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深圳市斌腾达科技有限公司

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L尺寸3.2 ±0.3mm  W尺寸2.5 ±0.2mm  T尺寸2.0 +0/-0.3mm  外部电极尺寸e0.3mm min.  外部电极间距离g1.2mm min.  尺寸代码 inch(mm)1210 (3225M)  规格静电容量0.10μF ±10%  额定电压250Vdc  温度特性 (标准规格)X7R(EIA)  静电容量変化率±15.0%  温度特性的温度范围-55 to 125℃  工作温度范围-55 to 125℃  

这顶“桂冠”只有两位候选人：俗话说，前端能打看BERT，底层深度看图网络。其实并没有这句俗话……但是BERT和图网络在今天的AI界并驾齐驱，堪称被讨论最多的两种技术，这一点是毫无疑问的。谷歌的BERT作为一种算法模型，在语言任务上展现出了不讲道理的应用效果，熠熠夺目自然很容易理解。

但另一个最近大家听到很多次的词，图网络，可能就没那么容易理解了。相比某种算法，图网络更像是一个学术思考下若干种技术解决思路的集合，非常抽象和底层。它的价值到底在哪？为什么甚至能被抬高到“深度学习的救星”这种程度？我们发现，目前关于图网络的解释，大多都是从论文出发。非技术背景的读者可能会看得有点晕。所以这里想用一些“大白话”，来描述一下：风口浪尖上的图网络，究竟有什么秘密？

想让自己在AI圈潮酷起来吗？聊Graph和GNN吧！

所谓图网络，并不是指有图片的网站……而是指基于图（Graph）数据进行工作的神经网络。

Graph，翻译成“图”，或者“图谱”。这是一个数学概念，指由顶点（nodes）和边（edges）构成的一种数学关系。后来这个概念引申到了计算机科学中，成为了一种重要的数据形式，用来表示单元间相互有联系的数据网络。此外，这个概念还引申到了生物学、社会科学和历史学等无数学科，甚至变成了我们生活中的常见概念。在警匪片里，警局或者侦探办公室的墙上，往往挂着罪犯的关系网络图，这大概是我们生活中最常见的Graph。

回到计算机科学领域，图数据和基于图的分析，广泛应用于各种分类、链路、聚类任务里。人工智能领域有个重要的分支，叫做知识图谱。基本逻辑就是将知识进行Graph化，从而在我们寻找知识时，可以依据图谱关系进行追踪和定位。比如我们在搜索引擎中搜某个名人时，相关推荐会跳出来跟这个人字面意义上无关的其他人。这就是知识图谱在起作用。那么图网络是怎么搞出来的呢？

大家可能知道这样一个“唱衰AI”的小故事：用机器视觉技术，AI今天可以很轻松识别出来一张照片上的几张人脸。但它无法像真人一样，一眼看出来图上是朋友、恋人还是家庭聚会。换句话说，一般意义上AI无法获得和增强用人类常识去进行逻辑推理的能力。很多人以此判断，今天的AI并不怎么智能。

AI科学家们琢磨了一下，表示这事儿有办法搞定。如果把图／图谱作为AI的一部分，将深度学习带来的学习能力，和图谱代表的逻辑关系结合起来，是不是就好很多。

事实上，Graph＋Deeplearning并不是一个全新概念。最早在2009年，就有研究提出了二者的结合。近几年这个领域陆续在有研究出来。对于这个组合产物，学术界有人称之为图卷积网络（GCN），也有人称呼其为图神经网络（GNN）或者图网络（GN，Graph Networks），其技术内涵和命名思路也各不相同。这里暂且使用图网络这个笼统称呼。

图网络作为一种新的AI研究思路，之所以能够在2018年被点燃，很大程度还是号称AI扛把子的DeepMind的功劳。在火种抛出、全球跟进以及反复争论之后，图网络变成了AI学术圈最靓仔的那个关键词。今天大有一种，聊深度学习不说图网络就很low的感觉……

从识别小能手到推理专家：AI新贵求职

有种论调是这么说的：深度学习已死，图网络才是未来。这句话怎么琢磨都有问题。因为从图网络在去年被“翻新”出来那一刻，它在本质上还是对流行的多层神经网络的一种补充。让我们来打个比方，看一下跟传统深度学习相比，图网络应该是如何工作的。

举个例子，假如我们想让教育我们的孩子，让他认识新来的邻居一家人。我们应该怎么办呢？可以选择给他讲，隔壁新来了某个小朋友，他爸爸是谁妈妈是谁。但是这样不直观，孩子很容易记不住。而更快的方式或许是拿着照片给他看，告诉他照片上的人都是什么关系。而在这个工作之前，其实我们已经完成了一个先觉条件：我们已经告诉过孩子，爸爸妈妈爷爷奶奶这些称呼，分别指代的是什么意思。他理解这些“边”，然后再代入新邻居一家人具体的样貌性格交谈作为“顶点”，最终构成了对邻居一家这个“图”的网络化认识。

AI新贵上位 图网络是怎么火起来的？

而我们在用深度学习教导AI时，往往是省略掉第一步。直接给出大量照片和语音文字资料进行训练，强迫AI去“记住”这一家人的关系。然而在AI缺乏对家庭关系的基本常识情况下，它到底能不能记住，是怎么记住的，会不会出现偏差，其实我们都是不知道的。

某种程度上，这就是深度学习的黑箱性来源之一。所以图网络的思路是，首先让AI构建一个“图”数据，先理解爸爸妈妈这一类关系的含义，再去学习具体的家庭数据。这样AI就可以依靠已经积累的节点间的消息传递性，来自己推理下一个要认识的家庭究竟谁是爸爸谁是儿子。这也就意味着，图网络某种程度上有了自己推理的能力。如果将这种能力推而广之，AI就将可能在非常复杂的联系和推理中完成智能工作。

前面说了，这个领域的工作其实一直没有停止。但是之所以没有广泛流行，一方面是因为这个领域相对小众，缺少重磅研究来引发大家的关注；另一方面也是因为看不见摸不着，缺少开源模型来检验理论的正误。

去年6月，DeepMind联合谷歌大脑、麻省理工等机构的27位学者，共同发表了关于图网络的论文《Relational inductive biases， deep learning， and_graph networks．》，接着开源了相关的算法包GraphNet。这篇文章中，DeepMind不仅提出了新的算法模型，希望能用图网络实现端到端的学习；同时也总结归纳了此前图网络各个流派的研究方法，并将其在新算法上进行了融合。

在这个有点承上启下意味的研究出来后，大量关于图网络的综述、应用检验，以及新算法的探讨开始在学术界萌生。随着全球AI圈的共同发力，这门AI技术新贵正在尝试走向台前。

我国汽车工业迅速发展，汽车部件的进步和更新也加快了步伐。对于汽车部件中的阀门控制要求越来越高，电机驱动、位置反馈等集成度提高。本文介绍了Melexis三轴霍尔位置传感器MLX90363的产品和LIN电机驱动MLX81315，以及它们在汽车智能阀门控制中应用。

三轴霍尔位置传感器MLX90363

MLX90363在位置有出色的表现，由于采用了Melexis公司的Triaxis专利技术，因此可精确测量X、Y、Z轴方向上的磁通密度变化。芯片具有自我诊断的功能，输出接口也是SPI数字通讯方式，方便做快速的数字控制，其位置的输出精度可达到14位。适合应用领域，包括非接触位置传感器，绝对线性位置传感器，方向盘位置传感器，阀门位置传感器。

嵌入式系统无疑是当前国内最热门的技术之一，但是该如何来学好嵌入式系统？

好的学习方法是前提，但正确的学习步骤依然不可缺少，分享一下比较主流的嵌入式学习步骤，对不知该从哪里开始学习和入手的朋友都会有一定的帮助，可以为你指点迷经。

嵌入式学习步骤主要分为三个阶段

Step1:基础与理论阶段

主要包括一些理论知识，你至少了解这行业吧，基本的Linux系统使用;其次就是嵌入式核心开发语言C语言(必须精通);了解C语言数据结构及经典算法编程;最后就是要了解嵌入式产品的一个基本的开发流程，这对后续的开发有很大的帮助，不至于是那么的迷茫。

Step2:嵌入式系统核心开发

整理了下，至少这些是你要学会的，当前企业招人，应用层的开发挺多，特别刚入行前期，神马驱动的、移植的相关的可能你还不熟练，找工作就靠下面这些知识点了。

嵌入式 Linux应用编程;

·嵌入式 Linux并发程序设计;

·嵌入式 Linux网络编程;

·嵌入式数据库开发;

·嵌入式 Linux应用综合项目;

·ARM处理器编程;

·ARM硬件接口开发;

Step3:底层

嵌入式底层一般会涉及到，如何把你写的程序移植到开发板上运行，那么就会接触到系统移植、内核驱动开发等等，这是嵌入式工程师最高境界。主要要学以下这些：

嵌入式Linux系统开发;

嵌入式Linux内核开发;

嵌入式Linux驱动开发基础;

嵌入式Linux驱动高级开发;

具体的嵌入式学习步骤就介绍到这里了，除以上相关学习内容外，对于嵌入式学习者来讲还应该具备一些学习态度和学习方法。

1.在学习和工作中要脚踏实地在对所学内容有一定了解之后，在任何项目进行中就保留自己的想法，如果自己能够解决更好，如果不能可以找其他朋友帮忙，共同探讨遇到的问题，如果只懂执行过程，没有自己的想法，即使人家把代码给咱，咱又能了解多少?

2.多看代码、多写代码找一些可能我做的不是太好，所以建议现在打算学习嵌入式的朋友们一定要多看、多练，见多识广，熟能生巧。

以上嵌入式学习步骤主要涉及的内容有嵌入式专业知识的学习和学习态度的一些小建议，希望以上内容对你会有所帮助。