美国，旧金山——如果你曾经在谷歌上发送过电子邮件，或者用过微软的浏览器或者数据库，那你就已经接触过亚当·博斯沃思（Adam Bosworth）的技术作品了。 　　博斯沃思今年60岁，个子很高，头发已经灰白，但依然整洁利落。他是科技行业一位强尼·阿普尔西德（Johnny Appleseed，苹果树种子传播者）式的传奇人物，喜欢密切参与开创一代又一代广泛应用的技术。 　　虽然预测下一个大热门到底是什么从来不是件容易的事，但搞清楚博斯沃思手头正在做什么一向可以提供很好的线索。现在，他正在和亚马逊、谷歌这些公司的竞争者们一起建设一些人所谓的“数据奇点”（data singularity）。 　　想象一下，如果几乎一切事物，比如街道、汽车减速带、门户、水电大坝，都装上一个微型传感器，会出现什么情形。通过通用电气和IBM这类大公司运作的物联网项目，这种情况正在变成现实。 　　所有这些设备和传感器还将通过无线方式连接到远方的数据中心，在那里，数以百万计的计算机服务器管理着所有这些信息，并从中学习。 　　这些服务器随后将向这些感应器所连接的任何物体发回指令，帮助提高运营效率，比如：冷空气袭来之前就让房屋自动调高暖气；或者交通状况恶化时，路灯采取不同的反应。或者还可以想象一下，发生一起小型交通事故之后，一家保险公司马上就能决定到底谁应该负责赔偿，因为它已经自动接收到了这起事故的相关信息。 　　可以把它设想成一个庞杂的流程，其中涉及的所有机器都在搜集信息，根据掌握的信息学习、调整。全部时间以秒计算。 　　博斯沃思说：“我感兴趣的是影响50亿人。”他曾经是微软和谷歌的明星人物，现在管理着几千家公司销售事宜的在线软件公司Salesforce.com生产互动软件。他说：“我们现在正迈向社会发生变革的历史性断层之一。” 　　毫无疑问，这些都是大道理，但博斯沃思和其他人都相信，自己正处于计算机技术的下一个重大转型边缘，这个转型或许和网络浏览器或者个人电脑一样重大。 　　但建立一个能够像一个有思想的人那样对所有那些数据作出反应的自动化系统极端困难——而这或许就是博斯沃思需要解决的最后一个重大挑战。 　　简单描述未来这个业务领域将达到多大的规模很困难，但这里有两个很好的参考指标：盖特纳分析师预测，到2019年，零售云计算、也就是博斯沃思手头的项目等式中数据中心的那一端，规模将翻一番，达到3140亿美元。盖特纳同时还预测，物联网中的传感器届时将成为一门2.6万亿美元的生意，增幅高达250%。 　　博斯沃思曾经和比尔·盖茨一起就读于哈佛大学，在校学习亚洲史期间只上过一节计算机课。不管怎样，他还是在华尔街找到了一份工作，还说服自己的老板们给了他100万美元买微机，也就是个人电脑出现之前最尖端的计算机，因为它们可以出具第一批关于业务状况的即时报告。 　　他后来对科技领域的下一个大热门、也就是个人电脑产生了兴趣，还编写了一个早期的电子表格程序。1989年，他加入了微软。他在微软最初的一些年头都花在了数据库上面，但随着互联网发展壮大，他参与帮助把浏览器从查询网页的软件变成了与网站互动的软件。 　　据当时在场的人们透露，他和盖茨经常就互联网的重要性发生争执。盖茨或许还曾经引导过博斯沃思，知道他是那种不喜欢别人告诉他“这事不可能”的人。

　　瞬态电压抑制器（TVS）具有响应时间快、瞬态功率大、漏电流低、击穿电压偏差小、箝位电压较易控制、无损坏极限、体积小等优点。目前已广泛应用于计算机系统、通讯设备、交/直流电源、汽车、家用电器、仪器仪表等各个领域。本文将结合TVS二极管应用的特点及使用注意事项，来详细探讨如何正确应用TVS和使TVS的应用效能最佳。 　　在实际的应用电路中，处理瞬时脉冲对器件损害的最好办法，就是将瞬时电流从敏感器件引开。为达到这一目的，将TVS在线路板上与被保护线路并联。这样，当瞬时电压超过电路正常工作电压后，TNS将发生雪崩击穿，从而提供给瞬时电流一个超低阻抗的通路，其结果是瞬时电流通过TVS被引开，从而避开被保护器件，并且在电压恢复正常值之前使被保护回路一直保持截止电压。在此之后，当瞬时脉冲结束以后，TVS二极管再自动恢复至高阻状态，整个回路进入正常电压状态。 　　1、 TVS应用的三大特点 　　1）将TVS二极管加在信号及电源线上，能防止微处理器或单片机因瞬间的脉冲，如静电放电效应、交流电源之浪涌及开关电源的噪音所导致的失灵。 　　2）静电放电效应能释放超过10000V、60A以上的脉冲，并能持续10ms；而一般的TTL器件，遇到超过30ms的10V脉冲时，便会导至损坏。利用TVS二极管，可有效吸收会造成器件损坏的脉冲，并能消除由总线之间开关所引起的干扰（Crosstalk）。 　　3）将TVS二极管放置在信号线及接地间，能避免数据及控制总线受到不必要的噪音影响。 　　2 、TVS管在使用中应注意的事项 　　对瞬变电压的吸收功率(峰值)与瞬变电压脉冲宽度间的关系。手册给的只是特定脉宽下的吸收功率(峰值)，而实际线路中的脉冲宽度则变化莫测，事前要有估计。对宽脉冲应降额使用。 　　对小电流负载的保护，可有意识地在线路中增加限流电阻，只要限流电阻的阻值适当，不会影响线路的正常工作，但限流电阻对干扰所产生的电流却会大大减小。这就有可能选用峰值功率较小的TVS管来对小电流负载线路进行保护。 　　对重复出现的瞬变电压的抑制，尤其值得注意的是TVS管的稳态平均功率是否在安全范围之内。 　　如何使TVS在电路中应用的效能最佳？印制电路板的布线及电路元件的选择很重要，通过合理放置TVS的位置、接地选择、寄生电感和回路区的处理，科学合理地进行PCB的布线和TVS管的选择，使TVS的效能最佳化。

　　外媒报道称，2016年来临，如何训练机器人技能，加快其产业化应用还是个问题。如今，亚马逊公司和Airbus都在号召优秀的机器人来参加工业生产比赛，挑战“机器人世界杯”（RoboCup）。 　　亚马逊2016年机器人分拣挑战 　　2012年，亚马逊以7.75亿美元收购机器人公司Kiva Systems，随后，亚马逊在全美的仓库中部署了1.5万台机器人。据统计，这些机器人每年能帮助节省9.16亿美元的成本，不过，它们还没有真正取代人类。 　　去年5 月，亚马逊在西雅图举办的的国际机器人和自动化大会上（ICRA 2015）发起“亚马逊分拣机器人挑战”，该公司希望将学术研究和工业机器人的成果付诸产业化应用，完全取代人类进行包裹分拣、包装。 　　到了2016年，亚马逊将继续于6月份在德国莱比锡发起这项挑战赛。去年挑战赛的任务是：机器人要把特定的对象从架子上取下，然后放到一个容器中。今年的任务则有所不同： 　　1、首先，机器人将会被排列在一个固定的货物架子上，然后按要求将架子上的系列货物移动到一个手提袋子中。 　　2、然后，机器人需要将物品从松散的袋子中取出，并分拣贮存在到其他架子的物品当中。 　　机器人在规定的时间内完成的物品分拣越多，得到的分数越高。技能最优秀的团队将获得亚马逊设置的8万美元的奖金。目前，细节还在规划当中。

　　PT100是一种正温度系数的热敏电阻。说到什么是正温度系数？就必须要结合负温度系数来讲了。随着温度的升高，电阻的阻值变大，就是正温度系数的热敏电阻，相反，如果随着温度的升高，电阻的阻值变小，就是负温度系数的热敏电阻。   　　PT100之所以应用很广泛，不仅是因为它可以测的温度范围宽(零下几十度到零上几百度)，还因为它的线性度非常好。“线性度”，说的直白一点就是温度每变化一度，电阻的阻值升高的幅度是基本相同的。这样，就大大的简化了我们的程序。     　　不过，PT100也有它的缺点，就是温度每上升一度，阻值变化太小了，只有0.39欧姆。这样就需要硬件上提供高精度低噪声的转换。   　　网上流传有很多电路，很多电路其实都是不能当作产品用的。下面给大家提供一种高精度的电路，就是成本有些高，不过品质好。     　　对于测温电路，其实有很多可以值得研究的地方，小电路有大智慧。比如，你可以一眼就看出来这个电路不能测零下的温度吗？你可以计算出来这个电路可以测量的温度范围是从多少度到多少度吗？你可以修改这个电路，让它可以测到你所需要的温度范围吗？如果把反相(-IN)和同相(+IN)两条线调换，后果如何？   　　看看，你觉得电路简单，那么上面的问题都可以回答吗？   　　电路解释：   　　越简单的电路，稳定性就越好。该电路中的四个电阻都需要用0.1%精度的。电路只用了一个电桥和一个差分放大器。R2 R3 R4与PT100组成电桥电路，REF3030为电桥电路提供标准的3.00V电压。AD623用一个2K的放大反馈电阻精确的把电桥的压差放大51倍。（为什么是51倍，详见AD623的datasheet）   　　PT100接法：   　　细心的小伙伴，会研究一下PT100的接法。PT100一般有两线和三线的传感器。因为线本身肯定有电阻，而上面也提到过，每变化一度，PT100只变化0.39欧姆，那么如果PT100的线很长的话，电阻就越大，线不同，电阻就不同，就肯定会大大的影响测出来的结果。所以，你现在就可以理解了，两线制的PT100，只适合短距离的应用。长距离的应用，就要用三线制。再让我们看看三线制是如何把电线上的电阻影响排除的。算了，还是下篇再讲吧，这个要画几个图才讲的清楚，时间不早了，懒得画了。   　　测温范围：   　　假设现在是0度，那么PT100的阻值就是100欧姆，在电路中的话，电桥的压差就是0V，所以最后也是0V，也就是测到0V的话，就是0度。假设现在零下一度了，PT100的阻值就小于100欧了，同相的电压就会比反相的电压小，得到的电压永远就0V了，所以这个电路就测不到0度以下。   　　AD623最大输出3.3V电压，3300/51=64.7mV，也就是说，电桥的压差，最大只能是64.7mV，再大的压差，AD623的输出也最大是3.3V了。反相臂的电压，固定是(3000/2100)*100=142.86mV，那么同相臂的电压最大只能是142.86+64.7=207.56mV，对应PT100的电阻就等于207.56/((3000-207.56)/2000)=148.66欧姆。     　　然后再查表，就可以看出，最大测温点差不多就是个127度。所以这个电路的测温范围就是0~127度。   　　关于如何修改电路测零下或者其他的温度范围，这里就不说了。大家可以自己研究。

　　日前，安普德科技有限公司（以下简称“安普德科技”）发布了一款高性能双频（2.4G/5G）WiFi 射频芯片ACC1340，为智能音箱、智能家居、车载系统、移动POS机、无人机和工业控制等无线物联应用领域提供远距离、高速度、低耗能的WiFi 射频支持。 　　“目前，WiFi技术主要使用的频段为2.4G，其使用已经接近饱和，在密集的WiFi应用环境里干扰问题日益严重。”安普德科技市场总监周倩昉表示，“ACC1340所具有的2.4G和5G双频通讯模式，既可以避免干扰问题，为客户提供稳定的传输通路，又保证了WiFi设备长久的生命周期。”

　　计算机视觉是一门跨领域的计算机科学，它从真实的世界中获取数据并予以分析，来生成数字或符号信息。通过这种方式计算机可尝试处理高维数据，这种方式正是人类视觉感知图像、面孔和类似数据的方式。因此，为了完成上述任务，这门学科大部分由不同模型组成，而且通常需借助于机器学习的研究成果，从数学（特别是几何）、物理、统计、认知科学和神经科学中获取输入参数。自从科学家试图通过模拟人类大脑来创建计算机的视觉或感知能力，神经科学变成为了不同的技术、算法和模型获取灵感的源泉。 　　计算机视觉有很多分支学科，比如面部/头部追踪和监测、物体识别和姿态估计、图像追踪、场景重构、机器学习、动作捕获与估测、图像识别与修复，等等。事实上，我们可将人工智能视为其母学科，因为它利用机器学习和计算机视觉来获取对环境的深层理解。有时候也会有一些哲学问题，因为它可能会被问到计算机是否真的能够看见或意识到发生了什么。 　　例如，著名的塞尔思维试验——中国房间，该实验描述了一个完全接收计算机指令的人，比如“当你看到这个中国符号时，输出这个英文单词”。我们能说这个人懂中文吗？当然不能。即使对于一个外部观测者来说似乎这个人是懂中文的，但大部分人都会予以否认。类似问题也被用于人工智能观测：如果计算机只是遵循指令，我们能认为它有感知吗？好奇者号、火星漫游者、新视野号，这些太空飞船真的能看见周边环境还是它们仅是遵循人为指令？当深思（Deep Thought）在下象棋时，它真的在深思吗？这些硬人工智能的问题就好像：大部分科学家相信像人一样完整的理解我们周边的世界对于计算机来说是不可能的，因为总有一些缺失的环节，无法真正理解发生了什么。 　　神经科学的进展，尤其是在神经生物学上，给计算机视觉提供了非常重要的数据，因为大部分模型和方法都依赖于对人类视觉的研究。图像传感器检测电磁辐射，是利用了基于对量子物理研究的技术。主体用来追踪并研究光线，而想要完整的理解这一点如果没有现代物理是不可能的，因此光和粒子通常是研究的重点。由于爱因斯坦的相对论理论，我们发现速度是有限制的，最大也只能达到光速。著名的爱因斯坦方程告诉我们质量乘以速度的平方就等于能量，不管质量多少，物理上都等同于能量。这就是恒星从其核心发生氢聚变，形成氦时制造能量的方式，因此它们的某部分质量变成了能量。 　　另一方面，量子物理给我们讲了一个亚原子级别的故事，基本和非基本粒子的行为并不像看上去那样可以预测。量子物理的重大发现告诉我们，我们可以用概率和统计来描述粒子状态，而世界并不像我们想的那么精准。这也是爱因斯坦直到去世都反对量子力学的原因，因为他相信物理应该能由精确的规律支配，我们能够完整的理解世界，并且不用概率来描述世界。因此，现今的计算机视觉利用的图像传感器采用了量子物理进行设计，而光线与不同表面的相互反应这一过程也有这样的量子物理予以解释。注意！爱因斯坦因光电效应获得了1921年的诺贝尔奖，而这一效应描述的正是光线如何与不同表面发生反应，比如说，当你用光线照射金属时，金属会释放出电子。 　　神经科学和计算机视觉也在信号处理（不同物理和抽象系统之间处理信息传输的理论和应用）中有所体现。数学和统计方法用于规范、呈现并分析不同的输入与输出，在语音、语言、图像和视频处理方面尤其重要。 　　人工神经网络倾向于模拟人类的神经系统和大脑功能，它的知识来源于物理、生物和神经科学。这些模型都是学习模型，它们受到生物，尤其是人类生物和神经网络的灵感激发。其主要目的就是评估在有大量输入的情况下，执行某种任务的功能。这些神经网络倾向于模拟真实的神经网络，并被设计成互联的“神经元”系统，彼此之间能够交流。人类的神经通道就是一系列互联的神经元。神经元本身由轴突和树突构成，轴突是传导电脉冲的神经末梢终端；树突是类似树形的结构，将从其他神经细胞接收到的电化学刺激传递给其他细胞体。人工神经网络就模拟这种相互反应和信息传递。比如，如果有神经网络试图检测图像中的数字和字母（与CAPTCHA所做的类似），一组输入神经元会被不同像素激活，有一个主功能来判断哪些是相关的，结果会被传递给其他神经元，并试图将这些字母和数字和已存的信息联系起来。当激活输出神经元，向终端用户输出匹配结果，这一过程便完成了。 　　机器学习有两种主要的学习类型。一种是监督式学习，处理有标记的数据。例如，包含不同图像的数据组，每个数据都有注释和描述。另一种则是非监督式学习，处理没有标记的数据，计算机必须找到区分不同数据子集、集群或相似图像的方法。机器学习的过程中，神经网络和类似机器学习算法使用训练集和测试集。计算机在一个数据子集中经过“训练”，而后基于先前加工的数据利用其余的数据检验学习是否有效。这种方法与通过改变参数在不同测试中检验学生们的学习成果的概念相同，与教师或者教授在方程式里使用不同的数字，计算机被输入新图像或者新数据，它要在基于先前学习有注释的数据的基础上，得出正确的结论、近似值或者估计的过程也一样。因此它必须推导出一个特定函数，将其应用于其他数据中，产生新的实例。 　　再者，非监督式学习试图在无标记的数据中找出隐藏的结构，这主要应用于集群、各种统计分布。没有信号或比较能让电脑来标记数据，它主要用于模式识别和回归分析（一种估算不同变量之间关系的统计方法）。监督式学习类似于学习过程中有老师指导纠正，而非监督式学习则类似于自学过程，没有特定的连续反馈。

　　12月31日消息，今天的浙江卫视跨年演唱会上，华少被机器人挑战。这个名叫小度的机器人将和华少搭档主持跨年晚会。华少被机器人挑战，人们对“小度”的身世十分好奇。据悉，作为互联网巨头之一的百度，将自己的研发重心放在了人工之上。而“小度”就是百度人工智能的研究成果。相信在不久的将来，人工智能将会在生活中逐渐普及。 　　2015年12月31日，在浙江卫视中国蓝百度手机助手奔跑吧2016跨年演唱会上，小度机器人将与“中国好舌头”华少搭档主持这一次的歌曲跨年盛会——小度机器人也因此成为“史上首位主持跨年晚会的机器人”。 　　作为承载着BAT互联网三巨头之一百度公司“人工智能之希望”而诞生的智能机器人，小度机器人本次登上舞台成为跨年晚会主持人，对于百度乃至整个人工智能领域都有着非同寻常的意义——这意味着人工智能交互已经在情景语境分析、自然语意分析、上下文联接分析等方面达到了极高的水平，同时也意味着社会各界对于智能机器人服务的包容度进一步的提升。 　　拥有多种形态的小度机器人凭借着自身日趋成熟的人机交互技术和自然语意处理技术，正在潜移默化地影响着人们的生活：凭借着百度搜索引擎及百度其它产品的强大影响力，小度机器人通过不断地自我学习和自我优化，正在为越来越多的人解决着信息、服务、情感三大方面的需求。 　　当然，小度机器人的慢慢“长大”和最终登上浙江卫视成为晚会主持人，都离不开背后百度技术的支持——无论是用于理解自然语言语义的机器翻译技术，还是帮助小度机器人建立逻辑思维的NLP技术，又或是帮助小度机器人完成最终人机交互的深度问答技术，都是小度机器人不可或缺的“神经系统”。 　　所以，一年终结之际，当你在客服机器人的帮助下完成ATM机操作，在迎宾机器人的送别下离开银行，最后回到家里后，要不要来观看这场由小度机器人主持的跨年演唱会呢?

　　ICT是信息、通信和技术三个英文单词的词头组合（InforMATion ComMUniCATion Technology，简称ICT）即在线测试仪。它是信息技术与通信技术相融合而形成的一个新的概念和新的技术领域。当前，无论是网络、终端还是应用都在全方位智能化，人工智能、智能汽车、智能制造、智能云服务成为热门话题。毫无疑问，智能化已经成为未来ICT发展大趋势。涉及具体领域如下： 　　一、可穿戴装置 　　可穿戴技术的使用正在对医疗健康、健身、老龄化、教育、游戏、金融和其它领域产生影响。2016年，可穿戴技术市场价值将超过60亿美元。根据TrendForce的研究，2015年，可穿戴装置出货量将达到6810万单位，2016年达到1.12亿，增长达到64%。在可穿戴市场，占主导地位的产品将是智能。智能手表，但市场定位不清影响了它的发展。例如苹果智能手表2015年出货量为1200-1500万，2016年为2000万。虚拟现实装置将主导2016年可穿戴市场，成为下一个热点产品。 　　二、云计算 　　根据Gartner的研究，2016年，云计算将成为新IT支出的主力军。驱动云计算发展的动力来自灾难恢复和支持、IT成本的增长、新应用和服务、IT复杂性的增加。 　　其核心特性是：虚拟化、灵活性、可扩展性、开放性、安全和可靠性。 　　三、智能机器 　　包括机器人(行情300024,买入)、自动驾驶汽车、其它无需人干预即可决策和解决问题的智能机器。调查显示，60%的CEO相信，智能机器将成为未来的宠儿，对商业产生重要影响。 　　四、3G打印 　　2015年，全球3G打印出货量增长98%，2016年增长率将翻一番达到198%。未来3年，低成本的3G打印机将继续增长。在生物医疗和工业领域的应用将出现成本下降的情况。3D打印将给学生们提供在实验、设计和工程方面无限的可用能力。 　　2019年，随着3D打印材料的发展，企业用3D打印机的出货量将增长64.1%。最近提出的多材料混合3D打印，使得我们必须重新考虑传统的制造加工，装配线加工可加入3D打印材料，比如：皮肤和组织打印。 　　五、数字印章 　　数字印章代表了一种新的文凭方式，有助于学生的学习和成功。为学生学习提供一种支持环境，强化和鼓励行动导向的对课程目标的了解。对课程材料的深入学习是一种培养。借助数字印章，学生们能更好的了解课题内容，让学习变的更有趣，鼓励学生们以合作和非相互威胁的方式竞争。 　　六、新的WiFi标准 　　下一代WiFi即将到来，首先出现的是pf802.11，其次是ac802.11ax标准。新标准将使WiFi热点变得更快捷和更可靠。有预测显示，2016年初，新标准草案将进入市场使用。新一代Wi-Fi产品或设备的应用，将可提供比以往更多的带宽和功能。 　　七、读心机器 　　2016年，全球智能手机使用将达到56亿，IBM估计，2016年消费者将可通过脑力控制电子产品，比如：与朋友通话和控制计算机，可使用的人群可达到近56亿。这一技术将使人可通过语音或虹膜识别接入服务，而无需密码。目前，IBM已拥有各种可阅读脑电波的原型机，通过想像远程控制汽车的方向。 　　八、移动市场继续飞速增长 　　2016年，全球移动装置出售量将达到26亿单位，其中Tablet和PC增长最快，可达到35%，其后是智能手机，增长为18%。移动增值业务是移动市场收入增长的主要驱动力之一。2015年，运营商在发展4G时，通过业务捆绑和装置套餐获得收入。2016年，运营商的新商机将来自5G的网络部署。 　　移动支付在2016年将取得突破，主要是采用了可替代的支付方法。消费者将更多地选择方便的电子支付取代传统的卡支付方式。 　　互联网汽车在2016年将实现大发展阶段，主要的汽车厂商将致力于开发V2V通信技术，使自动驾驶系统能更快的进入市场。只要用于汽车的无线通信协议有了，具有V2V功能的新车将入市。 　　九、屏幕技术 　　2016年，技术将使一切嵌入成为可能，所有表面都可成为屏幕，为人类提供各种所需的信息。 　　十、大数据 　　2016年，大数据的数据量和使用将激增，包括结构性和非结构性数据。它将被许多企业用于降低成本、节约时间、用于新产品开发、智能化商业决策。随之而来的挑战是敏感信息的安全性、个人隐私的保护。大数据的使用将在2016年造成企业的分化，有效使用大数据的企业将成为市场的主导，其它将成为被主导的企业。  

　　对三极管放大作用的理解，切记一点：能量不会无缘无故的产生，所以，三极管一定不会产生能量。 　　但三极管厉害的地方在于：它可以通过小电流控制大电流。 　　放大的原理就在于：通过小的交流输入，控制大的静态直流。 　　假设三极管是个大坝，这个大坝奇怪的地方是，有两个阀门，一个大阀门，一个小阀门。小阀门可以用人力打开，大阀门很重，人力是打不开的，只能通过小阀门的水力打开。 　　所以，平常的工作流程便是，每当放水的时候，人们就打开小阀门，很小的水流涓涓流出，这涓涓细流冲击大阀门的开关，大阀门随之打开，汹涌的江水滔滔流下。 　　如果不停地改变小阀门开启的大小，那么大阀门也相应地不停改变，假若能严格地按比例改变，那么，完美的控制就完成了。 　　在这里，Ube就是小水流，Uce就是大水流，人就是输入信号。当然，如果把水流比为电流的话，会更确切，因为三极管毕竟是一个电流控制元件。 　　截止区：应该是那个小的阀门开启的还不够，不能打开打阀门，这种情况是截止区。 　　饱和区：应该是小的阀门开启的太大了，以至于大阀门里放出的水流已经到了它极限的流量，但是 你关小 小阀门的话，可以让三极管工作状态从饱和区返回到线性区。 　　线性区：就是水流处于可调节的状态。 　　击穿区：比如有水流存在一个水库中，水位太高(相应与Vce太大)，导致有缺口产生，水流流出。而且，随着小阀门的开启，这个击穿电压变低，就是更容易击穿了。 　　术语说明 　　一、三极管 　　三极管是两个PN结共居于一块半导体材料上，因为每个半导体三极管都有两个PN结，所以又称为双极结晶体管。 　　三 极管实际就是把两个二极管同极相连。它是电流控制元件，利用基区窄小的特殊结构，通过载流子的扩散和复合，实现了基极电流对集电极电流的控制，使三极管有 更强的控制能力。按照内部结构来区分，可以把三极管分为PNP管和NPN管，两只管按照一定的方式连接起来，就可以组成对管，具有更强的工作能力。如果按 照三极管的功耗来区别，可以把它们分为小功率三极管、中功率三极管、大功率三极管等。 　　二、作用与应用 　　三极管具有对电流信号的放大作用和开关控制作用。所以，三极管可以用来放大信号和控制电流的通断。在电源、信号处理等地方都可以看到三极管，集成电路也是由许多三极管按照一定的电路形式连接起来，具有某些用途的元件。三极管是最重要的电流放大元件。 　　三、三极管的重要参数 　　1、β值 　　β值是三极管最重要的参数，因为β值描述的是三极管对电流信号放大能力的大小。β值越高，对小信号的放大能力越强，反之亦然;但β值不能做得很大，因为太 大，三极管的性能不太稳定，通常β值应该选择30至80为宜。一般来说，三极管的β值不是一个特定的指，它一般伴随着元件的工作状态而小幅度地改变。 　　2、极间反向电流 　　极间反向电流越小，三极管的稳定性越高。 　　3、三极管反向击穿特性： 　　三极管是由两个PN结组成的，如果反向电压超过额定数值，就会像二极管那样被击穿，使性能下降或永久损坏。 　　4、工作频率 　　三极管的β值只是在一定的工作频率范围内才保持不变，如果超过频率范围，它们就会随着频率的升高而急剧下降。 　　四、分类 　　按放大原理的不同，三极管分为双极性三极管(BJT,Bipolar Junction Transistor )和单极性(MOS/MES型: Metal-Oxide-Semiconductor or MEtal Semiconductor)三极管。BJT中有两种载流子参与导电，而在MOS型中只有一种载流子导电。BJT一般是电流控制器件，而MOS型一般是电 压控制器件。 　　五、使用 　　搞数字电路的使用三极管大都当开关用，只要保证三极管工作在饱和区和截止区就可以。

　　芯片设计这个行当，从大的方面讲，主要分模拟和数字两大块，而每大块又分前端和后端，我想大部分同学对这个肯定是非常清楚的，下面就数字电路聊聊芯片设计的一些事情，就是芯片设计有哪些活要做，这并不是全面完整的系统介绍，只是个人的了解和总结， 希望抛砖引玉，也许不全面，不正确，欢迎大家指正和补充。 　　说到数字芯片，不能不说FPGA，这种是可编程的数字电路，用法原理也不说了，数字电路设计的目标就是把这些功能做成我们自己专用的ASIC/SoC，这样无论面积、成本或者安全性等都能有保证。 　　从流程上讲，数字芯片设计的大致步骤就是系统与功能定义、RTL实现验证、 综合及可测试性设计、ATPG仿真、时序分析到自动布局布线(APR)，直至交付fab的GDS网表。 　　这个流程是可以反复迭代的，对于不同类型芯片，如纯数ASIC或混合电路(mix-signal)及系统级芯片(SoC)，每一步的方法和具体实施流程上可能又有所差异。下面就这些基本流程分步谈一些主要问题。 　　系统设计主要涉及到功能定义及架构设计、总线架构的配置、模块设计、数据流的分配、时钟的设计等问题。总线包括模块之间，模块与MCU核之间，外部主机和芯片之间通信，或者测试需要等等一系列因素。 时钟涉及到数据流的规划、通信接口或内部MCU的时钟约定、工艺条件、功耗等因素。模块需要明确接口和定义。