银泰牌12V阀控式铅酸蓄电池，是以铅钙锡多元合金和专用的低电阻、高孔率和高湿弹性超细玻璃纤维隔板等材料，采用涂膏式极板、高装配压力、精密定量注酸，以及**、环保的内化成等**工艺生产，具有长寿命、低内阻、大电流放电性能优和深循环性能好等特点。

使用寿命长：银泰牌12V阀控式铅酸蓄电池采用国际**技术和现代化设备生产，各型电池设计均以完整的性能试验为基础。正极采用高锡合金板栅，抗腐蚀性强；浮充寿命达8~10年以上。

耐过放电能力强：采用特殊的具有高孔率、高湿弹性的超细玻璃纤维隔板结合紧装配工艺，确保电池具有较强的耐过放电性能。5次过放电短路后电池容量恢复性能达到95%以上。

循环能力优异：极板采用特殊的铅膏制造和紧装配压力，延缓正极活性物质循环使用过程中活性物质的软化，提高了电池循环耐久性能。按照国际标准IEC60896-22实验条件下的每日放电浮充循环寿命达到800次以上。

优良的大电流性能：电池极板间距小，高压紧装配工艺，提高电池大电流充放电能力。

安全性：专利技术的端子密封结构和高温固化密封胶，保证电池端子处不爬酸，确保使用安全可靠。

多种安装方式：由于特殊隔板吸附电解液，因此电池内无游离酸，保证电池可实现如立式、卧式等多种方位的安装。

通信领域 程控交换机  UPS不间断电源 航海设备 变电所操作及直流电源 报警系统 消防和保安系统 控制设备.

一个AI处理器的例子：根据不同应用NNA的数量可以灵活的增减

典型的协同AI SoC芯片包括负责内部事务的通用控制CPU、用于高性能计算的GPU内核（而不是专门用于处理图形和3D变换操作）以及多个NNA（神经网络加速器），根据不同的神经网络和推理引擎可灵活组合，此外还可以根据不同的任务采用不同的精度。举个例子，在双NNA系统中，其中一个NNA可以用来执行图像识别任务，将结果传递给另一个NNA之前能够识别出场景中的人脸部分，另一个NNA会将人脸部分划分为单独的特征从而识别出面部表情。

另一个例子就是汽车，对六核心的AI协同芯片进行分区，其中三个NNA（每个NNA负责不同的方面）用来识别道路上的标志，与此同时另外三个将专门负责行人检测。NNA的数量和任务的分配是根据应用的需求而确定的。这个概念可以扩展到一系列专用的AI处理器，每个处理器都会集成不同数量的NNA来满足不同任务的性能需求。

然而，尽管AI应用程序的数量正在不断增加，但这并不意味着集成有AI加速功能的SoCs能够适用所有的场景。实际上，如果我们考虑AI能够覆盖大多数的细分市场，那么由于使用该技术的产品可能有很多不同的处理要求，自然就会产生碎片化的差异。细分的市场对于专用的SoC器件是一种挑战，因此“一刀切”通用的方案不再适用。虽然一些市场（比如智能手机、ADAS）为SoC供应商提供了大量的机会，但是很多针对AI使用的市场目前仍然比较低迷。例如某些产品可能需要AI进行语音处理或图像识别，但不一定两者都需要。同样的智能家居供应商认为将传统的智能手机SoC嵌入AI功能就集成到他们的产品中并不是很好的解决方案，因为这不符合成本效益。

认识AI协同芯片

现在台式机CPU和移动SoC大多都采用多核芯片，因为它们灵活的可扩展架构使其能够按需提供不同的性能，AI“协同芯片”采用类似的方法，它们不仅仅只被设计成一个，而是多个计算GPU和神经网络加速器（NNA）来为特定的应用提供足够的性能，同时确保对硅片尺寸进行优化，将芯片的成本降至**。这些处理器会紧挨着主应用处理器（SoC）作为“协同芯片”，承载主应用处理器上的NNA内核需要处理的AI推理任务。

现在SoC供应商有机会创建一个传统的通用应用处理器，能够经济高效的适用于多个市场，同时可以配套AI协同芯片来满足一些特定应用或小众应用对于AI功能的需求。

地高阻配电系统中，各分路中都接有一定阻值的电阻，避免因某一负载分路发生短路而引发配电系统电压瞬变，影响其他分路负载的正常工作，目的是提高系统的靠得住性。

蓄电池放电时，由于每放电回路都接有电阻，串联电阻上发生电压降，会致使负载电压下降。为使串联电阻的年夜小与负载电流恰当匹配，每放电回路的电流都很小。每一个交换机柜都需从直流配电屏引2～6路的电源线。凭据容量分歧，一套交换装备一般需从直流配电屏引数百条电缆。