从虚断，虚短分析基本运放电路

“我梦想的引擎，是可以随身携带，现场为我提供指导......我的目标是推动AI运行在小于100毫伏的运行。 我们需要重新思考我们如何做计算。 我们正在从基于算法的系统转向基于数据的系统。”

深度神经网络是几十年来一直在人工智能方面进行的相对较小的工作。从2012年左右开始，包括Facebook的Yann LeCun在内的研究人员开始使用特定种类的DNN识别图像，并最终以比人类更高的准确度显示令人惊叹的结果

通过简单地降低电压或频率来实现低功耗不可取——试问有谁会去买性能打过折的产品呢？那么，低功耗CPU到底又是怎么实现的？

今年的行业可能会看到来自创业公司Graphcore的一款微处理器，该公司不使用DRAM，而是来自竞争对手Cerebras Systems的晶圆级集成开拓先锋。英特尔收购的2.5-D Nervana芯片已经在生产样片，其他十几个处理器正在开发中。同时，从Arm到西部数据的芯片公司正在研究内核，以加速深层神经网络的推理部分。

该器件是一款超级电容器充电器和后备电源控制器 IC，包括了热插拔前端保护以及所有必要功能，以提供一个完整、独立、基于电容器的后备电源解决方案。

最近橘子皮解锁指纹识别的事刷边各大社交论坛及媒体，很多手机都没能逃过这个bug，很多人表示看了视频之后感觉好可怕，并召唤“大神”解释指纹识别被破解的原理。

被业界尊称为晶圆代工教父的张忠谋，凭借30年前一个天真的“纯代工”新想法创立TSMC。他不但开创了一个全新的行业，而且将TSMC打造成为最大的晶圆代工服务商。这个半导体行业的隐形冠军虽然不像英特尔那么家喻户晓，但其市值已经超越后者。TSMC成功的核心因素是什么？张忠谋的价值观起到了多大的作用？愿本文能够为大家提供一些思路。

今天，产品、场所和价格仍然重要，但分销商正在被要求做更多的事情。他们的概念从根本上被改变了，并越来越不像以前的分销商。仅仅提供原材料是不够的。这也难怪，客户的结构也在发生变化，硬件制造的业务也正在以其他方式改变。他们不得不变。

清华大学微纳电子系副系主任尹首一老师带队设计了低功耗AI芯片Thinker，专注于神经网络计算，可以动态地调整计算和内存需求，用于视频、图像、语音等多种AI任务应用。

一位要求匿名的工程师透露，由于手工很难做到机器自动化生产那样精切，有些锂离子单体电池之间排布的间距过小，他很担心造成电池短路或起火。

本文以X波段非接触式探针为设计对象，参照单极子微带天线设计方法，将50ohm微带线延伸出去，形成C形环结构，并将这部分的地去处，达到圈住信号传输线周围的磁场构成磁耦合的目的。为了加强磁耦合，在C形环附近添加去地的反向C形微带线结构以加强耦合，并调节耦合平坦度。根据仿真模型制作了实物，探针置于被测微带传输线上方可获得耦合信号，在X波段范围内，耦合量在-19～-23dB之间。

本文用一个具体的例子比较在电压轨上完成电流检测的几种不同方法。第一种方法是使用带分立电阻器的单运放差分放大器；第二种方法是用V+而不是地作为参考轨；第三种方法在IC解决方案中很常见，在这种方案中，晶体管和运算放大器一起工作，以接地参考电流测量。

迷你机器人可以游走于人类周身血管和精密机械内部，在这些人类难以触及的特殊地点大显身手。不过，这些地点复杂多变、障碍重重，非常考验机器人的灵活性。

FlightAutonomy 2.0 的出现不是大疆锁定竞争优势的成果，而是现在的大疆 PK 掉曾经的自己。