它和以前方案最常见的Realtek RTD1296处理器相比,CPU性能提升50%、GPU性能提升 90%。这意味着这颗CPU是真的特别适合在玩家对于“影音”需求,最主要的是它便宜。再来说一下,Station P2拥有非常丰富的拓展接口,这足以保证玩家折腾起来玩法的丰富程度。它配置了2.5寸硬盘仓x1、HDMI2.0x1、USB 3.0x1、USB 2.0 x2、Type- C(OTG)x1、千兆以太网x2、Audio音频口x1,还有Control Port接口(RJ45, 提供RS485 x1、RS232x2) 。基本上是应有尽有,这其中2个网口就特别适合软路由。如果玩家觉得容量不够大,Station P2支持拓展2.5英寸的HDD/SSD,而且玩家也可以拆开机身,它机身里面还可以安装一条NVMe SSD,这给的自由度是真的高,玩家任意拓展容量。最后来看看配件,包括有HDMI线,充电器,遥控器、wifi6天线,以及Type-c对Type-c的线以及安装2.5英寸盘位的螺丝刀。作为影音播放设备,遥控器就特别需要,这个遥控器使用体验还不错的。
瑞芯微高性能协议芯片RK837,支持私有协议,支持百瓦PD快充 协议芯片是充电器中必不可少的重要一环,它负责与连接的设备通信,连接的设备发送所需要的电压电流信息到协议芯片,协议芯片读取到手机发送的这些电压电流信息,送至内置的DAC,转换成模拟信号送至光耦,反馈到初级控制器调节输出电压。 输出电流控制也是由协议芯片通过取样电阻采集,经由ADC转换,由协议芯片内置的MCU计算,通过光耦反馈到初级控制器,改变输出电压从而进行电流控制。 协议芯片在充电器中相当于与设备连接的桥梁,协议芯片的稳定性,对快充的体验和可靠性起到决定性的作用。一颗稳定可靠的协议芯片,可以根据手机的要求,实时的调节输出电压,在快充的不同阶段,提供相应的功率,保证快充稳定高速的进行,打造完美的快充体验。瑞芯微内置ARM M0内核的协议芯片,支持USB-A与USB-C双口快充。支持PD2.0/PD3.0/PPS快充协议及QC2.0/3.0/4.0/4.0+/VOOC快充协议。内置MCU和DP/DM接口,可实现主流的快充协议。支持输出电压电流ADC采集,并支持恒压恒流和输出开关控制以及放电控制。瑞芯微RK837是通过了PD2.0/PD3.0/PPS认证的PD3.0协议芯片,TID:5141。同时,也通过高通QC4+认证,证书编号20210303222。RK837内部集成ARM Cortex-M0内核,56K Flash和2K RAM来实现PD和其他专有协议,可以支持10万次以上的重复烧录。 RK837支持I2C接口和光耦反馈,可与PI支持I2C接口的高集成数控电源共同使用。内部集成NMOS驱动,用于输出VBUS开关管,可使用低成本性能好的NMOS。内部集成放电MOS管,用于负载断开时迅速将滤波电容的电压泄放掉。 说到大功率快充,那自然就离不开高精度的电压调节了。瑞芯微RK837支持3-22V,10mV步进的恒压输出。使用5mΩ取样电阻,可实现0.1-12A,12mA精度的恒流。 芯片还内置了完善的保护功能,其中DP/DM/CC1/CC2引脚均支持26V耐压,可有效防止损坏的数据线造成产品损坏,芯片还内置了过流、过压和过热保护,确保使用安全。瑞芯微RK837支持1A1C双口输出,内置放电管,外围精简。采用QFN4*4-24pin封装,节省面积。
人工智能火了这么久,我们来聊一聊实际落地的场景应用 人工智能(artificial intelligence,简称AI)诞生于20世纪中期,是一个有着较长发展历史的事物,受算力的限制,人工智能在20世纪发展缓慢。近几年得益于人工智能芯片算力的提高,以及算法框架的改进,人工智能得以飞速发展。特别是谷歌机器人与人类围棋顶尖选手的“世纪之战”,让更多的人了解到了人工智能技术的发展。人工智能这一概念,得到广泛普及。目前人工智能主要应用在自然语言处理(NLP)、机器视觉、辅助决策、深度学习等领域。人们对人工智能的期望很高,也有人担心被机器取代,本文将从实际应用场景来分析人工智能的落地情况。人工智能,简单概括就是人类希望机器像人一样拥有感官、能够思考决策。从感官来讲,人类的视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉为主要的信息来源,也是人类对外界的主要感官认知。目前人工智能领域的视觉和听觉已经十分发达,灵敏度和准确度远超人类。味觉和嗅觉也已经有传感器落地,不过目前能识别的信息有限。触觉可以通过湿度传感器、压力传感器和温度传感器模拟,也算是比较成熟的传感器技术,不过在日常的人工场景中应用较少。 盘点目前的人工智能应用,大都是从视觉和听觉两个方面演变出来的。机器视觉方面,人脸识别、刷脸支付、客流量分析、巡查预警、图像提取、文字提取、视频实时分析等应用。而语音转文字、文字转语音、AI降噪、语音遥控、语音交互等均属于自然语言处理(NLP)领域。单纯的从技术方面分析也许比较抽象,我们可以盘点一下实际落地的产品。 人脸识别技术是目前应用最广泛的AI技术,手机、收银机、门禁、门锁、顾客信息分析设备,这些是我们在生活中经常接触到的应用场景。视频分析主要用于特定的行业场景,如校园安全管理、智慧安防、智慧交通、客流量分析、DMS(驾驶员监控系统)、辅助驾驶、自动驾驶、电网检修、工地安全检测、产线质量检测等应用,这些应用也许我们并没有直观的感受,但确实是在服务大众。自然语言处理也是目前应用非常广泛的AI技术之一,我们最熟悉的产品可能是手机智能助理、智能音箱和智能家居中控这几个产品。它们可以说是NLP应用的典型,借助AI降噪技术使机器听得清,算法模型将语音转化成文字,进而通过语义处理让机器想得明白,最后借助控制系统对语言做出准确反馈,从而完成人与机器间的交互。除此之外翻译机、语音合成、语音输入法等也是比较常见的NLP应用。 人类对人工智能有着更高的期望,但是其发展不见得如人意。医生和律师是培养成本非常高的职业,人们希望通过AI来替代他们的工作。IBM的AI医疗项目失败了,很少有公司会像IBM这样再做如此巨大的研发投入。AI律师目前也仅仅停留在相关文本检索阶段,不堪大用。 人工智能技术并不新鲜,只是近几年才为大众熟知。AI的发展离不开市场的需求,只有切实的市场需求才会驱动其发展。人工智能的发展离不开数据、算力和算法。虽然算力和算法都在快速发展,但是目前人类能采集到的数据还很有限,因此很难培育出高级AI。不过人类对AI的研究目的不是为了让AI取代所有人类,而是让他们能够完成特定的工作。以目前的技术储备和制造工艺,想用机器人取代某一简单的工种还是很容易的。
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