什么是单片机，相信很多人都还不知道。也不知道单片机的作用是什么。单片机简称为单片微控制器(Microcontroler)，它不是完成某一个逻辑功能的芯片，而是把一个计算机系统集成到一个芯片上，相当于一个微型的计算机，因为它最早被用在工业控制领域。单片机由芯片内仅有CPU的专用处理器发展而来。最早的设计理念是通过将大量外围设备和CPU集成在一个芯片中，使计算机系统更小，更容易集成进复杂的而对提及要求严格的控制设备当中。Intel的Z80是最早按照这种思想设计出的处理器，从此以后，单片机和专用处理器的发展便分道扬镳。

大家都知道我们的电脑主要是由中央处理单元CPU(进行运算、控制)、随机存储器RAM(数据存储)、存储器ROM(程序存储)、输入/输出设备I/O(串行口、并行输出口等)。安装在一个被称之为主板的印刷线路板上，就是我们个人的计算机了。

近日消息，处于重组期的东芝为分拆半导体业务于2月4日正式启动招标程序。据悉，首轮报价已进入最后阶段。但由于出售的股份少于20%，拟参与投标阵营的部分企业出现观望情绪，东芝能否如期拆分半导体业务可能会出现变数。

此次招标，除了在内存事业上和东芝合作的美国西数、美国贝恩资本等投资基金，成功收购夏普后的鸿海据传也加入了战局。

东芝缘何拆分半导体业务
一方面，东芝为的是应付日渐沉重的产业竞争环境，纾解经营压力，并满足筹措营运资金的需求。从产业结构来看，DRAMeXchange统计，在全球NAND Flash产出比重上，三星（Samsung）市占率约为36%，东芝/威腾阵营合计约35%，美光（Micron）/英特尔（Intel）阵营则为17%，海力士（SK Hynix）为12%。

低功耗蓝牙（BLE）被广泛运用于那些需要采集数据并将它们传送至指定目的地的低功耗无线通信应用。在这些应用中，各类传感器需要由某种形式的能源供电，以采集数据，并通过BLE发送。使用有线电源为这些传感器供电一般不具可行性，例如有时候有些传感器是位于人体上的。电池供电型传感器受电池寿命的限制，需要频繁充电。如果某位工程师真正需要设计一款安装后就无需打理的BLE传感器应用，该系统就需要利用光、运动、压力或热量等周围环境中未被利用的能量。

这就是能量采集技术的用武之地。能量采集是一种从外部能源采集能量并用它为嵌入式设备供电的新方法。但是，在能够可靠地运用基于能量采集技术的BLE传感器节点之前，我们需要克服一些挑战，尤其是在低功耗系统设计中。本文将阐述其中的某些挑战以及应对方法。

来自斯坦福大学医学院的科学家近日成功研发了“芯片实验室”（lab on a chip）的全新量产方式，每个芯片的成本只需要1美分，而生产时间只需20分钟左右。科研团队想要为低收入国家创造廉价的诊断方法，生活在这些地区的人们无法承担其他地区的先进医疗手段。

全新的量产方式分为两个部分。第一个部分是清洁的硅树脂微流体室，用于存储患者的细胞以及可重复使用的电子条。第二个部分是使用可大批量商业采购的导电纳米颗粒墨水的喷墨打印机，用于在电子条的柔性聚酯片上进行打印。

这款设备设计用于处理最小容量的样本，并能从混合物中提取单细胞，分离稀有细胞和基于细胞类型的指定细胞。这种方式能够在不标记的情况下对细胞进行分析，避免了使用荧光或者磁性标记来追踪细胞的高昂费用。

文章来源： cnBeta.COM

<strong>著名：</strong> <em>本文是从 Michael Nielsen的电子书<a href="http://neuralnetworksanddeeplearning.com/">Neural Network and Deep Learning</a>的<a href="http://neuralnetwor

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？

这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

不过声音市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说，她的一个朋友建议她从 Java 入手，因为 Hadoop 等大数据基础设施是用 Java 写的。

晶体三极管作为电子技术中一个最为基本的常用器件，其原理对于学习电子技术的人自然应该是一个重点

1、集电结为何会发生反偏导通并产生Ic，这看起来与二极管原理强调的PN结单向导电性相矛盾。

2、放大状态下集电极电流Ic，为什么会只受控于电流Ib而与电压无关;即：Ic与Ib之间为什么存在着一个固定的放大倍数关系。虽然基区较薄，但只要Ib为零，则Ic即为零。

3、饱和状态下，Vc电位很弱的情况下，仍然会有反向大电流Ic的产生。

<strong>“文明像一场五千年的狂奔，不断的进步推动着更快的进步，无数的奇迹催生出更大的奇迹。”
——刘慈欣《三体》</strong>

《三体》中描绘的情形正发生在无人驾驶领域。在去年11月份的洛杉矶车展上，英特尔首席执行官科再奇兴奋地宣布：“英特尔将在未来两年投入超过2.5亿美元的新投资，以期实现全面无人驾驶。”随即，今年1月初的CES上，英特尔的一系列无人驾驶重磅消息再度令科技圈和汽车圈沸腾：宝马集团、英特尔和Mobileye将在2017年下半年开始无人驾驶汽车的路测；英特尔®GO™平台发布，Intel Go品牌诞生；英特尔收购HERE公司15%的股权。破年之际，科再奇对无人驾驶的承诺已经在大刀阔斧地实现。

1、充分了解各方的设计需求，确定合适的解决方案

ADI官网中的一个视频，关于“高速PCB的基础知识演示”，专家告诉你——高速电路设计，优秀的电路设计将带来哪些改变？

本演示将考察两组功能相同的PCB。一组采用传统的PCB设计技术，另一组使用高速PCB设计技术，结果可以观察到性能的提升。