IPB025N10N3G Infineon MOSFET
日期:2020-9-2IPB025N10N3G Infineon MOSFET TO-263-7 19+ 全新原装正品 全系列优势特价 公司大量原装现货库存 来电咨询!
100%全新原装进口正品亚太地区专业分销商XILINX、FREESCALE-NXP、ALTERA、INTEL、AD、MURATA、ROHM等世界各名牌IC。本公司为一般纳税人,可开13%增值税票!
深圳市斌腾达科技有限公司
联系人:朱先生
电话:0755-82815082
传真:0755-82815039
手机:13510738676/13510306069
Q Q:2099320098 595190937
Email :btdkj068@btd-tech.com
专业电子元器件一站式配单,IC、二三极管、电容、电阻、电解电容器、连接器。世界各大品牌NXP-FREESCALE、ADI、TI、ROHM、MURATA、国巨等。PCB,PCBA一站式配套服务。
100%全新原装进口正品亚太地区专业分销商XILINX、FREESCALE-NXP、ALTERA、INTEL、AD、MURATA、ROHM等世界各名牌IC。本公司为一般纳税人,可开13%增值税票!
SMD/SMT | ||
TO-263-7 | ||
N-Channel | ||
1 Channel | ||
100 V | ||
180 A | ||
2 mOhms | ||
- 20 V, + 20 V | ||
2 V | ||
206 nC | ||
- 55 C | ||
+ 175 C | ||
300 W | ||
Enhancement | ||
OptiMOS | ||
Cut Tape | ||
MouseReel | ||
Reel | ||
配置: | Single | |
高度: | 4.4 mm | |
长度: | 10 mm | |
系列: | OptiMOS 3 | |
晶体管类型: | 1 N-Channel | |
类型: | OptiMOS 3 Power-Transistor | |
宽度: | 9.25 mm | |
商标: | Infineon Technologies | |
正向跨导 - 最小值: | 100 S | |
下降时间: | 28 ns | |
产品类型: | MOSFET | |
上升时间: | 58 ns | |
包装: | 1000 | |
子类别: | MOSFETs | |
典型关闭延迟时间: | 84 ns | |
典型接通延迟时间: | 34 ns |
当人们谈论AI时,我的想法立即跳到Terminator《终结者》的机器人或Blade Runner(银翼杀手)的“复制人”,这两个都是关于未来创造替代人类的强大想法。在我的80部高质量电影的心理图书馆中,没有建筑物可以替代!我不确定如果雷德利·斯科特(Ridley Scott)收到一部关于智能建筑的剧本,将会如何反应!
我们读了很多关于智能技术以及从建筑物中成千上万的审查员那里发回的庞大且不断增长的数据仓库的信息,以及我们应该如何处理这些信息,但是我读到的大多数文章都是关于数字监控的可以提高能源效率和资产优化。
是的,显然,这是非常重要的,也是我们运营建筑物的重要一步,没有人愿意浪费金钱或资源。在世邦魏理仕,我们有一个团队提供Asset IQ,该程序可以对整个建筑物的系统性能进行全面了解,以便在不影响用户体验的情况下尽可能节省能源。
但是,未来的建筑物需要做的不仅仅是优化能耗。我认为接下来的步骤是能够学习和预测何时会发生故障的建筑物,不仅是机械和电气服务设施,还包括织物的关键部分,如覆层系统和屋顶覆盖物。
我们将看到智能建筑系统根据天气情况、空气污染、日光和方面,针对每种独特情况分别确定,从而预测何时需要维修。这种方法可以平等地应用于建筑物的每个部分,但是对我而言,真正令人兴奋的是AI如何塑造我们对所占空间的用户体验。
机器学习将不仅对静态物理组件和工程系统进行优化。人工智能将使我们的建筑物在高度粒度的层次上学习如何、怎么以及何时何地使用我们的空间。建筑物将能够学习如何以最大的效率进行操作,可以最大程度地优化空间,从而避免了在任何一天仅占用一部分建筑物的情况下必须运行整个建筑物系统,造成巨大浪费。
除此之外,AI可以了解个人如何使用空间。为每个个人、每个租户,定制和独特的用户体验,一系列用户偏好,如房间温度、空气质量、灯光设置、功率需求等。
我们建筑物的数字孪生虚拟表示形式并不新鲜,但与AI技术相关联,它们可以检查多种设置组合并通过分析从各种来源获得的数据来预测不同的结果。他们可以运行旨在最大化建筑和用户效率的仿真方案。然后可以实时演示这些场景,优化建筑物的运行,并在首选的预定环境下将用户定向到正确的空间。
实际上,数字孪生是“复制者”,它可以从实际建筑物和用户数据中学到的信息越多,就越能成功复制物理建筑物并为日常用户交互建模,因此可以更好地预测未来的性能、条件、运营情况,以及更令人兴奋的用户交互和体验的未来模式。数字孪生变成了预测性孪生,可以对建筑物及其用户的未来状态和行为进行建模。
对于将来(仍然是人类)的用户,将其移动到建筑物内的任何地方,环境将轻松适应其需求。与用户体验应用关联,建筑预订环境、视频内容识别和虚拟客户端交互-建筑环境成为用户体验的一部分。通过不断学习,未来建筑将不仅仅变得更加智能,更带来无限的可能性!(
『本文转载自网络,版权归原作者所有,如有侵权请联系删除』