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  • 安森美与英诺赛科达成战略合作协议,共同加速推进全球氮化镓产业生态建设

    此次合作将建立高产能、成本优化的全球GaN制造体系,加速高能效功率器件的市场部署安森美(onsemi)宣布已与英诺赛科(Innoscience)签署谅解备忘录,双方将探索利用英诺赛科成熟的200毫米氮化镓(GaN)硅基工艺,以扩大GaN功率器件

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    2025-12-04 11:47
  • EliteSiC栅极驱动器匹配全指南:关键设计要点解析

    本指南旨在针对各类高功率主流应用,提供为SiCMOSFET匹配栅极驱动器的专业指导,同时探索减少导通损耗与功率损耗的有效方法,以最大限度提升SiC器件在导通和关断过程中的电压与电流效率。电源应用和拓扑这些主流应用的功率范围从~10kW到~5MW

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    2025-12-04 11:43
  • 基于10BASE-T1S 以太网, 安森美无MCU前照灯方案革新汽车照明架构

    当前,汽车电子行业正加速向“电动化、智能化、网联化、共享化”的“四化”方向演进。在此背景下,“个性化与差异化”正成为另一重要趋势:用户期望汽车能像智能手机一样,实现功能的持续迭代,这将进一步推动整车架构由“硬件主导”逐步转向“软件定义”。在20

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    2025-11-26 10:29
  • 安森美宣布60亿美元股票回购授权计划

    2025年11月21日–安森美(onsemi,美国纳斯达克股票代号:ON)宣布其董事会已授权在未来三年内实施达60亿美元的新股票回购计划,自2026年1月1日起生效,原30亿美元的授权将于2025年12月31日到期。根据之前的授权,安森美在过去

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    2025-11-21 10:41
  • 从5W到3kW+,安森美SMPS矩阵承包丰富场景电源管理需求

    开关电源(SMPS)是一款经典产品,可根据终端负载将电网电力转换为直流电力。由于其通常包含两个电力转换阶段,因此更高能效始终是追求目标。提升能效的方式包括使用性能更优的功率开关,或采用不同的控制策略。此外,还需在不同工况下选择最适配的拓扑结构。

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    2025-11-18 09:50
  • 视觉智能与安全的融合:新一代智能锁设计

    随着家庭与企业日益重视安全防护,智能锁已成为现代门禁控制系统的核心组件。智能锁早已超越传统无钥匙开锁的范畴,通过集成无线连接、移动应用控制及生物识别认证功能,为用户打造无缝且安全的使用体验。许多智能锁系统需依赖独立的门铃摄像头实现视觉验证,而新

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    2025-11-11 10:00
  • 安森美已完成获得奥拉半导体Vcore电源技术授权

    获此技术授权使安森美强化了产品组合,为人工智能数据中心解决方案的整个电源树提供差异化解决方案中国上海-2025年11月5日--安森美(onsemi,美国纳斯达克股票代号:ON)宣布已与奥拉半导体(AuraSemiconductor)完成Vcor

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    2025-11-05 10:51
  • 汽车电气架构升级,安森美如何推动区域控制架构进化

    随着电动汽车(EVs)的兴起,区域架构(ZonalArchitecture)正逐步成为应对汽车行业快速变革的关键方案。目前,低压配电和车载网络领域已涌现出多项重大技术突破。其中,分布式区域配电方式大幅简化了线束设计,不仅降低了车辆重量,还减少了

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    2025-11-04 15:20
  • 安森美公布2025年第三季度业绩

    业绩超预期2025年11月4日–安森美(onsemi,美国纳斯达克股票代号:ON)公布其2025年第三季度业绩,要点如下:·第三季度收入为15.509亿美元·第三季度公认会计原则(以下简称“GAAP”)和非GAAP毛利率分别为37.9%和38.

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    2025-11-04 14:27
  • 安森美发布垂直氮化镓(GaN)半导体:为人工智能(AI)与电气化领域 带来突破性技术

    安森美基于全新GaN-on-GaN技术,其垂直GaN架构为功率密度、能效和耐用性树立新标杆核心摘要随着全球能源需求因AI数据中心、电动汽车以及其他高能耗应用而激增,安森美推出垂直氮化镓(vGaN)功率半导体,为相关应用的功率密度、能效和耐用性树

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    2025-10-31 14:08
  • 如何选择通用运算放大器、零漂移放大器、电流检测放大器?

    在低功耗传感器接口、高速数据采集、精密仪器等各类应用领域中,所选放大器的性能将显著影响系统维持信号完整性与整体表现的能力。鉴于市面上放大器的类型与架构繁多,明确如何为特定应用选择适配的放大器,是保障设计成功的关键。挑战:使用通用放大器来兼顾多功

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    2025-10-31 11:20
  • 从传感器AFE到支持AI的传感器控制器,安森美全链路赋能智能制造

    在《智能制造中,如何为物理AI挑选传感器》一文中,探讨了工业传感器如何作为智能制造中物理AI系统的神经系统发挥作用。它们可以为机器学习模型提供自主决策所需的数据。传感器的实时反馈回路使机器能够适应不断变化的条件并优化性能。本文将更深入地探讨工业

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    2025-10-23 11:55

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