
制造商:ADI/AD
优势和特点
低功耗工作: 1.4 mA(最大值,3.6 V时)
掉电模式功耗:120 nA (3 V),400 nA (5 V)
通过设计对所有代码保证单调性
轨到轨输出范围:0至VREF或 0 V 至 2×VREF
上电复位至0 V
通过LDAC引脚同时更新DAC输出
异步CLR设置
回读
缓冲/无缓冲基准电压输入
写入(WR)时间:20 ns
38引脚TSSOP/6 mm × 6 mm 40引脚LFCSP封装
温度范围: -40℃至+105℃
提示:欲了解更多信息以及申请样片,请联系DAC产品组;请注明您的姓名、公司名称、邮寄地址、电话/传真号码、电子邮件地址,并简要说明您的应用。AD5346电路图
AD5346 引脚图
型号 | 制造商 | 描述 | 购买 |
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AD5346BRUZ-REEL7 | - | - | 立即购买 |
AD5346BRUZ-REEL | - | - | 立即购买 |
AD5346BRUZ | - | - | 立即购买 |
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AD5346BRU | - | - | 立即购买 |
上海,2023年10月。第18届上海国际汽车零配件、维修检测诊断设备及服务用品展览会(Automechanika Shanghai)将于2023年11月29日至12月2日在国家会展中心(上海)隆重举行,展会整体展示面积超过30万平方米,预计将吸引逾5,300家参展企业共同亮相。作为集信息交流、行业推广、商贸服务及产业教育为一体的汽车全产业链服务平台,Automechanika Shanghai一直致力于助力汽车市场的业务发展变革和市场转型升级,为汽车业内人士深度解析行业变化,为产业提供新的思
全新的存储认证和参考架构让企业 IT 部门能更轻松地选择和部署 AI 基础设施,实现最优的性能和能效。 AI 部署的成功依靠速度、数据和规模。因此,NVIDIA 正在扩展 NVIDIA 认证系统,现在已将企业存储纳入其中,旨在通过加速计算、网络、软件和存储,助力企业更高效地部署 AI 工厂。 在企业构建 AI 工厂的过程中,获取高质量数据对于确保 AI 模型的卓越性能和可靠性至关重要。 在 NVIDIA GTC 全球 AI 大会上,NVIDIA 推出了全新的 NVIDIA 认证存储计划,该计划
线路保护或主变保护使用串外电流互感器,同时配置T区保护。对于边断路器,串外CT间隔1 (或间隔2) T区保护应与线路保护的保护范围交叉,间隔1 (或间隔2) T区保护应与500kV母(或11母)母线保护的保护范围交叉。
3月19日,赛微电子发布2024年业绩报告称,报告期内,公司实现营业收入120,471.56万元,较上年下降7.31%;利润科目由盈转亏,其中,营业利润-25,427.63万元,较上年大幅下降901.9%;利润总额-25,426.46万元,较上年大幅下降900.76%;净利润-25,525.6万元,较上年大幅下降454.28%;归属于上市公司股东的净利润-16,999.41万元,较上年大幅下降264.07%;归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-19,071.59万元,较上年大幅下降2439.08%。 对于公司业绩出现亏损,赛微电
天线测量解决方案领导者Microwave Vision Group(MVG)近日宣布与欧洲航天局 (ESA) 签订两份合同,位于荷兰的欧洲航天研究和技术中心 (European Space Research and Technology Centre, ESTEC)将通过MVG天线测量技术为其新型改进射频测试设施Hertz 2.0提供补充。 Hertz 2.0将受益于大型多轴定位器,使中型和重型被测设备 (DUT) 能够在任何角度方向上进行高精度测试。MVG 与 DUT 定位器一起为紧缩场(CATR)馈源提供定位系统。 为了进一步提高 HERTZ 2.0 的测试能力,该机构还指定
USBType-C连接器对于USB 3.1 Gen 1或Gen 2规范是强制性的吗?USBType-C是否等同于USB3.0/3.1? USBType-C连接器是一种全新的连接器,与过去的USB连接器相比,有许多优点,包括可逆插拔、更快的传输速度和更高的输出功率。但是,USBType-C连接器与USB 3.1 Gen 1或Gen 2规范并不是强制性的。下面将进一步探讨这个问题,并解释USBType-C连接器是否等同于USB3.0/3.1。 首先,我们需要了解USBType-C连接器和USB规范的关系。USBType-C是一种连接器类型,它可以支持多种信号和协议,包括
作者:算力魔方创始人/英特尔创新大使刘力 《用PaddleNLP在4060单卡上实践大模型预训练技术》发布后收到读者热烈反响,很多读者要求进一步讲解更多的技术细节。本文主要针对大语言模型的预训练流程,使用PaddleNLP将FineWeb数据集中文本形式的数据,经过分词化(Tokenize),转换为大语言模型能直接使用的二进制数据,以便提升训练效果。 ChatGPT发布后,当代大语言模型(LLM)的训练流程基本遵循OpenAI提出的”预训练+后训练”的训练范式。 预训练:将海量
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