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InP HEMT 的分布式小信号等效电路建模方法
2. 1 寄生电感 小信号外参数提取方法的关键是简化图 1 中某一特定偏置点处的等效电路。在冷夹断条件下（ V ds =0 ， V gs < - V th ），漏源电流源和输出电导可忽略不计，因此耗尽区可以用三个电容 C ig 、 C id 和 C igd 来表征，如图 2 所示。通常先提取寄生电容，无法消除寄生电感的影响，因此在提取寄生电容之前必须先去嵌入寄生电感 L g 、 L d 和 L s ，这也是本文方法与 Gao 等方法的不同之处
S PONTAN EI TY 让生活变得有价值。如果我们拥有了
自发性使生命变得有价值。如果我们对每个问题都有答案，并且能够在走向未来的特定道路之前准确地预测我们的行动和选择的结果，人类的生活将会大不相同——有些人甚至可能会说是不同的。我们必须自己努力，犯错误，并向错误中学习，这一事实提供了一定程度的自由，但我们任何人都不应认为这是理所当然的。我们不久前才有机会驾驶一辆可以直达街道的汽车，或者绕着街道跑一圈，第一次尝试一条新路线，而不是直接选择最短的路线，然后依靠这条路线到达目的地。虽然我们都对现在能够如此轻松地环游世界感到欣慰，但这里也存在一个可能的成本增加——自动参数 x。我们现在能够以无摩擦的方式进行交易，从而推动我们无法保持的反应。在发送或接收信息之前，身体动作的消除意味着我们的思考和信息消耗时间减少了。但如果这还不够的话，我们现在还以“自助服务”承诺的性能增益的名义，消除了人机交互，转而支持机器响应。作为我们称之为数字化转型的条件的一部分，人们已经放弃了呼叫中心的人类操作员，转而支持在线聊天机器人。曾经依赖于自己或工作或游戏的同理心人际杀戮现在或成为预测性在线互动的一部分。曾经令人钦佩的表达语言现在已经让位于一些WW或DS。虽然这可能被认为是细胞体效率的新水平，但很少有人会不同意我们已经失去了人类本质的一些东西，尽管我们在交易绩效中感知到了所有的收获。因。为了实现人类的梦想，我们每个人都训练着与云端相连的机器，以相似的心态行动：像我们一样思考，使用我们的语言和言语，而不考虑它的偏见和成见，所有这些都是在按下按钮的推动下进行的。更有趣的是，当算法和大数据引擎使用自动数据收集机来观看手部监听我们的声音时，可能会，甚至间接地。有了位置和条件信息等额外参数，能够看到某人的面部表情，甚至听到他们说话的语气或内容，可能就足以驱动分析引擎来确定某人是快乐还是悲伤，是否真的容易激动，甚至是否处于特定情况的“危险之中”。可以预先假设个人会采取先发制人的行动，而这些个人可能会以自然的倾向进行干预，