电工电子技术授课王工一浙江交通课件

电工电子技术Electrical&ElectronicTechnology授课教师：王工一浙江交通职业技术学院电工电子技术发展大事记公元前2500年前后，古代中国人已经具有天然的磁石知识。古人将磁石称为慈石来形容磁石“以为母也，故能引其子”的功能。公元前1000年前后，《吕氏春秋》记载了指南针；公元前600年前后，古希腊人发现摩擦琥珀吸引羽毛，用磁铁矿石吸引铁片的现象；1663年，盖里克发明摩擦起电机;1720年，英国牧师格雷研究了电的传导现象;1733年，杜非分别了两种电：松脂电和玻璃电；1745年，马森布洛克发现了莱顿瓶，为贮存电荷找到了一个方法；1746年，富兰克林提出了正电、负电的概念一直沿用至今；1752年，富兰克林完成了风筝实验；1785年，库仑总结出电荷的力学定理；1791年，贾法尼发现了电流；1800年，伏特创立了电位差理论；1820年，奥斯特发现导线通电，磁针偏转；1826年，欧姆建立了欧姆定律；1827年，安培将他的电磁现象的研究综合在《电动力学现象的数学理论》；1831年，法拉弟完成磁生电实验；1833年，楞次提出了楞次定律；1834年，雅可比试制出了由电磁铁构成的直流电动机；1844年，楞次与焦耳分别独立确定了电流热效应定律（焦耳-楞次定律）1865年，麦克斯韦发表电磁理论公式；1866年，西门子发明了自励式直流发电机;1869年，格拉姆制成了环形电枢，发明了环形电枢发电机；1888年，赫兹证明了电磁波的存在；1896年，马可尼发明电报，获1908年诺贝尔奖；1897年，汤姆荪发现电子，获1906年诺贝尔奖；1897年，西屋公司制成了感应电动机；1904年，弗莱明发明了电子管；1940年，美国贝尔实验室发明了数据型网络；1946年，约翰·冯·诺依曼、埃克特、莫希利、戈尔斯坦，以及华人科学家朱传榘发明并建造了第一代通用计算机—ENIAC；1947年，萧克利、丁、布拉顿发明晶体管，获1956年诺贝尔奖；1947年，美国贝尔实验室发明了移动电话技术；1954年，美国贝尔实验室研制成功第一台使用晶体管线路的计算机；1954年，美国贝尔实验室发明了太阳能电池；1958年，基尔比发明集成电路，获2000年诺贝尔奖；1958年，美国贝尔实验室发明了激光；1960年，美国贝尔实验室发明了金氧半场效应晶体管(MOSFET)；1962年，美国贝尔实验室发明了语音信号数字传输、通信卫星：Telstar1；1963年，美国贝尔实验室发明了无线电天文学；1964年，IBM推出了System/360大型电脑；1969年，美国贝尔实验室发明了UNIX操作系统、电荷耦合组件CCD；1972年，美国贝尔实验室发明了C语言；1979年，美国贝尔实验室发明了系统单芯片型的数字信号处理器；1980年，在美国的卡内基梅隆大学(CMU)召开了第一届机器学习国际研讨会，标志着机器学习研究已在全世界兴起；1980年，德鲁·麦狄蒙（DrewMcDermott）和乔恩·多伊尔（JonDoyle）提出非单调逻辑，以及后期的机器人系统。1980年，卡耐基梅隆大学为DEC公司开发了一个名为XCON的专家系统；1981年，保罗（R.P.Paul）出版第一本机器人学课本，“RobotManipulator：Mathematics，ProgrammingsandControl”，标志着机器人学科走向成熟；1982年，马尔（DavidMarr）发表代表作《视觉计算理论》提出计算机视觉（ComputerVision）的概念，并构建系统的视觉理论，对认知科学（CognitiveScience）也产生了很深远的影响。1982年，约翰·霍普菲尔德（JohnHopfield）发明了霍普菲尔德网络；1983年，TerrenceSejnowski,Hinton等人发明了玻尔兹曼机（BoltzmannMachines），也称为随机霍普菲尔德网络；1985年，朱迪亚·珀尔提出贝叶斯网络(Bayesiannetwork)；1986年，罗德尼·布鲁克斯(Brooks)发表论文《移动机器人鲁棒分层控制系统》；1986年，辛顿(GeoffreyHinton)等人先后提出了多层感知器(MLP)与反向传播（BP）训练相结合的理念，开启了神经网络新一轮的高潮；1986年，昆兰（RossQuinlan）提出ID3决策树算法1989年，GeorgeCybenko证明了“万能近似定理”（universalapproximationtheorem）；1989年，LeCun(CNN之父)结合反向传播算法与权值共享的卷积神经层发明了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）；1995年，Cortes和Vapnik提出联结主义经典的支持向量机(SupportVectorMachine)；1995年，Freund和schapire提出了AdaBoost(AdaptiveBoosting)算法；1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;1997年，SeppHochreiter和JürgenSchmidhuber提出了长短期记忆神经网络(LSTM)；1998年，万维网联盟的蒂姆·伯纳斯·李(TimBerners-Lee)提出语义网(SemanticWeb)的概念；2001年，JohnLafferty首次提出条件随机场模型（Conditionalrandomfield，CRF）；2001年，布雷曼博士提出随机森林（RandomForest）；2003年，DavidBlei,AndrewNg和MichaelI.Jordan于2003年提出LDA（LatentDirichletAllocation）;2003年，Google公布了3篇大数据奠基性论文：非结构化文件分布式存储（GFS）、分布式计算（MapReduce）及结构化数据存储（BigTable），并奠定了现代大数据技术的理论基础；2005年，波士顿动力公司推出一款动力平衡四足机器狗；2006年，杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫正式提出了深度学习的概念（DeepingLearning）；2010年，SinnoJialinPan和QiangYang发表文章《迁移学习的调查》；2011年，IBMWatson问答机器人参与Jeopardy回答测验比赛最终赢得了冠军；2012年，Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的AlexNet神经网络模型在ImageNet竞赛大获全胜；2012年，谷歌正式发布谷歌知识图谱GoogleKnowledgeGraph）；2013年，DurkKingma和MaxWelling在ICLR上以文章《Auto-EncodingVariationalBayes》提出变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）；2013年，Google的TomasMikolov在《EfficientEstimationofWordRepresentationinVectorSpace》提出经典的Word2Vec模型用来学习单词分布式表示；2014年，聊天程序“尤金·古斯特曼”（EugeneGoostman）在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，首次“通过”了图灵测试；2014年，Goodfellow及Bengio等人提出生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）；2015年，LeCun、Bengio和Hinton推出了深度学习的联合综述《Deeplearning》2015年，MicrosoftResearch的KaimingHe等人提出的残差网络（ResNet）在ImageNet大规模视觉识别竞赛中获得了图像分类和物体识别的优胜；2015年，谷歌开源TensorFlow框架；2015年，马斯克等人共同创建OpenAI；2016年，谷歌提出联邦学习方法；2016年，AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2017年，中国香港的汉森机器人技术公司（HansonRobotics）开发的类人机器人索菲亚；2018年，Google提出论文《Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》并发布Bert(BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers)模型；2019年，IBM宣布推出QSystemOne；2019年，香港InsilicoMedicine公司和多伦多大学的研究团队实现了重大实验突破，通过深度学习和生成模型相关的技术证明了AI发现分子策略的有效性；2020年，Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个无监督学习算法；2020年，OpenAI开发的文字生成(textgeneration)人工智能GPT-3；2020年，谷歌旗下DeepMind的AlphaFold2人工智能系统有力地解决了蛋白质结构预测的里程碑式问题；2020年，中国科学技术大学潘建伟等人成功构建76个光子的量子计算原型机“九章”；2021年，OpenAI提出两个连接文本与图像的神经网络：DALL·E和CLIP；2021年，德国Eleuther人工智能公司于当年3月下旬推出开源的文本AI模型GPT-Neo；2021年，美国斯坦福大学的研究人员开发出一种用于打字的脑机接口（brain–computerinterface,BCI）；2021年，AlphaFold2能很好地预判蛋白质与分子结合的概率，为人类展示了人工智能驱动自然学科研究的无限潜力；2022年，ChatGPT商业运营，AI的想象瞬时就开始爆了......绪论绪论在导体构成的电路边界条件下，电磁场局限在集总参数元件内，电学规律可以简化为基本电路定律。而不必求解复杂的麦克斯韦方程组。但是，如果电磁场是分布较大的空间时，就不能用集总参数元件模型，此时仍然需用麦克斯韦方程组求解。KCLKVL...简化绪论在电工技术中，电路状态的改变大多是由导体触点的通断来实现的。导体的导电性相对不变，基本可以直接使用电路基本知识。绪论在电子技术中，由于使用了半导体等电子元件，导体的导电性变化较多，在电路的不同状态下需要把电路抽象成不同的电路模型，再使用电路的基本知识。绪论如果在一个电子电路中，我们的关注重点从电流电压的具体数值，转移到只关注电路中电流电压的两种状态，比如高电平或低电平，那么，这个电路就是一个数字电路。我