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深耕电源管理芯片
聚焦高电压、大电流、低功耗
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2026-10-04模拟电路中的数据边界：从“没有更多数据了”谈起
数据边界的底层逻辑与工程实践很多人以为，模拟电路设计中的数据获取是线性且无限的，只要持续投入资源，就能获得足够多的测试样本。其实不然，真实场景下的数据获取存在明确的物理边界，尤其在高频、高精度场景中，数据量往往受限于信号完整性、噪声基底以及测试设备的动态范围。这种边界并非技术瓶颈，而是由电路本身的物理特性决定的。听起来可能反直觉，但在实际工程中，数据量的“饱和”往往早于预期。以某款高速ADC（模数
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2026-10-03用代码语言描述电路，芯片设计大模型GPT-Synopsys要来了！
（来源：电子技术应用ChinaAET） 10月3日消息，近日，Synopsys(新思科技）宣布与OpenAI达成收入分成协议。双方将共同开发一款面向芯片业务的人工智能模型。 这款模型定名为GPT-Synopsys，会针对芯片设计任务专门训练和调优。相关工作从用类似代码的语言描述电路开始，一直做到在一小块硅片上排布数十亿颗晶体管。 模型要学会使用新思的工具 OpenAI 的模型将学习使用
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2026-10-03当系统提示“没有更多数据了”：模拟电路中的边界效应与工程应对
数据枯竭的表象下，隐藏着模拟电路设计的深层矛盾很多人以为，当系统反馈“没有更多数据了”时，问题仅出在数据采集模块或存储容量不足。其实不然，在模拟电路的底层逻辑中，这一现象往往与信号链的动态范围压缩、噪声基底抬升或非线性失真密切相关。尤其在高速、高精度应用场景中，数据截断的背后可能隐藏着电路拓扑的固有缺陷，而非单纯的资源限制。听起来可能反直觉，但在模拟信号处理中，“数据枯竭”常是系统进入非线性区的标
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