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手机维修秘诀 1

修理家用无线电电子设备的秘密

目录 / 修复秘诀

前锋

松下 KX-TC408RU-B

故障现象：只有将手机放在底座上或者在通话过程中按下任何按钮时才能通话。

补救措施：检查管道处理器上的晶体：是否在待机模式下启动以及频率。检查处理器上充电信号的电平，不要焊接处理器的支脚及其捆扎带。检查处理器上的石英谐振器。

航海者 CL-1000

故障：座机或听筒有来电时无法通话。

排除方法：可能是光耦合器电路中电容丢失或电解液泄漏，电话线侧光耦合器输入电路中的电容器损坏。您可以在同一电路中增加电容，减少电阻。如果没有模拟器或朋友使用另一部手机，可以方便地通过 120-1 kOm 电阻将电压更改为 2V 量级的电话。如果在并行话机上拨号时电话振铃，则所有操作都会相反。

松下 KX-F90B

故障：按任何按钮均无反应，开机后提示一切正常并启动答录机。它不接收来自电话网络的信号。

解决方法：检查是否按下了其中一个按钮。

松下 KX-TC1025

故障：范围减小。

排除方法：更换C103（接收器滤波器输入IC）。

松下TX-9280

故障：尽管已充满电，但指示灯微弱，显示电池损坏的消息。

排除方法：根据图表，二极管 D1 出现故障。检查阳极处是否存在 5,5 伏电源电压，阴极处电压应为 5,2 伏。如果阴极电压低于 4 伏，则必须更换二极管。

三洋CLT-55

问题：即使电池充满电，BATT 指示灯也会闪烁。低的

补救措施：检查处理器和管道回路。

松下 KX-T3611、3621

故障现象：听筒与底座未连接。

排除方法：检查发射器石英输出管内的焊接情况。

松下 KX-T4311

故障现象：听筒和座机正常工作时，答录机出现故障。

补救措施：检查电源的运行情况是否有电压纹波增加。

新星 RX-3610TR

故障现象：手机一直有通话。

补救措施：基本单元上的振铃器节点光耦合器泄漏。

三洋CLT-85KM

故障：在手机中，电池已充电，放电 LED 闪烁。

补救措施：检查处理器和管道回路。

三洋CLT-75KM

故障：范围缩小。

排除方法：检查基极输出晶体管。

三洋CLT-55,65

故障：低电量灯闪烁，未连接，电池正常。

补救措施：检查处理器和管道回路。

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花园疏花机 02.05.2024

在现代农业中，技术进步的目的是提高植物护理过程的效率。创新的 Florix 疏花机在意大利推出，旨在优化采收阶段。该工具配备了移动臂，可以轻松适应花园的需求。操作员可以通过使用操纵杆从拖拉机驾驶室控制细线来调节细线的速度。这种方法显着提高了疏花过程的效率，提供了根据花园的具体条件以及花园中生长的水果的品种和类型进行个性化调整的可能性。经过两年对 Florix 机器在各种水果上的测试，结果非常令人鼓舞。 Filiberto Montanari 等农民使用 Florix 机器多年，他们表示疏花所需的时间和劳动力显着减少。 ... >>

先进的红外显微镜 02.05.2024

显微镜在科学研究中发挥着重要作用，使科学家能够深入研究肉眼看不见的结构和过程。然而，各种显微镜方法都有其局限性，其中之一是使用红外范围时分辨率的限制。但日本东京大学研究人员的最新成果为研究微观世界开辟了新的前景。东京大学的科学家推出了一种新型显微镜，它将彻底改变红外显微镜的功能。这种先进的仪器可以让您在纳米尺度上以惊人的清晰度观察活细菌的内部结构。通常，中红外显微镜受到分辨率低的限制，但日本研究人员的最新进展克服了这些限制。据科学家称，所开发的显微镜可以创建分辨率高达120纳米的图像，比传统显微镜的分辨率高30倍。 ... >>

昆虫空气捕捉器 01.05.2024

农业是经济的关键部门之一，害虫防治是这一过程中不可或缺的一部分。来自西姆拉印度农业研究委员会中央马铃薯研究所 (ICAR-CPRI) 的科学家团队针对这一问题提出了一种创新解决方案——风力昆虫空气捕捉器。该设备通过提供实时昆虫种群数据来解决传统害虫防治方法的缺点。该捕集器完全由风能提供动力，使其成为一种无需电力的环保解决方案。其独特的设计使您能够监测有害和有益昆虫，从而全面了解任何农业地区的昆虫数量。卡皮尔说：“通过在正确的时间评估目标害虫，我们可以采取必要的措施来控制害虫和疾病。” ... >>

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用于机器学习算法的 Google Edge TPU 微处理器 29.07.2018

谷歌宣布了一款 Edge TPU 协处理器，用于在终端设备中对训练有素的神经网络模型进行硬件加速、开发套件和与之配合使用的 Cloud IoT Edge 软件。这些产品旨在简化物联网设备的开发和大规模部署。

Edge TPU 是针对高效执行神经网络算法而优化的专用集成电路 (ASIC)。它允许您在网络边缘的 TensorFlow Lite 引擎上运行机器学习模型。该芯片可以与 Cloud TPU 平台配合使用，因此算法的训练可以在云端进行，并在这些设备连接到网络的那一刻（即所谓的“边缘”）即时实时得出推理。

谷歌写道，Edge TPU 使用几种常用的神经网络模型以每秒 30 帧的速度实时处理高清视频。该公司没有披露其他特征。

该公司创建了一个与 Edge TPU 配合使用的开发套件。它具有一个模块上系统 (SOM) 边缘 TPU 开发板，具有 NXP i.MX 8M CPU、集成 GC7000 GPU、Wi-Fi 和蓝牙模块，外形紧凑。

套件中的第二个设备是带有 USB Type-C 连接器的 Edge TPU 加速器，用于将 SOM 连接到 Linux 系统。这两款产品都支持 Debian Linux 和 Android Things 操作系统。

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