2024-11-15
Zusammenfassend ist die PCBA -Programmierung ein wichtiger Aspekt der Produktion elektronischer Geräte, der dazu beitragen kann, den Stromverbrauch zu optimieren und die Energieverschwendung zu verringern. Mit der Weiterentwicklung der Technologie dürfte der Einsatz von PCBA-Programmierungen weiter verbreitet werden, da Unternehmen kostengünstige und effiziente Wege suchen, um qualitativ hochwertige elektronische Geräte zu produzieren.
Shenzhen Hi Tech Co., Ltd. ist ein führendes PCBA-Produktionsunternehmen, das sich auf die Herstellung hochwertiger und maßgeschneiderter PCBAs für eine Vielzahl von Branchen spezialisiert hat. Mit jahrelangen Erfahrung in der Branche bieten wir unseren Kunden zuverlässige und kostengünstige Dienstleistungen. Kontaktieren Sie uns unterDan.S@rxpcba.comWeitere Informationen zu unseren PCBA -Produktionsdiensten.
Referenzen:
Lin, R. Lin, T. Huang, D. Liu, Y. Liu & C. Chen (2018). Cyber Physical Systembasierte intelligente Stromverbrauchsoptimierung für Smart-Home-Geräte. Journal of Network and Computer Applications, 122, 86-97.
Liu, Y., He, X., Yue, D., Chen, N., Li, D. & Chen, H. (2019, Juli). Forschung und Implementierung der Stromverbrauchsoptimierung im drahtlosen intelligenten Temperaturkontrollsystem. 2019 Internationale Konferenz über drahtlose und mobile Computing, Networking and Communications (WIMOB) (S. 1-6). IEEE.
Yan, Y., Wu, Q., Zhang, Y., Chen, H. & Lin, C. (2016, Oktober). Die Optimierung des Stromverbrauchs im Betriebssystem mobiler Geräte. 2016 Internationale Konferenz über elektronische Informations- und Kommunikationstechnologie (ICICT) (S. 41-45). IEEE.
Qu, Y., Li, H. & Wang, Z. (2020, Dezember). Ein umfassender Ansatz für die Stromverbrauchsoptimierung für das mit dem Hardware- und Software-Co-gestaltete System. Im Jahr 2020 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops) (S. 1-6). IEEE.
H. B. Tabrizi, S. S. Cirani, M. Armaghan & M. Salimi (2018). Multi-Objektiv-Stromverbrauchsoptimierung in drahtlosen Sensornetzwerken: Eine systematische Überprüfung. Nachhaltige Städte und Gesellschaft, 40, 520-530.
Tong, Z., Wang, Y., Chen, L. & Ai, B. (2019, Januar). Eine Stromverbrauchsoptimierungsmethode des industriellen Roboterarms basierend auf der Erkennung von Bewegungszuständen. In Proceedings der 2. Internationalen Konferenz 2019 über Robotik, Kontrolle und Automatisierung (S. 216-222).
Juarez, M. A., Aguilar, L. T. & Silva, R. C. (2020, Juli). Charakterisierung der Optimierungstechnik für adaptive Stromverbrauchs -Optimierung auf der Raspberry PI -Plattform. Im Jahr 2020 IEEE-Konferenzen zu allgegenwärtigem Computer, Intelligenz und Sicherheit (UCIS) und Blockchain, Internet der Dinge und Innovation (Bioti) (S. 191-196). IEEE.
Jin, X., Wang, S., Shen, G. & Chen, Y. (2020, Oktober). Ein eingebetteter Steuerungsszenario-bewusstes Multi-Objektiv-Algorithmus zur Optimierung des Stromverbrauchs. Im Jahr 2020 IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT-China) (S. 1347-1352). IEEE.
Tang, Y., Peng, Y., Cui, Q. & Chu, X. (2021, Juli). Stromverbrauchsoptimierung für mobiles Edge Computing mit tiefem Verstärkungslernen. Im Jahr 2021 IEEE International Conference on Communications (ICC) (S. 1-6). IEEE.
Ye, Y., Pei, J. & Wang, L. (2021). Eine umfassende Optimierungsstrategie zur Minimierung des Energieverbrauchs für Gebäude auf der Grundlage der Energieeinsparung und der Energieversuche. Umweltwissenschaft und Umweltverschmutzungsforschung, 1-11.
Kamra, Y. & Kumar, A. (2020, September). Stromverbrauch Optimierung des IoT -Geräts mithilfe maschineller Lerntechniken. Im Jahr 2020 internationale Konferenz über aufkommende Trends in Informationstechnologie und Ingenieurwesen (IC-Etite) (S. 1-6). IEEE.