SC16C654BIB64,157
![](/img-new/pdf.png)
SC16C654BIB64,157 datasheet
-
МаркировкаSC16C654BIB64,157
-
ПроизводительNXP Semiconductors
-
ОписаниеNXP Semiconductors SC16C654BIB64,157 Features: False-start Bit Detection Fifo's: 64 Byte Mounting Type: Surface Mount Number Of Channels: 4, QUART Package / Case: 64-LQFP Series: - Voltage - Supply: 2.5V, 3.3V, 5V With Auto Flow Control: Yes With Cmos: Yes With False Start Bit Detection: Yes With Irda Encoder/decoder: Yes With Modem Control: Yes Other Names: 935274936157, SC16C654BIB64
-
Количество страниц58 шт.
-
Форматы файлаHTML, PDF
Где можно купить
Новости электроники
![<p>Резкий рост спроса на решения для зарядки по технологии USB-C Power Delivery (PD) значительно увеличил потребность в совместимых и эффективных зарядных устройствах.</p> <p>Резкий рост спроса на решения для зарядки по технологии USB-C Power Delivery (PD) значительно увеличил потребность в совместимых и эффективных зарядных устройствах.</p>](/images/cache/8d2cd1b2d9acef5c5b12870596298f70.jpg)
16.08.2024
![<p>SK hynix представила Zoned UFS (ZUFS) 4.0, передовое решение для мобильной NAND, предназначенное для приложений на устройствах с искусственным интеллектом.</p> <p>SK hynix представила Zoned UFS (ZUFS) 4.0, передовое решение для мобильной NAND, предназначенное для приложений на устройствах с искусственным интеллектом.</p>](/images/cache/7a473f32a63707cdb2b5202b6086c417.jpg)
15.08.2024
![<p>Для обработки крупномасштабных данных оптимальная производительность зависит как от вычислительной мощности, так и от высокой пропускной способности памяти. Недавно выпущенный вычислительный ускоритель AMD Alveo V80 специально разработан для приложений с ограниченным объемом памяти, которые обрабатывают большие массивы данных и требуют аппаратной адаптации ПЛИС для оптимизации рабочих нагрузок.</p> <p>Для обработки крупномасштабных данных оптимальная производительность зависит как от вычислительной мощности, так и от высокой пропускной способности памяти. Недавно выпущенный вычислительный ускоритель AMD Alveo V80 специально разработан для приложений с ограниченным объемом памяти, которые обрабатывают большие массивы данных и требуют аппаратной адаптации ПЛИС для оптимизации рабочих нагрузок.</p>](/images/cache/8130e58e6259235bfd8dbc5f2dc43fdc.jpg)
14.08.2024