对协议的人肉解析、C-PHY不需要时钟的原因

MIPI C-PHY是手机中的重要接口，它的速率比D-PHY还要高，其速率单位是symbol/s/lane，而D-PHY的速率单位是bit/s/lane，换算关系是1 Symbol = 2.28 bits。C-PHY和D-PHY在pin map上有个重要的区别：C-PHY没有单独的时钟通道，它的时钟隐藏在通信的时序之中。Dphy是每条lane是一对差分线，而Cphy每条lane是3条数据线，彼此差

什么时候是高通滤波器？什么时候又是微分器呢？

在数据采集领域，RC滤波器是最常见的信号调理电路，以前我介绍过RC低通滤波器，今天介绍下与之对应的RC高通滤波器，二者结构对比见下图。RC高通滤波器用于抑制低频干扰或噪声，仅仅一个电阻和电容就可以实现，其截止频率为Fc=1/(2πRC) Hz，允许高于Fc Hz的信号通过，而低于Fc Hz的信号不通过。一阶RC滤波器过渡带比较宽，信号不会衰减的那么剧烈，如果想要获得更窄的过度带，可以增加滤波器的阶

第一部手机的发明者又是谁呢？

2020年至今，新冠肺炎疫情爆发后，各类健康码、行程卡赋予了手机更多的使命，这是一个不带手机，寸步难行的时代。你可能知道，1875年，第一部电话由贝尔发明出来。但是你可知道，1973年，近一百年之后，世界上第一部手机才被发明出来，又过了10年才被量产上市。2022年的今天，当你可以只带一部手机就出门，可以用手机流畅的刷着短视频、看着直播的时候，你可曾想过，世界上第一部手机是如何被发明出来的，手机之

长期以来它一直有着狂热的追随者

路虎卫士的电动革新。从外观上看，新款路虎卫士与之前征服过非洲内陆并撼动汽车制造业的战后英伦经典车型并无二致。但踩下油门时，我的心都要跳出来了。它像一头嗅到牛羚气味的母狮子一样冲了出去，百公里加速仅耗时5秒。对于这辆勇猛的旧越野车来说，这种加速度非常出乎我的意料，也很有趣，于是我又来了一遍。显然，引擎盖下并不是慵懒的罗孚柴油发动机，甚至也不是老爷车爱好者寻求现代助力时必备的雪佛兰V-8发动机。这次这

任何提升都需要与时间分辨率的增加相匹

超分辨率荧光显微成像技术在生命科学领域有着广泛的应用，但在活细胞成像时也面临着一系列挑战。北京大学陈良怡教授团队与哈尔滨工业大学李浩宇教授团队合作提出稀疏解卷积算法，克服荧光显微镜的物理分辨率极限，实现通用的分辨率提升。该算法在活细胞成像应用与实践过程中，实现了约60纳米空间分辨率的毫秒曝光或者多色、三维、长时间的超分辨率荧光显微成像，同时该算法还能与现有多数商业荧光显微镜结合应用，可谓是实现活细

突破性创新与全球化的知识产权布局，成功问鼎

1、国安部：境外生产芯片可能留“后门” 摄像头被远程开启据国家安全部官微消息，一些境外生产的芯片、智能设备或者软件可能在设计制造阶段就被故意预埋了后门，厂商可以通过特定信号对设备进行远程操控，如自动开启摄像头、麦克风，或命令后台自动收集指定数据并回传。这些技术后门通常指绕过正常的安全检查机制，获取对程序或系统访问权的方法。技术后门的设计初衷是方便开发者进行调试和修改漏洞，但如果未及时删除

揭示了医疗AI进化的三个关键技术路径

2025年第二十二届中国脑血管病论坛（CFCVD）上上演了一场颠覆性对决——“Deepseek”、“豆包”和“39AI”三大AI（人工智能）模型与数位临床医生围绕脑梗死、脑出血、颅内动脉瘤三大经典病例，以病例诊断与治疗方案制定为内容进行现场比拼，在有限时间内对病例进行分析诊断并给出治疗方案。参赛医生表示：“AI凭借其庞大的数据优势，会给出非常全面的诊断和建议，但患者需要的是医生明确的决策。”AI的

探寻其突破技术困局的创新路径

在数字化浪潮席卷全球的当下，边缘人工智能正以前所未有的速度重塑产业格局。根据市场调研机构数据显示，2025年全球AI芯片市场规模预计突破1200亿美元，年均复合增长率超25%，其中，边缘计算芯片增速达35%。这一增长势头背后，是可穿戴、智能安防、智慧工业等场景对低功耗、低延迟、高隐私性计算的迫切需求。然而，行业高速发展的同时，传统冯·诺依曼架构的“存储墙”瓶颈、高功耗与能效比失衡等技术挑战，正成为

为了让 AI 运算更接近数据源并提升实时性

一、概述当今 AI 技术已无处不在，从智慧城市、工业 4.0 到自动驾驶与智慧医疗，人工智能不再只是理论，而是推动世界进步的核心引擎。然而，AI真正的挑战在于实时反应与低功耗运算，这也是边缘计算（Edge Computing）崛起的关键原因。虽然云端AI计算具备强大运算能力，但面临数据传输延迟与高带宽需求的瓶颈，导致许多需要毫秒级决策的应用，如自动驾驶车辆的行车识别、工业机械臂

助力全球客户攻克边缘AI发展中的重重难题

在当今科技浪潮中，边缘AI正以迅猛之势崛起，成为推动各行业智能化转型的关键力量。据权威市场研究机构数据，2025年全球AI芯片市场规模预计突破1200亿美元，年均复合增长率超25%，其中，边缘计算芯片增速达35%。这一增长势头，得益于边缘AI在实时性、隐私保护和低带宽需求等方面的独特优势，使其在智能制造、智能交通、智能家居、医疗健康等众多领域展现出巨大的应用潜力。然而，边缘AI的发展并非一帆风顺，