原载于《21世纪经济报》

在无人驾驶领域，英特尔因计划以153亿美元收购Mobileye成为业界焦点。

实际上，这只是英特尔最近几年在无人驾驶领域的诸多收购之一。它正在从芯片计算巨头转型为目前全球唯一具备“端到端”实力的数据公司，而智能驾驶是其布局的重要领域之一。

英特尔无人驾驶事业部中国区市场总监徐伟杰对21世纪经济报道强调，在目前参与无人驾驶的所有企业里面，英特尔是唯一一家可以提供从汽车、网络到云的“端到端”无人驾驶解决方案的公司。

“中国是全球最大的汽车销售市场，这意味着在技术的推动下，中国无人驾驶市场增长将非常快，这是我们非常重视的市场。”徐伟杰说。

新成立专门的无人驾驶事业部

网速对于电竞选手和普通游戏玩家是一个不可忽视的问题。在当红游戏DOTA 2中，战队的成败可能就发生在0.1秒之内。这就是为什么在每年的资格赛前夕，韩国战队MVP.Hot6ix都要飞到新加坡训练，只是因为新加坡的网络延迟比韩国低0.1秒。

因此，5G时代的到来将为游戏行业带来“洪荒之力”，成为游戏玩家中的“神助攻”，为未来十年的游戏体验带来全新的可能性——从无延迟的电子竞技，到下一代增强现实游戏，再到借力云计算能力的虚拟现实游戏。

<strong>低延迟、高速率的5G让更精彩的游戏体验成为可能</strong>

延迟是指设备向网络发送指令与获得回应之间的时间，它是网络游戏面临的老问题。网络延迟让有些游戏玩家的操作速度低于其它玩家，对于电子竞技玩家而言是一个令人抓狂的“不稳定因子”。

Analog Devices, Inc. (ADI)最近推出AD9208，属于新的高速模数转换器(A/D转换器)系列。这款模数转换器专为千兆赫兹带宽应用而设计，能够满足4G/5G多频段无线通信基站对更高频谱效率的需求。该器件也能达到多标准生产仪器仪表降低运行时间的目标，并为防务电子应用提供更大侦测范围和更高灵敏度。基于28纳米CMOS技术，AD9208可实现业界领先的带宽和动态范围，覆盖最多的信号频段数。它还具有适用于分集射频接收和I/Q解调系统所需的低噪声频谱密度的特点，而功耗仅为其他解决方案的一半。AD9208及整套新产品组合将在国际微波技术研讨会上亮相。

单片射频器件大大方便了一定范围内无线通信领域的应用，采用合适的微控制器和天线并结合此收发器件即可构成完整的无线通信链路。它们可以集成在一块很小的电路板上，应用于无线数字音频、数字视频数据传输系统，无线遥控和遥测系统，无线数据采集系统，无线网络以及无线安全防范系统等众多领域。

随着物联网、云计算等新技术的出现，2016年制造业发生一新变化，工厂机器换人，设备互联化，生产智能化等创新实践给传统产业带来了良好的启示。同时给自动行业带来新的机遇和挑战，一些控制厂商利用物联网技术改进他们的产品，同时研发一些新的技术，那么2017年的自动化行业将会有哪些趋势?

1、物联网将降低自动化成本
物联网作为热门概念，近年来对各行业影响正变得更加剧烈。随着技术的进步，一些高性能的物联网产品和驱动芯片不断推出，如处理器、传感器、分析软件、视觉系统、无线通信协议和分布式系统架构等。这些技术产品的出现将使得自动化系统具有更高的价值，自动化厂商用更低的成本集成出更高性能的产品，造福业界。

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从电路来说，总是存在驱动的源和被驱动的负载。如果负载电容比较大，驱动电路要把电容充电、放电，才能完成信号的跳变，在上升沿比较陡峭的时候，电 流比较大，这样驱动的电流就会吸收很大的电源电流，由于电路中的电感，电阻（特别是芯片管脚上的电感，会产生反弹），这种电流相对于正常情况来说实际上就 是一种噪声，会影响前级的正常工作。这就是耦合。

去藕电容就是起到一个电池的作用，满足驱动电路电流的变化，避免相互间的耦合干扰。旁路 电容实际也是去藕合的，只是旁路电容一般是指高频旁路，也就是给高频的开关噪声提供一条低阻抗泄放途径。高频旁路电容一般比较小，根据谐振频率一般是 0.1u，0.01u 等，而去耦合电容一般比较大，是 10u 或者更大，依据电路中分布参数，以及驱动电流的变化大小来确定。

锂离子电池作为高效储能元件，已经广泛的应用在消费电子领域，从手机到笔记本电脑都有锂离子电池的身影，锂离子电池取得如此辉煌的成绩得益于其超高的储能密度，以及良好的安全性能。随着技术的不断发展，锂离子电池的能量密度、功率密度也在不断的提高，这其中纳米技术做出了不可磨灭的贡献。说起纳米技术在锂离子电池中的应用，小编第一个想到的就是LiFePO4，LiFePO4由于导电性差，为了改善其导电性，人们将其制备成了纳米颗粒，极大的改善了LiFePO4的电化学性能。此外硅负极也是纳米技术的受益者，纳米硅颗粒很好的抑制了Si在嵌锂的过程中的体积膨胀，改善了Si材料的循环性能。近日美国阿贡国家实验室的JunLu在Naturenanotechnology杂志上发表文章，对纳米技术在锂离子电池上的应用进行了总结和回顾。

<p>CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断，还会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂，而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。</p>
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英特尔与《新智元》联合举办的2017年中国人工智能（AI）开年盛典——2017新智元开源•生态AI技术峰会27日在北京开幕。

英特尔中国研究院院长宋继强博士发表了主题演讲并对英特尔在人工智能领域的最新技术创新和产业协作策略做深度解读。

他指出，随着计算力的突破，数据洪流的爆发和算法的不断创新，人工智能发展已到爆发的临界点，这意味着我们正处于一个AI发展的“黄金时代”，英特尔非常看好AI未来存在的无限可能性。作为下一轮重大计算创新趋势，AI无疑将颠覆行业发展，增强企业竞争力。

第五届中国电子信息博览会（CITE）于4月9日在深圳开幕。在电博会人工智能产业高峰论上，工信部、深圳市委等相关部门领导和科大讯飞*、腾讯*、华为*和TCL*等各路人工智能领先企业齐聚，关注和推动智能产业发展。英特尔数据中心全球销售部产品和技术总经理陈葆立在人工智能产业高峰论上发表了主题演讲，解析人工智能行业的发展前景，并重点介绍英特尔如何在人工智能领域提供独到价值，推动技术创新，共建多元生态，促进应用普及。

在近期的F8开发者大会上，Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2，由于该框架可以将机器学习移动化，用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型，一经发布便引起业内高度关注。基于此，英特尔、微软等公司纷纷展开合作,在云端和移动环境两个方面都对 Caffe2 做了优化。这些合作将使机器学习从业者能够使用更复杂的模型快速地进行实验，并部署下一代 AI 增强型的应用和服务。如此，机器学习移动化的价值能更好地得以实现，进一步拓宽人工智能应用场景。

在单片机应用开发中，代码的使用效率问题、单片机抗干扰性和可靠性等问题仍困扰着。现归纳出单片机开发中应掌握的几个基本技巧。

<strong>1如何减少程序中的bug</strong>

对于如何减少程序的bug，应该先考虑系统运行中应考虑的超范围管理参数如下。物理参数：这些参数主要是系统的输入参数，它包括激励参数、采集处理中的运行参数和处理结束的结果参数。资源参数：这些参数主要是系统中的电路、器件、功能单元的资源，如记忆体容量、存储单元长度、堆叠深度。应用参数：这些应用参数常表现为一些单片机、功能单元的应用条件。过程参数：指系统运行中的有序变化的参数。

<strong>2如何提高C语言编程代码的效率</strong>

随着单片机系统越来越广泛地应用于消费类电子、医疗、工业自动化、智能化仪器仪表、航空航天等各领域，单片机系统面临着电磁干扰(EMI)日益严重的威胁。电磁兼容性(EMC)包含系统的发射和敏感度两方面的问题。如果一个单片机系统符合下面三个条件，则该系统是电磁兼容的：
① 对其它系统不产生干扰;
② 对其它系统的发射不敏感;
③ 对系统本身不产生干扰。

前言：手机的体验好坏受到很多因素的影响。其中一点就是能量问题。手机的能量来自于电池，电池性能直接影响手机的使用时间。除了电池性能本身，手机的使用方式也影响手机电池性能对手机体验的影响。 10年前常见的诺基亚智能机或MTK功能机，1000mAh左右的电池足以保证这些手机一天以上的使用。300-500mA的充电电流足以让这些手机以较为合理的速度充电。

印刷电路板 (PCB) 是电子产品的躯体，最终产品的性能、寿命和可靠性依赖于其所构成的电气系统。如果设计得当，具有高质量电路的产品将具有较低的现场故障率和现场退货率。因此，产品的生产成本将更低，利润更高。为了按时生产高质量的 PCB 板，同时不增加设计时间且不产生代价高昂的返工，必须尽早在设计流程中发现设计和电路完整性问题。

为了把产品快速可靠地推向市场，利用设计工具实现设计流程自动化就显得十分必要，但如何才能确保设计获得成功呢？为了最大程度地提高设计效率和产品质量，应当关注哪些细节？设计工具显然应该直观易用且足够强大，以便克服复杂的设计挑战，但还有哪些事项值得注意？本文列举了为确保 PCB 设计成功可采取的八个步骤。

电路板是实现电子电路功能的载体，作为一名电路设计工程师，在产品设计开发阶段，您是否遇到过这样的问题：随着电子通讯频率的提高，对PCB线路精度的要求越来越高，择优选取使得产品可靠性要求越来越高，研发项目需要反复论证修改、电子产品研发周期却越来越短，电路设计工程师不得不面临更高的挑战，如何在最短的时间内快速制作电路板，缩短项目开发时间成为制胜的关键之一。

导读：
人工智能即将深刻改变我们的世界，而数据洪流带来数据量爆炸和数据形态的多样性，对数据处理能力以及下一代深度学习的计算能力也提出了更高的要求。随着人工智能在越来越多的应用领域开始新的探索，随着不规则并行度和定制类型数据的大量引入，FPGA在DNN研究中表现非常出色，可用于需要分析大量数据的AI、大数据或机器学习等研究领域。

来自社交媒体和互联网的图像、视频和语音数字数据的持续指数增长推动了分析的需要，以使得数据可以理解和处理。

数据分析通常依赖于机器学习（ML）算法。在ML算法中，深度卷积神经网络（DNN）为重要的图像分类任务提供了最先进的精度，并被广泛采用。

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导读：</strong></p>
<p>人工智能即将深刻改变我们的世界，而数据洪流带来数据量爆炸和数据形态的多样性，对数据处理能力以及下一代深度学习的计算能力也提出了更高的要求。随着人工智能在越来越多的应用领域开始新的探索，随着不规则并行度和定制类型数据的大量引入，FPGA在DNN研究中表现非常出色，可用于需要分析大量数据的AI、大数据或机器学习等研究领域。 </p>
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放大电路（amplificaTIon circuit）是通过一个装置（核心为三极管、场效应管）将微弱电信号不失真地方大到相应数值，从而使终端电器（继电器、仪表、扬声器）工作。判断一个放大器的好坏要通过性能指标，本文就详解放大电路及其性能指标。

放大器不可能产生能量，输出信号的能量增加实际上是直流电源提供。放大作用实质上是一种能量的控制和转换。