视频教程|手把手教你学STM32电机专题

在招聘合适的人才时，清晰度至关重要。想要找到合适的人选，并确保他们在岗位上取得成功，第一步就是明确职位的关键绩效指标（KPI）和预期成果。但光有这些还不够，如何判断候选人是否具备必要的特质？这时，KSA模型就派上用场了。它是一个简单但强大的方法，能帮助你聚焦于真正影响岗位表现的关键要素。今天，我想和你聊聊这个模型，帮你更轻松地为合适的候选人设定合适的KPI。了解KSA模型KSA代表知识（Knowledge）、技能（Skills）和态度（Attitude），是评估候选人是否适合岗位的三个关键维度。

随着汽车行业逐步迈向电气化和电池动力，位置传感器以及其他长期在车辆中被忽视但却至关重要的小型元器件正逐渐成为关注的焦点。某些电子元器件常常吸引大量关注，例如如今用于训练AI模型的强大GPU几乎每天都出现在新闻中。而其他元器件则默默地执行着重要但鲜为人知的功能。艾迈斯欧司朗一些历史悠久的产品线便隶属于后者，其中包括磁性和电感式位置传感器、电容式传感器和电池监控芯片。工业泵和风扇等产品的制造商利用位置传感器实现电动机高效平稳运行。在车辆的方向盘中安装电容传感器可以保障安全，它可以用于在辅助驾驶模式下

在工业4.0与智能制造深度融合的今天，设备实时性、稳定性和成本效益成为企业核心竞争力的关键。触觉智能将基于RK3506平台，分享工业应用方案，本期为大家带来DSMC串行接口在数控行业的应用。DSMC技术解析底层架构突破双倍数据速率：通过上升沿与下降沿双重触发机制，实现单周期内2倍数据吞吐量，较传统SPI接口效率提升300%。多通道并行：支持8线/16线位宽可配置模式，满足多轴协同场景下的同步通信需求。性能实测标杆超低延迟：FPGA互联场景下，写延时小于75ns，读延时小于260ns，相比PCIe

文/Leon编辑/cc孙聪颖‍蛇年春晚最有意思的节目，一定非机器人跳舞莫属。就算是遥控或预编程，机器人能够做出如此复杂的动作，在五年前都是不敢想象的事情，其制造商宇树科技也因此火爆全网。就在春节过后不到一个月，会骑自行车的人形机器人诞生了。这背后，是近年来“具身智能”概念的迅猛发展。“我们造了一个跟人一样灵动的机器人！”3月11日，智元机器人联合创始人兼首席技术官彭志辉在微博上说道。在视频中，灵犀X2会骑自行车、能跳《科目三》，还可以与人促膝长谈，甚至拿起葡萄“穿针引线”。在全球人形机器人领域，

新兴的个人健康监测技术为何在医疗场景和日常生活中越来越受到青睐？为了准确回答这个关键问题，我们首先需要理解三个全球性趋势：如今，几乎人手一部智能手机，这等于随身携带了一台高性能计算机、一个全天候运行的智能医疗传感器中心，还有一块显示屏。发达工业国家的人口正在迅速老龄化，而老年群体的疾病发病率较高。与此同时，年轻人也比过去更加关注如何延长健康寿命。这些人群以及服务他们的医务人员可以利用新技术来优化生活方式，合理调控运动、饮食、睡眠和压力等关键因素，帮助他们作出更健康的生活选择。如摩尔定律所预言，半

在制药行业中，生产工艺的精准控制与产品质量安全密切相关。随着制药工业4.0的发展，传感器作为生产流程的"感知器官"，在确保合规性、提升效率、降低风险方面发挥着不可替代的作用。本文将以晨穹电子科技（以下简称"晨穹"）的压力、温度、流量及液位传感器为例，解析制药厂关键工艺流程中的传感器应用场景及技术要求。一、制药核心工艺流程中的传感器需求1. 原料处理与配液系统液位监测：储罐内原料液位实时监控需使用卫生型液位计。晨穹磁翻板液位计采用316L不锈钢材质，具备CIP/SIP（在线清洗/灭菌）耐受性，符合

晨穹电子一家专业从事研发、生产、销售各类传感器为一体的高新科技企业。1 人赞同了该文章在工业4.0、智能家居、新能源汽车等场景中，传感器作为数据采集的核心器件，其抗电磁干扰（EMC）能力直接影响系统可靠性。尤其在5G通信、高功率电机、无线充电等复杂电磁环境下，传感器的信号失真问题愈发突出。本文结合MEMS传感器、物联网（IoT）设备、边缘计算等热度技术，解析提升传感器抗干扰能力的6大策略。 一、电磁干扰对传感器的威胁； 1、电磁干扰（EMI）会导致传感器出现 。2、信号跳变（

近期，据全球物联网市场调研机构IoT Analytics公布数据显示，2025年全球物联网设备连接数预计将突破200亿，同比增长约14%，物联网技术正以稳定上升态势向工业自动化、智慧城市、智慧农业与智慧家居等领域纵深推进。在多样化的应用场景和复杂环境需求的驱动下，物联网无线通信技术的运行功耗、传输距离和频段兼容性正受到前所未有的关注。为增加物联网通信模块的配置灵活度，消除物联网设备的“连接焦虑”，华普微重磅推出了一款自主研发的超低功耗、可兼容Sub-GHz与2.4GHz 双频段的高性能LoRa

失效模式与影响分析（FMEA）失效模式与影响分析（FMEA）是一种系统方法，用于识别和分析系统或过程中的潜在失效，广泛应用于工程和制造领域，以提高产品可靠性和安全性。最新标准由 2019 年发布的 AIAG-VDA FMEA 手册（第一版） 定义，该手册结合了美国和欧洲汽车行业的最佳实践，并引入了 七步法，确保分析全面且结构化。图：优思学院六西格玛新版 FMEA 失效分析的七个步骤1. 规划与准备确定 FMEA 研究的 范围、边界和目标。组建跨职能团队（设

       在工业视觉检测线上，一台搭载传统图像传感器的机器人因高温导致图像噪点激增，误将合格零件判定为瑕疵品，每小时损失超10万元；在深夜的安防监控画面中，模糊的噪点让犯罪分子身影难以识别，导致案件侦破延迟—— 噪声，已成为图像传感器行业的“无声杀手”。据Yole统计，全球约35%的工业检测误差源于传感器噪声干扰，而安防场景下60%的有效信息因低照度噪点丢失。传统方案试图通过单一优化像素或电路来降噪，却陷入“按下葫芦浮起瓢”的困境。  &nb