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ENCICLOPEDIA DELLA RADIOELETTRONICA ED ELETTRICA
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GIR su un transistor ad effetto di campo. Enciclopedia dell'elettronica radio e dell'ingegneria elettrica

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Enciclopedia della radioelettronica e dell'elettrotecnica / Tecnologia di misurazione

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Un dispositivo comune per i radioamatori è un indicatore di risonanza eterodina (GIR). Le lampade di questo tipo erano scomode da maneggiare, poiché contenevano un pesante raddrizzatore e dovevano essere collegate a una rete CA. I dispositivi a transistor sono molto più leggeri, più comodi da usare e quindi godono di un meritato successo. L'avvento dei transistor ad effetto di campo ha permesso di creare un GIR più sensibile.

Il circuito del GIR più semplice che utilizza un transistor ad effetto di campo è mostrato in Fig. 1. Il comparatore IP può avere una corrente di deviazione totale compresa tra 50 e 500 μA. Bobine di ricambio per diverse gamme di lunghezze d'onda possono essere prelevate dai circuiti delle radio a transistor industriali. Per le bobine che funzionano nelle gamme fino a 5-6 MHz, è necessario ottenere un'uscita media. A gamme di frequenza più elevate non è necessario il pin centrale. Il GIR è calibrato utilizzando una radio di fabbrica di buona qualità.

GIR su un transistor ad effetto di campo
Ris.1

Nel caso in cui non ci sia un dispositivo puntatore sensibile, puoi cavartela con uno meno sensibile, ad esempio con una scala di 0-5 mA. In questo caso, viene aggiunto un amplificatore CC su un transistor T2 (Fig. 2). La sensibilità dell'indicatore può essere regolata su un'ampia gamma con il potenziometro R5.

GIR su un transistor ad effetto di campo
Ris.2

Invece del transistor T1, puoi utilizzare un transistor ad effetto di campo KP302 con qualsiasi indice di lettere: invece del transistor G2 - MP37 o MP38 con qualsiasi indice di lettere; diodo D1-D2A. Con questa sostituzione è necessario invertire la polarità della batteria e del diodo D1.

Letteratura

  1. "Pratico senza fili", 1972, febbraio.

Pubblicazione: N. Bolshakov, rf.atnn.ru

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Un metodo per aumentare il deep learning consiste nel distribuire un singolo modello di rete neurale su più macchine ed eseguire i calcoli in parallelo. Ma la grande quantità di dati che devono essere trasferiti tra computer crea ingorghi, riducendo notevolmente la velocità delle attività, ha spiegato Fujitsu. Per sfruttare appieno il potenziale delle GPU per l'elaborazione ad alta velocità, i dati devono essere archiviati nella memoria interna dei processori stessi. Tuttavia, questa quantità è generalmente inferiore alla capacità di memoria dei computer convenzionali, il che limita la capacità di aumentare le reti neurali.

Fujitsu ha sviluppato una tecnologia per ottimizzare l'utilizzo della memoria e aumentare le reti neurali per l'elaborazione su GPU singola. La novità non utilizza metodi di organizzazione parallela del lavoro, che riducono notevolmente la velocità di lettura. La nuova tecnologia riduce la quantità di memoria richiesta riutilizzando le risorse: consente di eseguire in modo indipendente calcoli per creare dati di errore intermedio da dati pesati e calcoli per creare dati pesati da dati intermedi. Quando inizia l'addestramento, la struttura di ogni strato della rete neurale viene analizzata e l'ordine di calcolo viene modificato in modo che l'area di memoria, che contiene più dati, possa essere riutilizzata, ha osservato la società.

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