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探索适用于高要求射频工作流的双通道和超宽带信号分析。
借助我们新款多核、12 位、最高 33 GHz 的示波器，获得更快、更清晰的洞察。以旧换新，用您的旧示波器抵扣购买新款 XR8 的费用。
将设计与物理测试相结合，在硬件尚未问世之前，评估其是否符合跌落、冲击、震动和振动等测试标准。
解锁免费升级至下一级带宽套餐。
从收发器到互连，增强 1.6T 网络的可靠性，以支持 AI 级工作负载。
将是德科技 VSA 软件与新款 XA5 信号分析仪配合使用，实现进阶 、解调和分析功能——立即开始您的 30 天试用。
这些增强型NPB配备额外内存和存储空间，可运行是德科技的人工智能安全与性能监控软件及人工智能技术栈。
探索涵盖集成电路设计、验证、晶圆测试和光子学的端到端工作流程。
探索精心策划的支持方案，优先保障您持续快速创新。
使用专为是德科技仪器设计的精密配件，最大限度地提高精度和性能。
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实践性强的集训课程，教授系统设计、测试方法及生产工作流程，工程师可立即学以致用。
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勤学以博览工程师智慧知识宝库
学习资源
人工智能数据中心网络测试
本训练营将通过理论讲解、方法论介绍和实例演示，带您系统学习前端和后端人工智能网络验证的基础知识。
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信号完整性测试与网络分析
本课程重点介绍高速通信产品的信号完整性测试和网络分析，并演示相关测量策略。
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互连测试系统软件 (互连测试 , ITS)
互连测试系统（ITS）是一款创新型基于浏览器的软件，配备高速图形用户界面（GUI）。它可运行于互连与网络性能测试仪800GE与1600GE平台，也可部署在客户端网络上。这套一体化解决方案能够验证高速光纤与铜缆网络设备及各类互连件的性能表现。
车载网络
随着汽车行业迈入自动驾驶新时代，车载网络（IVN）性能需求日益增长。配备摄像头、雷达和激光雷达的进阶 辅助系统（ADAS）虽能提供更安全、更优质的驾驶体验，但其对更高分辨率的需求，要求车载网络具备更快的传输速度和更大的带宽。 这为车载网络的测试方法及高效无误的通信机制带来了全新挑战。欢迎加入是德科技车载专业 了解新车如何向以太网和串行器/解串器（SerDes）等高速标准转型，探索车载网络设计与测试面临的挑战，获取更多前沿洞见。
人工智能网络
充分发挥人工智能网络和数据中心的性能。借助是德科技 AI，释放您的人工智能数据中心的全部潜力。
BreakingPoint
BreakingPoint 。最大化您在入侵防御系统（IPS）和下一代防火墙上的投资，验证分布式拒绝服务（DDoS）防御能力并确保卓越的用户体验。
网络可视性管理入门
在本课程中，您将学习构建自有网络可视化基础设施的基础知识。
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5G与非地面网络架构
了解如何部署无处不在的5G网络、非传统网络（NTN）架构以及如何进行测试。
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向私有网络与6G的演进
全球5G部署正在加速推进，并推动各行业加速数字化转型。
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数据中心安全与网络基础
本课程系统讲解从物理网络和云网络到监控技术及网络安全工具所需掌握的基础知识。
4-7层网络测试产品
是德科技4-7层网络测试解决方案提供网络仿真、流量生成、协议分析以及安全测试，协助您识别并找出性能问题及安全漏洞。
构建安全网络可视化架构的步骤
了解如何创建并实施安全且可扩展的网络可视化架构，该架构既能提升网络安全性，又能优化网络性能。
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矢量网络分析基础速成班
学习矢量网络分析仪（VNA）的测量技术，以实现精确的S参数分析、校准和射频元件特性分析。
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互连与网络性能测试仪 1600GE
验证 224Gb/s 电通道硅芯片、互连组件与网络设备
人工智能数据中心网络测试线上研讨会
研讨会重点：• AI 数据中心的挑战：深入解析 AI 数据中心在网络基础设施、流量模式、协议和 GPU 集群方面的特殊需求与痛点。• 提升性能与资源利用效率：学习如何优化 GPU 利用率、缩短模型训练时间，全面提高数据中心的运算效能。• 新品演示：展示如何在无实验室GPU的条件下，模拟AI特有的流量模式，达到高达800GE的速度，进行网络基础设施的验证和测试。
PXE合规性测试
本视频采用PXE产品对A-TDS进行合规性测量测试。
物联网测试入门
了解物联网测试的标准，并通过实际演示了解这些测试的实施方式。
HPE Juniper Networking 构建新一代人工智能基础设施
在这个成功案例中，HPE Juniper Networking 与是德科技（Keysight）合作，利用原生 AI 测试工具对支持 AI 的基础设施进行测试、优化和部署。
组件特性分析与测试
理解设计极限至关重要。在今天的实践实验中，我们将探索DC-DC转换器测试、二极管IV特性表征，甚至会使用矢量网络分析仪。
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提升电动汽车电池测试实验室的效率
电池成本是决定电动汽车（EV）价格的关键因素，因此在大型测试实验室中建立高效的工作流程至关重要。让我们来了解电动汽车电池测试实验室的典型工作流程，并探索如何通过自动化实现现代电池测试实验室的时效与成本节约。这将使研发人员能够专注于提升电池在单体、模块及整组层面的质量。
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