Tag: power-management

Maschinelles Lernen für Power-Management-Systeme

Maschinelles Lernen revolutioniert das Power-Management, indem es intelligente Vorhersagen und adaptive Steuerungen ermöglicht. tinyML bietet hierfür eine energieeffiziente Lösung am Netzwerkrand, die zuverlässige Batterieverwaltung sicherstellt und gleichzeitig den Stromverbrauch minimiert.

John Carpenter

11. December 2024

Mehr Batterielebensdauer für elektronische Türschlösser

So lässt sich der Standby-Stromverbrauch senken

Durch Senkung des Standby-Stromverbrauchs verlängern neue Stromversorgungs-Architekturen für elektronische Türschlösser die Batterielebensdauer erheblich.

Chris Glaser, Aramis P. Alvarez

17. July 2020

Großen Schub durch Wandler für extrem niedrige Eingangsspannung

Die Energieernte aus thermoelektrischen Quellen

Die Verbreitung von drahtlosen Sensorknoten mit extrem geringem Leistungsbedarf für Mess- und Steuerungsaufgaben kombiniert mit neuer Energieerntetechnik, machte es möglich, vollständig autonome Systeme zu realisieren, die aus lokal vorhandener Energie in ihrer Umgebung versorgt werden, anstatt von Batterien.

Tony Armstrong und Dave Salerno

11. June 2012

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Maschinelles Lernen für Power-Management-Systeme

So lässt sich der Standby-Stromverbrauch senken

Die Energieernte aus thermoelektrischen Quellen