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TYS8040151M-10 - FIXED IND 150UH 850MA 410 MOHM
Laird-Signal Integrity Products TYS8040151M-10
声明：图片仅供参考，请以实物为准！
制造商： Laird-Signal Integrity Products
制造商产品编号：TYS8040151M-10
仓库库存编号：240-2752-1-ND
描述：FIXED IND 150UH 850MA 410 MOHM
ROHS：无铅 / 符合限制有害物质指令(RoHS)规范要求
湿气敏感性等级（MSL）：1（无限）
详细描述：150μH Shielded Inductor 850mA 410 mOhm Max Nonstandard
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公司简介
深圳市创唯电子有限公司：专业代理商、经销商世界各国知名品牌SMD贴片式，DIP直插电子元件，二级管、三级管、稳压极管、场效应管、三端稳压管、IC集成电路芯片、电容器、电阻器、电感器、贴片电解电容等商品。 本企业秉持安稳、诚挚的运营心态，秉着互利共赢、保持互利共赢的总体目标，以“信誉至上、以质取胜、客户首位、公平公正首位、服务项目首位”5个首位为运营服务宗旨， 始终以现货交易、巨大的库存量和优惠价为确保， 根据强劲的销售市场、互联网销售向公司出示规范性、系统化、多样化、多方位的高品质聯絡！ 在电子信息产业与时俱进的今日，人们有赖每名新顾客的鼎力相助，人们将为您“竭尽全力,保证最好是!”让您“买了称心如意，用到安心，协作高兴”是对于您的确保，都是人们一直以来追求完美的极致精神实质！
主营业务范畴：二、三级管、磁珠电感器、贴片电解电容、场效应管、集成化IC、电阻器、电容器等电子元器件
| 数据列表 | |
|---|---|
| 类别 | 电感器，线圈，扼流圈 |
| 固定值电感器 | |
| 制造商 | Laird-Signal Integrity Products |
| 系列 | TYS8040 |
| 包装 | 剪切带（CT） |
| 零件状态 | 在售 |
| 类型 | - |
| 材料 - 磁芯 | - |
| 电感 | 150μH |
| 容差 | ±20% |
| 额定电流 | 850mA |
| 电流 - 饱和值 | 1.1A |
| 屏蔽 | 屏蔽 |
| DC 电阻（DCR） | 410 毫欧最大 |
| 不同频率时的 Q 值 | - |
| 频率 - 自谐振 | 3.5MHz |
| 等级 | - |
| 工作温度 | -40°C ~ 125°C |
| 频率 - 测试 | 100kHz |
| 安装类型 | 表面贴装 |
| 封装/外壳 | 非标准 |
| 供应商器件封装 | - |
| 大小/尺寸 | 0.315" 长 x 0.315" 宽（8.00mm x 8.00mm） |
| 高度 - 安装（最大值） | 0.165"（4.20mm） |
| 标准包装 | 1 |
| 其它名称 | 240-2752-1 |
从语音识别技术到词义鉴别，正中间也有多久的路要走？
近期高新科技圈掀起有股回收风，前边博通回收高通骁龙还要热火朝天的开展，这个星期iPhone就公布回收歌曲识别软件 Shazam。Shazam 这一手机软件，根据手机麦克风百度收录声频片断，可以识别音乐、影片、电视栏目乃至是广告词。那麼苹果apple融合这项技术干什么？挺大将会是以便其人工智能技术助理员手机软件 Siri。Siri 应用自然语言理解技术性，是 AI 技术性的一整管理体系，而随之近年来界定和产业链职责分工愈发细致，語言鉴别逐渐分为了语音识别技术和词义鉴别2个支系。视频语音和词义虽只能失之毫厘，却有挺大的不一样。
打个简易的比如，语音识别技术等于是人的耳朵里面，而词义鉴别则是人的大脑，语音识别技术协助设备获得和輸出信息内容，那麼词义鉴别则是对这种信息内容开展鉴别生产加工
这里，与非网网编举例说明来协助大伙儿更强的了解上边得话:
父亲无法抬起他的孩子，由于他太重。
问：谁重？
父亲无法抬起他的孩子，由于他很孱弱。
问：谁孱弱？
能够看见，这2个句子成分相一致，后边的“他”指的究竟是父亲還是爸爸的儿子？这针对人们而言易如反掌，由于人们有能清晰的根据人们累积的专业知识了解：父亲举不起孩子，要不孩子过重，父亲举不起；要不孩子不大，可是父亲气力小，较为孱弱，因而举不起孩子。
可是针对1个总是语音识别技术的设备而言，它不容易去思索语句中的“他”究竟指的孩子還是父亲，实际上，它也“想不清晰”。可是根据词义鉴别，设备会对听见的信息内容开展生产加工了解，进而得出恰当的参考答案。
与语音识别技术对比，显而易见词义鉴别显而易见要很深1个层级，采用的技术性也更加繁杂。
当期《趣高新科技》，与非网网编就给大伙儿详细介绍一下下人工智能技术中，自然语言理解鉴别这一关键支系。
语音识别技术发展历程
视频语音是最大自然的沟通交流方法，自打 1877 年爱迪生创造发明了留声机，大家就刚开始了与设备的沟通交流，可是关键還是和人沟通交流，并非设备自身 。
1950 年，电子信息科学鼻祖阿兰·图灵在《Mind》杂志期刊上发布了名为《测算的设备和智能化》的毕业论文，初次明确提出了设备智能化的定义，毕业论文还明确提出了这种认证设备是不是有智能化的方式：令人和设备开展沟通交流，假如人没法分辨自身沟通交流的另一半是人還是设备，就表明这一设备有智能化了，这就是说之后鼎鼎有名的人工智能技术图灵测试。
到 20 新世纪 80 时代，语音识别系统可以将英语口语转换为文字。
2001 年，电子计算机语音识别技术超过了 80％的精确度。从那以后，人们就能够获取英语口语語言的含意并作出回应。殊不知，大部分状况下，语音技术依然不可以像键盘输入那般带来人们充足好的沟通交流感受。
近年来，语音识别技术又获得了极大的技术进步。科大讯飞老总刘庆峰在一回演说中，在演说的另外应用着最新消息的智能化语音识别系统——能够他会演说的內容即时以中英双外挂字幕的方式展现在显示屏上，反映快速、基本上对了。鉴别精准度超出 95%。随之这项技术的发展，视频语音优先选择的基础设施建设变得更加关键，amazon、iPhone、Google、微软公司和百度网都快速布署了响声优先选择手机软件、手机软件搭建快导量。
语音识别技术商品运用
语音识别技术做为打造出优良互动感受的关键前提条件，2019年的发展趋势可以说是不断受欢迎。在智能音响销售市场，最先想起的就是说 Amazon 的 Echo。Echo 做为将大自然视频语音转换为免费在线命令的机器设备，其高效率之高无容置疑，而且可维持免费在线的地理环境中的自然语言理解鉴别。
Echo 的关键技术取决于它集成化的手机语音助手 Alexa。在 2015 年 6 月 25 日amazon曾公布，将对外开放智能语音系统硬件配置 Echo 的内嵌 AI 小助手 Alexa 的语音技术，供第三方平台开发人员免费试用。不难看出，amazon向客户展现出去的不仅是技术性上的领跑，也有真实落地式的商品，及其优良的商品感受
此外，中国语音识别技术行业也刚开始角逐对决。以科大讯飞听到产品系列为例，自 2015 年公布至今，总客户攻克 1000 万，运用于 30 多个制造行业。现阶段，早已产生了以听到智能会议系统、讯(询)问询问笔录系统软件、听到转写网址、录音宝 APP、听到智能化会展服务等以智能语音系统转写技术性为关键的产品和服务管理体系。
语音识别系统短板
从下面的图能够看得出，语音识别技术的误字率呈显著的降低发展趋势。
殊不知，即便超过 100%的成功率，仅限电脑输入法功能的语音识别技术也无人飞机互动交流的实际意义，它还算不得真实的人工智能技术。
人们所期待的语音识别技术本质上是人机交互技术，大概上能够了解为人和设备中间无障沟通交流。要超过这类期待，只靠误字率很低乃至为零的语音识别技术将会并不可以保证，那麼就必须有“人的大脑”的词义鉴别了，相对性于语音识别技术，它能够根据大家的语调、谈话内容的內容这些分辨用户说得话究竟是什么含意，而并不是简易的只字难落的鉴别出常说的內容。例如：宋小宝长得可真帅！在不一样的情境下却拥有截然不同的含意。
从“玛丽苏”的语音识别技术到“带头脑”的词义鉴别，也有很长的路要走。
话音和噪音
语音识别技术中最显著的1个缺点就是说对话音和背景噪声的解决。最立即的缘故是绝大多数的训炼统计数据全是高信噪比、现代美式话音的英文。
图中中能够看见有话音的状况下，人的差错率小于实体模型；从高信噪比到低信噪比，人和实体模型中间的差错率差别大幅度扩张。
词义不正确
事实上语音识别技术的总体目标并非误字率。大家更关注的是词义差错率。
举个词义不正确的事例，例如别人说“let’s meet up Tuesday”，但语音识别技术预测分析为“let’s meet up today”。人们也将会在英语单词不正确的状况下维持词义恰当，例如视频语音识别器跳开了“up”而预测分析为“let’s meet Tuesday”，那样语句的词义是不会改变的。
将实体模型与人工服务开展较为时的重中之重是搜索不正确的实质，而不仅是将误字率做为1个根本性的大数字。
微软公司科学研究工作人员将她们的人工服务级视频语音识别器的不正确与人们开展过较为。她们发觉的1个差别是该实体模型别人更经常地搞混“uh”和“uh huh”。而这两根专业术语的词义大不一样：“uh”仅仅个添充词，而“uh huh”是1个反方向确定。这一实体模型与人出現了很多同样种类的不正确。
多通道和很多人应用程序
1个好的应用程序视频语音识别器务必可以依据谁在說話对声频开展区划，还应当能搞清重合的应用程序（声源处分离出来）来了解声频。
1个人到1个有多本人說話的自然环境中的那时候，可以非常容易的辨别出自身要与别人說話，而且可以在另外与多本人沟通交流。很显著，现阶段的视频语音识别器并不可以保证这一点儿。当多本人冲着话筒发言时，它将会立即就“懵”了。
前后文了解
具体日常生活人们会应用很多别的的案件线索来輔助了解他人在怎么说话。
例举好多个人们应用前后文而视频语音识别器沒有的状况：
历史时间应用程序和探讨过的话题讨论；
說話人的視覺暗示着，包含脸部情绪和嘴巴姿势；
有关应用程序者的背景图。
能够看见尽管现阶段语音识别系统的误字率早已小于 5%，但想从语音识别技术转化成真实的词义鉴别，是依然面临许多挑戰。
语音识别技术到真实的词义鉴别
语音识别技术和词义鉴别合起來的語言鉴别尽管为人工智能技术的一整支系，可是相比语音识别技术，显而易见词义鉴别要更为智能化。
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