MBI/台湾聚积系列产品：MBI6662GD MBI6024GP MBI1838 MBI6651 MBI6652 MBI6655 MBI6656GSB MBI6658 MBI6657GST MBI6661GD MBI6653 MBI6653GMS MBI6902 MBI5024 MBI5167 MBI5042 MBI5040 MBI5050 MBI5039 MBI5037 MBI5035 MBI5034 MBI5030 MBI5031 MBI1801GSD MBI5025 MBI1802GSD MBI5026 MBI5020等更多产品，欢迎来电咨询0755-28186792 胡生QQ: 1469963657
MBI6024 是一款为 LED 灯条设计的 3x4 通道、 恒流、 内建 PWM 的 LED 驱动器。 MBI6024 提供每通道 3mA 至 45mA 范围的恒流，且每组输出通道可透过三个外部电阻调整电流。MBI6024 可支持 3.3V 与 5V 的电源系统并且每个输出 通道可耐压至 17V。 藉由 Scrambled-PWM (S-PWM) 的技术，MBI6024 可加强脉宽调变的功能，将导通的时间分散成数个较短的导通时 间，进而增加了视觉的更新率。此外，灰阶時脈 GCLK 可藉由内部的震荡器或外部時脈来源产生。MBI6024 提供两 种可选的灰阶模式，包括 16 位与 10 位灰阶模式。其中，16 位灰阶模式可提供每个 LED 高达 65，536 灰阶的丰富颜 色变化，搭配 8 位的点校正模式，可进行 256 阶的点校正补偿色彩亮度。另外，10 位灰阶模式可达到 1，024 灰阶表 现，搭配 6 位点校正模式，可进行 64 阶的点校正。 MBI6024 仅需要二线传输，可简化像素间连结的系统设计。为了增强讯号传输质量，MBI6024 提供输出時脈讯号反 相设计，让通过每颗驱动器后的時脈波形反相，可避免长距离传输時脈讯号受到扭曲。MBI6024 在 PWM 数据同步时 提供可弹性选择的自动与手动模式。 手动模式可提升驱动器间影像间的同步， 而自动模式可特别在使用内部震荡器时， 达到精准的灰阶表现。深圳市海立辉科技有限公司 联系人：胡先生 座机：0755-28186792 QQ：35094848 销售热线：13380343102
谷歌公司今年稍早时间宣布，他们的人工智能（AI）系统已能发明自己的加密算法，还能生成自己的AI。而据谷歌官方博客及未来主义（Futurism）新闻网近日消息称，这个由AI创造的“子AI”，性能已打败人类创造的AI：测试中，名为NASNet的“子AI”系统正确率达到82.7%，比之前公布的同类AI产品的结果高1.2%，系统效率高出4%。
2017年5月，“谷歌大脑”（Google Brain）的研究人员宣布研发出自动人工智能AutoML，该人工智能可以产生自己的“子AI”系统。日前，他们决定向AutoML发起迄今为止最大的挑战——尝试用AutoML自己创造出的AI，打败人类设计的AI。
团队成员使用一种被称为强化学习的方法，自动化设计机器学习模型。此次，AutoML的“身份”是一个控制器神经网络，为特定任务开发一个“子AI”。这个新生成的“孩子”名为NASNet，可以实时地在视频中识别人体、汽车、交通信号灯、手袋、背包等目标。AutoML作为“家长”，会评估“孩子”NASNet的性能，并使用这些信息来改善“子AI”，再将这一过程重复数千次。
团队成员在ImageNet（计算机视觉系统识别项目，是目前世界最大的图像识别数据库）图像分类和COCO目标识别两个数据集上，对“子AI”NASNet进行了测试。他们表示，这是计算机视觉领域两个最受认可的大规模学术数据集，其数量级之庞大使得测试非常严峻。
结果，在ImageNet测试中，NASNet在验证集上的预测准确率达到了82.7%，比之前公布的同类人工智能产品的结果好1.2%，与论文预印网站上报告但未发表的结果不相上下，系统效率则提高了4%，最大模型的平均精确度为43.1%。团队成员表示，NASNet将被用于各类应用程序，用户能通过该AI系统进行图像分类和对象检测。
