本资源包包括通往5G之路的常见问题、使用毫米波峰窝系统铺就5G无线之路、5G大规模多入多出（MIMO）测试台：从理论到实现、NI与上海无线通信研究中心合作创建国内首家5G联合实验室、NI和瑞典隆德大学宣布合作开发大规模MIMO原型测试台等资源。更多RF详情见 ni.com/rf/zhs/ 。

从人工智能驱动的手机APP到可穿戴技术，科技创新帮助人们通过坚持冥想和各种减压方式找到最适合他们的生活方式。

在很多时候，技术的迅猛发展使现代人时刻处于高压的生活节奏中。然而，一些创新者正在使用科技来减少压力，鼓励心态平和，从而改善健康。

<center><img src="http://intel.eetrend.com/files/2017-03/wen_zhang_/100005402-17078-1.jpg…; alt=""></center>

AI的方法有许多，除了我们较为熟悉的“五大流派”，本文作者对AI的各流派进行细分，梳理了起码17种方法，并用一张图直观地展现。作者说，各种AI方法并不平等，站错队可能导致自取灭亡。

<center><img src="http://intel.eetrend.com/files/2017-03/wen_zhang_/100005401-17053-1.jpe…; alt=“一图看懂：AI方法不平等 站错队可能自取灭亡” width="600"></center>

<p>从事电子行业，对各类电子元器件有种说不出的感情，对于从事电子行业的工程师来说，电子元器件就像人们日常进口的米饭一样，是每天都需要去接触，每天都需要用到的，但其实里面的门门道道很多工程师未必了解。这里列举出电子行业中工程师门常用的十大电子元器件，及相关的基础概念和知识，和大家一起温习一遍。</p>
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<strong>1.晶体和晶振</strong>
通常，我们会将“晶体”（Crystal）和“晶振”（Oscillator）都叫成“晶振”，这种叫法并不恰当。
无源晶体是有两个引脚的无极性元件，如图1(a)。正常工作时，需要借助外部电路产生振荡信号，自身并不需要单独外加电源。

该篇将分析对象限定为一个DAC，其中的输出缓冲器在正常模式下被加电：零量程或中量程。文章将分析一下DAC输出在高阻抗模式中被加电的情况。同时提出一个针对加电毛刺脉冲的数学模型，随后给出一个尽可能减少此毛刺脉冲的电路板级解决方案。

<strong>原理</strong>
该篇将分析对象限定为一个DAC，其中的输出缓冲器在正常模式下被加电：零量程或中量程。文章将分析一下DAC输出在高阻抗模式中被加电的情况。同时提出一个针对加电毛刺脉冲的数学模型，随后给出一个尽可能减少此毛刺脉冲的电路板级解决方案。

<strong>原理</strong>

<font color="#FF8000">作者：Glenn Morita</font>

低压差稳压器(LDO)看似简单，但可提供重要功能，例如将负载与不干净的电源隔离开来或者构建低噪声电源来为敏感电路供电。

本简短教程介绍了一些常用的LDO相关术语，以及一些基本概念，如压差、裕量电压、静态电流、接地电流、关断电流、效率、直流输入电压和负载调整率、输入电压和负载瞬态响应、电源抑制比(PSRR)、输出噪声和精度。同时，为了方便理解，文中采用了示例和插图。

设计过程中通常到后期才会进行LDO选型，并且很少进行分析。本文所述的概念将使设计人员能够根据系统要求挑选最佳的LDO。

<strong>压差 </strong>

如同当今半导体行业内几乎所有事情一样，硬件系统设计师也正在极力做到少花钱多办事。当您增加新的单功能集成电路(IC)时，您需要花费时间进行评估、阅读新数据资料，甚至寻求IC厂商的支持。每种器件都需要采购、库存、建立产品编号以及执行附加审核和运作。所有这些时间、劳力以及库存空间加起来，维持一种新IC所需的费用通常在大约$600至$800/年。

一般普遍认为，您可重用的设计越多，上市时间就越快；同时也将把成本、风险以及设计复杂度降至最低。本文中，我们讨论可编程模拟器件，包括其工作原理以及对设计者的好处。我们希望——好处多多！

<strong>有效的重用设计最大程度缩短上市时间</strong>

<p>最近一直在研究信道编码，发现在信道编码里面有一个电路比较重要也比较有趣，那就是线性反馈移位寄存器 LFSR ，相信大家对 LFSR 电路也不陌生了，在通信领域lfsr有着很广泛的应用，比如说M序列，扰码，信道编码，密码学这方面都有很广泛的应用，LFRS的结构一般如下图：</p>

以“The NEXT 女大当‘驾’无人车”为主题的英特尔无人驾驶分享会今天举行，来自英特尔公司、赛迪情报中心、上汽通用泛亚汽车技术中心、地平线等的多位行业资深人士参加本次分享会，在三八妇女节之际聚焦女性话题，共话无人驾驶为女性驾车体验带来的精彩未来。同时，赛迪情报中心在会上发布《女性司机驾驶行为及对无人驾驶态度研究》报告，通过调查了解女性驾驶者对无人驾驶技术的态度，为正确评价和认识无人驾驶技术，以及制定无人驾驶技术发展的有关策略提供科学依据。

视频——Intel's Leading Role in 5G

无人驾驶领域的领军者——英特尔，去年宣布成立无人驾驶事业部，致力于以革命性的方式重塑驾驶体验！
眼见为实，我们来到研发第一线——英特尔位于美国亚利桑那州的无人驾驶实验室，它又被称为车轮上的实验室，为大家带来最直接的体验。

我们习惯了搭乘汽车、飞机这样的交通工具，与古人相比已是天壤之别；而未来的人类也会惊讶历史上居然有一段时间，人们每天手动操作着一个大铁块，穿梭于拥挤不堪的道路。

未来，属于无人驾驶。它不仅让人类的双手远离方向盘，也优化了交通网络，带来更安全、更高效的驾驶体验。

无人驾驶领域的领军者——英特尔，去年宣布成立无人驾驶事业部，致力于以革命性的方式重塑驾驶体验！
眼见为实，我们来到研发第一线——英特尔位于美国亚利桑那州的无人驾驶实验室，它又被称为车轮上的实验室，为大家带来最直接的体验。

2017年世界移动通信大会（MWC 2017）今天进入第三日。英特尔继续公布了与5G业界领导厂商的一系列全新合作项目，以及在推动5G标准化方面的最新进展。这些合作与产品包括：

统一标准（3GPP）
在2月28日举行的全球5G测试峰会上，英特尔携手AT&T、中国移动、NTT DoCoMo、沃达丰、爱立信、华为、Keysight、联发科、诺基亚、高通、R&S、中兴通讯和大唐电信，联合宣布将通过5G测试、试验，以及开展更广泛的电信运营商、厂商以及垂直行业合作伙伴协作以构建一个完整的端到端生态系统，来共同推动全球统一的5G标准的实现。目前，声明的参与方已经开始在包括移动宽带在内的一系列应用实例中进行早期试验和互通测试，为3GPP Release-15规范建立一个成熟的5G生态系统，并保障快速有效的上市时间。

为什么世界需要5G——Intel视频

<strong>作者：凌力尔特公司电源产品部设计部门负责人Eko Lisuwandi </strong>

<strong>背景信息 </strong>

电池在日常设备中的使用变得越来越普及了。在很多这类产品中，充电连接器是难以或无法使用的。例如，有些产品需要密封机壳，以针对严酷环境保护敏感的电子组件，以及允许便利地清洁或消毒。另一些产品可能是因为太小而容纳不下连接器，而且如果电池供电应用包括移动或旋转部件，那么在这类应用的产品中，就不用再考虑有线充电的可能性了。在这类以及其他一些应用中，无线充电很有用，提高了可靠性和坚固性。

无线功率传送有很多方式。在不到几英寸的短距离上，常用电容或电感耦合。本文中讨论的是使用电感耦合的解决方案。

作者：Yvette

当今世界，设计师们似乎永远不停地在追求更高效率。我们希望以更低的功率输入得到更高的功率输出！更高的系统效率需要团队的努力，这包括（但不限于）性能更高的栅极驱动器、控制器和新的宽禁带技术。

特别是高电流栅极驱动器，其能够通过降低开关损耗帮助提升整体系统效率。当FET开关打开或关闭时，就会出现开关损耗。为了打开FET，栅极电容得到的电荷必须超过阈值电压。栅极驱动器的驱动电流有助于栅极电容的充电。驱动电流能力越高，电容的充放电速度就越快。拉灌大量电荷的能力可以降低功率损耗和畸变。（传导损耗是另一种FET开关损耗，传导损耗取决于内部电阻或FET的RDS(on)值，其中，随着电流通过，FET也会耗散功率。）

需要大量数字处理的电子系统常常利用FPGA或CPLD等现场可编程器件实现，而不是利用定制专用集成电路(ASIC)。虽然定制ASIC可能比现场可编程器件具有成本优势，但现场可编程器件具有即时制造周转、低启动成本以及设计速度和方便性等优点。这些优点已使FPGA和CPLD成为实现以太网交换机和路由器、存储局域网设备和多媒体内容传输系统等复杂数字系统的首选器件。

对于让机器人完成我们想要做的事情，它们需要理解我们的命令才行。在绝大多数情况下，这意味着我们必须和它们妥协：例如，教授它们错综复杂的人类语言，或者给它们明确的命令来完成非常具体的任务。
但是，如果我们可以开发出一种机器人，它们就像是我们身体的一部分，并且可以做任何我们想做的事情，那会怎样呢？

来自麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和波士顿大学的一个团队正致力于解决这个问题，创建一个反馈系统，让人们仅仅使用他们的大脑就可以立即纠正机器人的错误。
在MIT开发的反馈系统使人类操作员只使用大脑信号就可实时纠正机器人做出的选择。

从综艺节目《危险边缘》（Jeopardy）的赢家和围棋大师，再到不光彩的、与广告有关的种族定性，我们似乎进入了一个人工智能发展飞速加快的时代。但是，要创造出这样一个完全有感知能力的人——他的电子“大脑”能够利用公平的道德判断来完全参与复杂的认知任务，目前我们的能力还不能做到。

　　不幸的是，目前的事态发展让人们普遍担心人工智能未来可能会变成什么。它在最近流行文化中的表现表明，我们对这项技术的态度是多么谨慎和悲观。恐惧的问题在于，它可能会造成严重的后果，有时还会助长无知。

　　了解人工智能的内部运作是解决这些忧虑的一剂良药。而且，这种认真可以促成负责任的和令人放心的参与。

　　人工智能的核心基础是机器学习，这是一种优雅而又广泛使用的工具。但要理解机器学习的意义，我们首先需要研究它的潜力是如何绝对超过它的坏处的。