电子产品回收-一些能让我成为一名集成电路设计师的事情吗

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Intel如果无论是从设备的数量还是设备的大小来看,如果规模不够大的话,那么这个微型的微型装置就会发生故障我不知道什么能激励你。但我会继续努力。自从晶体管的发明以来,集成电路已经有了很大的进步。第一个集成电路由杰克 · 基尔比制造,是一个丑陋的东西,看起来像是有人在木条上做了一些标记,并连接了一些电线。5dabddfd5cb6b0e4a167fb34ca51b5b2图像版权,德州仪器公司(Texas Instruments)(顺便说一句,那块锗大约有半英寸长。仅供参考。)其他人都在度假的时候,基尔比自己动手了。当他们回来的时候,他用示波器显示了电路工作的轨迹(顺便说一下,这是一个振荡器)。由于规模庞大,集成电路设计的大部分工作实际上并不是手工完成的。相反,关键的重复组件可能是通过手工设计的,总共只有一次,然后通过电子产品回收回收出价高。脚本迭代和修改算法。据说最好的 IC 版图设计师是
Perl
。现代集成电路设计的另一个特点是,你不可能每次运行时都能生产出同样的设备。同样的硅工艺会让你拥有性能和电源全方位运行的设备,从平板电脑级的功耗一直到巨大功率的设备,这些设备会在没有适当冷却的情况下熔化材料并引发火灾。集成电路设计的乐趣之一就是找到一种对两者都适用的方法。请参阅《半导体变异性的威胁》 ,了解更多关于 IC 设计如何由于变异性而变得具有挑战性的信息。

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我可以分享一个经验也改变了我的职业和我现在的道路。

我可以分享一段经历,这段经电子产品回收 怎样找到正规的电子产品、手机配件、IC芯片、手机屏幕、贵金属回收、提纯、销售和服务为一体的环保企业。历确实改变了我的事业和我现在的道路。当我还在工程学院上学的时候,我讨厌在 e & c 追求我的学士学位。我非常讨厌电气工程……我觉得我正在学习一些应该被载入史册的东西。当我在邻近的计算机科学部门的同事(还有我部门的一些同事)在谈论他们编写的很酷的代码和他们加入大软件公司的愿望时……我觉得选择电子学作为我的专业是一个巨大的错误。我在一家 IT 公司工作过一段时间,在那里我完全迷失了方向。然后出现了这家公司缩写为 SKPIT……并提供给我一个机会,为他们工作,如果我证明我的勇气。我在面试中没有做好工作,但招聘人员可能看到了我眼中闪烁的希望,并给了我这份工作!这家公司让我接触到了制作集成电路所需要的非常酷的东西,我没有回头路可走。我们的模拟训练师,来自 SKPIT 的 Subanna Bhat 教授在一个月内就教会了我一些东西,我在工程学校四年没有学过。一个必须满足这样的老师重新调整你的观点和你如何看待模拟集成电路的原则。从那以后,我一直被驱使着去学习模拟集成电路设计,通过阅读书籍……试图理解那些非常难懂的材料。但是一旦你有了这种心态,你就会爱上你读过的东西。保持对知识的渴望活跃……不要被金钱所驱使。当你有知识的时候,钱就会来。继续学习: -)

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如果你没有动力去做这件事,那么我不认为随便一个陌生人的简短帖子会给你动力。找一些你喜欢做的事情,你想做的事情,然后找到一个赚钱的方法。当工程师唯一的好处就是你想做这份工作。如果你没有那个,你的职业生涯将是痛苦的。
如果你想赚钱,有很多比工程更好的方法。如果你想建立一些特定的东西,你最好用自己的时间来做。如果你想成为团队的一员,有很多方法可以让你成为团队的一员。如果你想帮助别人,那就成为一名医生。作为一名工程师,你很有可能为别人的项目工作。当最后期限开始接近时,工作时间可能会很长。你所做的很多事情在几年内就会过时并被遗忘。所以,如果你不喜欢这份工作的经验,那么这份工作就没有多少可取之处。

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我以模拟设计工程师的身份开始了我的职业生涯,在我转行做其他事情之前的十年里,我的生活就像坐过山车一样,充满了乐趣和压力。在我工作台上那个该死的电路原型不能正常工作的日子里,我看着我的数字同事们,羡慕他们整洁的模拟器和模型。模拟既是科学,也是艺术。例如,我在一间干净的房间里测试我的单芯片、厚膜技术、最终的 IC 封面被揭开的收音机电路,所有这些都装备在面具和塑料服装上。我的示波器探头显示没有任何东西正常工作-锁相环到处都是,我的放大器增益都错了。当然,我不可能在设计上犯那么多错误。沮丧。然后有人因为某种原因关掉了房间的灯,我的电路就断了。然后我想到了发生了什么——芯片的电源被切断了,芯片上各种暴露的表面组件被来自灯光的光子随机激活。打开芯片的电源,一切正常。所以这就是类比是什么样的-挑战,有趣,迷人,但有一个令人不安的运气,在那里也有一些。另一件事是导师的重要性。你在大学里学习这个理论,但是实际上制造真正的电路可以承受现实世界的虐待—- 如果你有一个经验丰富的工程师给你建议,这真的很有帮助。

\”我将试图找出科学停止在模拟设计和艺术开始——或者反过来吗?\”

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这是一个有趣的问题,因为世界各地的许多教授都有自己的回答方式。在一个由事实和科学驱动的领域,这些问题使工程学变得有趣。进入模拟设计有多种方法。我见过来自不同背景的人最终从事模拟设计。然而,在这个答案中,我将重申饶教授在一次讲座中告诉我的内容,我发现它很有趣。许多人开始学习目前流行的使用 mosfet 的模拟设计方法,就像它是按时间顺序产生的一样。所以他们从半导体物理学和带隙理论开始。尽管它是相关的,但它不一定是学习模拟设计的最好方法。这就像在一个晚上听《罗摩衍那》 ,演讲者从达沙拉塔和他的三个妻子的婚姻开始,当他告诉你拉姆和拉文之间有趣的战斗时,已经是凌晨了,很多听众都已经睡着了。所以更好的叙述方式是从战争开始 * 。在这个上下文中,从战争开始意味着从学习信号开始,这正是你最终将使用 mosfet 处理的事情。了解存在于自然界中的各种信号,它们的频率和振幅。只要在示波器上看一下尽可能多的信号就可以了。然后学习信号处理和信号处理本身的需要。一旦你学会了电子产品回收回收公司选哪家?那么最好找源头提炼工厂。因为有实力的工厂相对来说服务更好、出价更高。信号处理,你会发现你需要一个系统来处理信号。这就是系统公司。然后学习处理信号的系统。一旦你了解了各种各样的系统,你就会好奇地想知道它们是如何制造出来的。在这里你可以了解到 mosfet 和它们的构造。然后用场效应管玩乐! !我无意冒犯那些喜欢这样听哈利卡塔音乐的人!

TL;博士:他们不是完全正确的,接口仍由模拟工程师解决了一个常见问题。

我目前在电路设计领域工作。我只是个初学者。但这是我在电路设计领域有丰富经验的教授在课堂上对我们说的话。\”摩尔定律几乎要到头了。这并不是因为我们不能在同样大小的芯片上安装更多的晶体管,而是因为在历史上第一次安装一个单晶体管的成本上升了。它一直在跟随下降趋势,但现在已经转向上升。\”但是我的教授也说,这并不意味着集成电路设计领域没有更多的创新机会。事实上,现在的重点是理解当前的设计趋势,并修改它们,以优化
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,因为这是整个大惊小怪的是: 最小化功耗,同时最大限度地提高速度。当然还有尺寸。虽然在很多领域都有关于电路设计的研究,但这些领域我都知道:。试着不用时钟跑完一圈。时钟是电路功率损耗的主要来源,目前有研究试图找出在没有时钟的情况下建立电路和操作门的方法。
2.理解人类大脑并尝试用类似的方法建立电路模型。
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模拟电路设计更加困难得多。

一个非常有趣的问题。没有看到任何人在相同的上下文中将两者进行比较,因为它们是非常不同的领域。虽然每个职业都有其优缺点,取决于你的个人兴趣,但是我将分享我作为一个模拟设计工程师,现在正在研究机器学习的经历。它们有什么相似之处?两者都需要把重点放在 第一原则上。模拟设计问题主要集中在晶体管级别——稳定性、极点和零点、带宽、偏差等等,这些都需要很多清晰的概念。建立良好的机器学习模型也是如此。了解偏差和方差是如何起作用的,正则化,损失函数,特征选择,学习曲线等等也需要概念清晰,并且关注第一原则。正因为如此,这两个领域都非常关注数学方法。两人都试图模仿世界。在模拟设计中,你通过小信号方程和 Bode 图来模拟晶体管的行为。在机器学习中,你使用高斯分布,朴素贝叶斯假设等来建模世界。像通道长度调变效应效应一样,机器学习也有很多二阶效应,比如过度拟合等等。两者都是产品成功所不可或缺的。做得好的模拟模块可以改变集成电路——你如何与模拟世界接口—— adc、 dac、电源管理、带隙等是所有集成电路的基础。一个好的机器学习算法可以建立或者破坏一个网站-推荐引擎,价格估计等等都依赖于机器学习算法。它们有什么不同?设计周期的长度。在模拟设计中,你可能需要花费一年的时间来设计电子产品回收实力雄厚,有口皆碑的回收公司。 一个好的 LDO,并测试各个角落等等。在 ML- 中,你可以在几天内重申。机器学习有一个快速的反馈回路,在模拟环境中,你必须慢慢建立所有真实世界的案例和例子,如负载的浪涌电流,电源波动等等。在模拟设计中,在布局之后,可能需要进行大量的测试,提取模型,重复测试,直到确定系统是可靠的。在机器学习中,可靠性工作更多的是对你所拥有的数据进行不同的曲折处理——包装、交叉验证、学习曲线等等。这几乎就像你在忙着设计机器学习算法的同时还在做可靠性工作一样。可扩展性。当然,一个设计良好的 LDO 可以成为数以百万计的芯片的面包和黄油。但是扩展并不容易,因为在不同的 ic 中有不同的技术节点——可能需要为新的节点重新设计。因此,在0.18 um 中良好的 LDO 在90纳米技术节点中工作之前可能不会有太多的调整。另一方面,机器学习算法曾经是用 c 或 Python 这样的生产语言编写的,它们可以按照你想要的大小进行扩展。新问题的可用性。这对我来说是一个关键点。在模拟设计方面,许多开创性的工作是在80年代由鲍勃 · 皮斯和吉姆 · 威廉姆斯这样的人带头完成的。许多想法已经有人尝试过(大部分是在格雷和梅耶的书中) ,但是机器学习是一个新的领域。很多问题都没有解决。在 NLP 和深度学习中的问题是新的和令人兴奋的。潜在的用例还有很多——航空学、食品工业、交通、网络安全、传感器和 IoTs、书籍和文学……所以这个问题没有一个答案,由你来决定。你也许可以把两者结合起来,建立模拟芯片,做机器学习?做你喜欢的事情!:)

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你能指出任何可靠的数据来源来证实你所说的数据很难找到吗?还有,你能指出哪些数据表明优秀的上层集成电路设计工程师只能过中产阶级的生活?加州大学伯克利分校(University of California-Berkeley)公共政策教授、前劳工部长罗伯特 · 赖克(Robert Reich)建议,中产阶级电子产品回收一个价钱?的定义是: 家庭收入高于或低于中位数50% ,这意味着中产阶级的平均年收入在25,500美元至76,500美元之间。集成电路设计师工资(美国)说,集成电路设计师的工资范围是美元至美元,平均9000美元以上——明显高于中产阶级。有没有数据显示99% 的人在50岁之前下岗?
你提出了很多未经证实或不正确的声称。

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