XiaoMi-AI文件搜索系统
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HWS600L 可靠性数据 - TDK 产品中心
C L1 平衡-不平衡线圈 33.7 34.1 33.8 12.5 12.8 13.5 L2 平衡-不平衡线圈 33.5 31.6 31.8 12.7 12.3 13.1 L31 扼流圈 43.8 46.1 45.0 29.4 30.3 30.4 L51 扼流圈 69.9 70.6 68.2 23.7 23.8 23.9 T21 传输脉冲 37.2 38.2 36.7 23.1 24.4 24.6 T32 传输脉冲 46.2 45.9 44.2 20.2 20.6 20.8 D1 桥式二极管 33.6 36.0 36.2 16.6 17.4 18.2 D2 LLD 34.2 37.3 36.2 15.3 17.5 17.8 D51~D52 SBD 48.2 43.1 40.8 20.7 18.9 18.8 D53~D54 SBD 55.3 51.8 50.0 24.2 23.0 23.2 Q1~Q2 MOS管 40.4 41.6 41.2 19.0 20.4 21.0 Q31~Q32 MOS管 45.8 45.8 45.0 25.0 25.2 25.3 SR1晶闸管 39.1 41.8 41.8 17.4 19.7 20.2 A102 芯片 IC 28.7 30.2 30.1 18.7 20.9 21.3 A152 芯片 IC 29.9 31.1 30.2 21.1 22.3 22.5 A351 芯片 IC 30.0 29.7 29.0 20.1 21.0 21.7 C12 电容量 19.4 20.3 19.7 11.2 12.5 12.8 C13 电容量 11.3 11.5 11.3 3.7 4.4 4.9 C51 电容量 33.5 34.2 32.5 13.8 14.4 14.8 C52 电容量23.1 23.7 23.0 11.0 12.0 12.1 C53 E.CAP。 24.3 24.2 23.8 11.2 11.8 11.8 C54 E CAP。 29.8 31.1 29.0 12.8 13.3 13.3
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(b) 半导体 最大结温与根据外壳温度、功耗和热阻抗计算的实际结温相比。(c) IC、电阻器、电容器等。环境温度、工作条件、功耗等都在降额标准范围内。(d) 热阻抗的计算方法
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C L1 平衡-不平衡线圈 33.7 34.1 33.8 12.5 12.8 13.5 L2 平衡-不平衡线圈 33.5 31.6 31.8 12.7 12.3 13.1 L31 扼流圈 43.8 46.1 45.0 29.4 30.3 30.4 L51 扼流圈 69.9 70.6 68.2 23.7 23.8 23.9 T21 传输脉冲 37.2 38.2 36.7 23.1 24.4 24.6 T32 传输脉冲 46.2 45.9 44.2 20.2 20.6 20.8 D1 桥式二极管 33.6 36.0 36.2 16.6 17.4 18.2 D2 LLD 34.2 37.3 36.2 15.3 17.5 17.8 D51~D52 SBD 48.2 43.1 40.8 20.7 18.9 18.8 D53~D54 SBD 55.3 51.8 50.0 24.2 23.0 23.2 Q1~Q2 MOS管 40.4 41.6 41.2 19.0 20.4 21.0 Q31~Q32 MOS管 45.8 45.8 45.0 25.0 25.2 25.3 SR1晶闸管 39.1 41.8 41.8 17.4 19.7 20.2 A102 芯片 IC 28.7 30.2 30.1 18.7 20.9 21.3 A152 芯片 IC 29.9 31.1 30.2 21.1 22.3 22.5 A351 芯片 IC 30.0 29.7 29.0 20.1 21.0 21.7 C12 电容量 19.4 20.3 19.7 11.2 12.5 12.8 C13 电容量 11.3 11.5 11.3 3.7 4.4 4.9 C51 电容量 33.5 34.2 32.5 13.8 14.4 14.8 C52 电容量23.1 23.7 23.0 11.0 12.0 12.1 C53 E.CAP。 24.3 24.2 23.8 11.2 11.8 11.8 C54 E CAP。 29.8 31.1 29.0 12.8 13.3 13.3
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C L1 平衡-不平衡线圈 33.7 34.1 33.8 12.5 12.8 13.5 L2 平衡-不平衡线圈 33.5 31.6 31.8 12.7 12.3 13.1 L31 扼流圈 43.8 46.1 45.0 29.4 30.3 30.4 L51 扼流圈 69.9 70.6 68.2 23.7 23.8 23.9 T21 传输脉冲 37.2 38.2 36.7 23.1 24.4 24.6 T32 传输脉冲 46.2 45.9 44.2 20.2 20.6 20.8 D1 桥式二极管 33.6 36.0 36.2 16.6 17.4 18.2 D2 LLD 34.2 37.3 36.2 15.3 17.5 17.8 D51~D52 SBD 48.2 43.1 40.8 20.7 18.9 18.8 D53~D54 SBD 55.3 51.8 50.0 24.2 23.0 23.2 Q1~Q2 MOS管 40.4 41.6 41.2 19.0 20.4 21.0 Q31~Q32 MOS管 45.8 45.8 45.0 25.0 25.2 25.3 SR1晶闸管 39.1 41.8 41.8 17.4 19.7 20.2 A102 芯片 IC 28.7 30.2 30.1 18.7 20.9 21.3 A152 芯片 IC 29.9 31.1 30.2 21.1 22.3 22.5 A351 芯片 IC 30.0 29.7 29.0 20.1 21.0 21.7 C12 电容量 19.4 20.3 19.7 11.2 12.5 12.8 C13 电容量 11.3 11.5 11.3 3.7 4.4 4.9 C51 电容量 33.5 34.2 32.5 13.8 14.4 14.8 C52 电容量23.1 23.7 23.0 11.0 12.0 12.1 C53 E.CAP。 24.3 24.2 23.8 11.2 11.8 11.8 C54 E CAP。 29.8 31.1 29.0 12.8 13.3 13.3
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C L1 平衡-不平衡线圈 33.7 34.1 33.8 12.5 12.8 13.5 L2 平衡-不平衡线圈 33.5 31.6 31.8 12.7 12.3 13.1 L31 扼流圈 43.8 46.1 45.0 29.4 30.3 30.4 L51 扼流圈 69.9 70.6 68.2 23.7 23.8 23.9 T21 传输脉冲 37.2 38.2 36.7 23.1 24.4 24.6 T32 传输脉冲 46.2 45.9 44.2 20.2 20.6 20.8 D1 桥式二极管 33.6 36.0 36.2 16.6 17.4 18.2 D2 LLD 34.2 37.3 36.2 15.3 17.5 17.8 D51~D52 SBD 48.2 43.1 40.8 20.7 18.9 18.8 D53~D54 SBD 55.3 51.8 50.0 24.2 23.0 23.2 Q1~Q2 MOS管 40.4 41.6 41.2 19.0 20.4 21.0 Q31~Q32 MOS管 45.8 45.8 45.0 25.0 25.2 25.3 SR1晶闸管 39.1 41.8 41.8 17.4 19.7 20.2 A102 芯片 IC 28.7 30.2 30.1 18.7 20.9 21.3 A152 芯片 IC 29.9 31.1 30.2 21.1 22.3 22.5 A351 芯片 IC 30.0 29.7 29.0 20.1 21.0 21.7 C12 电容量 19.4 20.3 19.7 11.2 12.5 12.8 C13 电容量 11.3 11.5 11.3 3.7 4.4 4.9 C51 电容量 33.5 34.2 32.5 13.8 14.4 14.8 C52 电容量23.1 23.7 23.0 11.0 12.0 12.1 C53 E.CAP。 24.3 24.2 23.8 11.2 11.8 11.8 C54 E CAP。 29.8 31.1 29.0 12.8 13.3 13.3
FDA 发布人工智能与医疗产品白皮书
AI白皮书指出，FDA的医疗产品中心打算制定政策，以提高监管的可预测性和清晰度，从而推动AI创新。7 具体而言，FDA将监测AI发展的趋势，以便FDA在评估上市前监管提交时“及时调整”。此外，FDA计划支持开发评估AI算法的新方法的努力，包括识别算法开发和培训中的偏见。我们注意到，FDA已经通过参与健康AI联盟（CHAI）朝着这个方向迈出了步伐，该联盟将大部分精力集中在建立AI保证实验室上。Troy Tazbaz（CDRH数字健康卓越中心主任）是CHAI政府咨询委员会的联合主席。
专科药物时代的枢纽服务拓展
数据：中心与制造商共享数据。通过产品中心跟踪的典型指标包括（但不限于）处理的呼叫数量、平均治疗速度、补充时间、治疗持续时间、福利验证和 PA 核对的周转时间、处方放弃率、患者健康素养评分、制造商自付费用援助计划的使用情况、可预防的住院和急诊室就诊次数。关键绩效指标数据还可以帮助利益相关者识别瓶颈、提供持续改进信息并提高流程效率。同时，基于 NLP、人工智能和机器学习技术的高级数据分析功能使患者中心能够从大量结构化和非结构化数据中发现隐藏的趋势。制造商利用这些数据实时纠正品牌资源分配，并规划未来的发布和资源分配。
