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1769-OF2K電纜
工業電路板維修技巧
不能過分依賴在線測試儀
1.功能測試不能代替參數測試
2. 功能測試僅能測試到器件的截止區，放大區和飽和區，但無法了解此時的工作頻率的高低和速度的快慢。
3. 對數字芯片而言，僅知道有高低電平的輸出變化，但無法查出它的上升和下降沿的變化速度。
4. 對于模擬芯片，它處理的是模擬的變化量。其受電路的元器件的分布，解決信號方案的不同的影響，是錯綜復雜的。就目前的在線測試技術，要解決模擬芯片在線測試是不可能的。所以，這項功能測試的結果，僅能供參考。
5. 大多數的在線測試議，在對于電路板上的各類芯片進行功能測試后，均會給出“測試通過”或“測試不通過”。那么它為什么不給出被測器件是否有問題呢？這就是這類測試儀的缺撼。因為在線測試時，所受影響（干擾）的因素太多。要求在測試前采取不少的措施（如斷開晶振，去掉CPU和帶程序的芯片，加隔離中斷信號等等），這樣做是否均有效，值得研究。至少，目前的測試結果有時不盡人意。
6. 了解在線測試儀的讀者，均知道有這么一句行話。“在線測試時不通過的芯片不一定是損壞的；測試通過的芯片一定是沒有損壞的�！彼慕忉尀�，如器件受在線影響或抗干擾時，結果可能不通過，對此不難理解。那么，是否損壞的芯片在進行測試時，均會得出“不通過”呢？回答確實不能肯定。筆者與同行均遇到過，明明芯片已損壞了（確切地說換上這個芯片板子就不工作了），但測試結果是通過的。權威解釋為這是測試儀自身工作原理（后驅動技術）所致。故此我們不能過分依賴在線測試儀（盡管各廠家宣傳的很玄）的作用，否則將使維修電路板的工作誤入歧途。
1769-OF2K電纜
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AI能力凸顯 百度智能云加速產業智能化落地
依托百度十余年AI技術與能力的積累，百度智能云正在為金融、能源、制造、互聯網、航空、物流等多個領域輸送AI全生命周期能力。
以此前獲得IDC FIIA 2022“亞洲風險管理”大獎的“郵儲大腦暨風險模型實驗室”項目為例，依托百度智能云AI中臺解決方案，中國郵儲銀行構建了國內大型商業銀行中首個落地的全行范圍統一機器學習平臺，使得相同模型訓練更新周期從月級縮短至小時級，圖像模型部署擴容從天級縮短至秒級，極大提升了AI技術應用的效率。
而在能源領域，國網福建通過引入百度智能云AI中臺后，構建了人工智能電力關鍵業務數據的全鏈條智能處理能力；山東棗莊電網基于百度智能云打造了時序建模引擎的高精度母線負荷預測系統，已經覆蓋棗莊電網34條母線，預測準確率超98%，保障電力安全的同時提高了工作運行效率。
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