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构建供应链韧性：转型现代电子产品的物料清单管理 构建供应链韧性：转型BOM管理以适应现代电子产品 1 min Whitepapers 白皮书探讨了为什么领先的电子公司正在超越电子表格，实施专用的BOM管理解决方案，以增强供应链的韧性，降低成本，并加快上市时间。 填写侧面板上的表格，下载Altium关于通过现代 BOM管理构建供应链韧性的白皮书。 这份白皮书里有什么？ 准备清单：什么时候该停止使用电子表格？ （提示：如果你因为元件可用性导致昂贵的重新设计，那就是时候了） 电子团队有效BOM管理的最佳实践 BOM管理系统的关键用例 概述 Altium 365 BOM Portal 使用真实节省的ROI计算示例 Altium 365 BOM Portal的关键优势 通过丰富的供应链数据加快BOM完成 基于数据的BOM分析，以减轻供应链风险 阅读文章
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使用生成式AI编写和运行嵌入式代码 使用生成式AI编写和运行嵌入式代码 1 min Altium Designer Projects 在 如何构建自定义GPT操作以与您的硬件对话和 构建AI实验室助手中，我们学习了如何使用生成式AI控制我们的硬件。通过在ChatGPT中使用自定义GPT操作，我们能够赋予ChatGPT不仅能让树莓派上的LED灯闪烁，还能控制实验室仪器并获取数据的能力。这意味着我们可以使用人工智能作为我们的实验室助手，并处理它从我们的仪器中获取的数据。在这篇文章中，我们将更进一步，让生成式AI不仅为我们编写代码，还能在嵌入式目标上执行代码并在此过程中接收反馈。 背景 使用生成式AI编写代码，即使是对于嵌入式系统，也不是什么新鲜事。已经有很多工具在建议或完全从头开始编写代码。最受欢迎的大型语言模型，如ChatGPT、Gemini和Claude，都已经变得相当擅长编写代码（参见 Gemini与ChatGPT：谁写的代码更好进行比较）。我已经写了一年多关于ChatGPT生成代码的文章了（参见 使用ChatGPT进行自动化测试），并宣称这是如今开发的唯一方式。真正的挑战是将AI纳入你的开发循环中。 代码生成只能带你走这么远，但要验证并确保它有效，当涉及到生成式AI时需要采取不同的方法。ChatGPT的代码解释器提供了一个封装的Python环境，可以在一定程度上运行生成的代码并验证它对你是否有效。我想更进一步，看看我们是否能在嵌入式系统上实现同样的事情。有两种方法可以使用OpenAI的ChatGPT。最常见的方法是创建一个使用OpenAI API的封闭循环应用。它会提示并从大型语言模型（LLM）使用API获取代码，编译它，将其加载到Arduino上，并使用额外的自定义代码来验证生成代码的功能。我决定采取不同的方法，使用GPT操作来使其更像是一种“代码配对体验”。这就是那种体验的样子： 图1：GPT操作示例 虽然这个例子可能很简单（即闪烁一个板载LED），但上面的演示总结了一切。我能够给我的自定义GPT清晰的指令，它完全按照我的预期执行了指令。我还能确认它确实上传到了我的设备，并以1秒的频率让LED闪烁。与封闭循环系统相比，使用自定义GPT的好处是我可以在提示符内很容易地进行迭代： 图2：在Arduino草图上进行迭代 现在你已经看到了一些例子，让我们来看看这一切是如何工作的。 工作原理 就像我们在其他自定义GPT文章中看到的那样，这个项目的GPT Actions设置或多或少是相同的。Dockerfile、Docker Compose、SSL证书以及仓库的总体结构并没有太大变化。当然，设计代码本身和OpenAPI YAML文件显著不同（这是意料之中的）。 这段代码（与之前的例子相比）最大的变化是我们在Python中引入了一个“子进程”来调用外部程序，在这个案例中是Arduino IDE。我们的OpenAPI 阅读文章
直流阻断滤波器设计 1 min Altium Designer Projects Electrical Engineers PCB设计 Electrical Engineers Electrical Engineers PCB设计 PCB设计 本文解释了如何为示波器输入通道设计和模拟直流阻断滤波器。了解如何选择组件、布局优化、模拟结果以及现实世界验证，以创建适用于各种硬件设计需求的高性能滤波器。 阅读文章