头条 四分之一市场份额，RISC-V正式跻身主流架构行列 在中美科技竞争日趋激烈的背景下，RISC-V凭借其开源、免费、可定制的特性，被许多人视为中国芯片产业实现"弯道超车"的关键路径。开源的RISC-V，是中国芯未来的重要组成部分，但不是全部答案。 最新资讯 Rightware与瑞萨开发利用R-Car H3片上系统的人机界面 领先的汽车行业用户界面软件提供商Rightware今天宣布，该公司与首屈一指的先进半导体解决方案供应商瑞萨电子(Renesas Electronics Corporation) (TSE: 6723)携手演示瑞萨电子R-Car H3片上系统(SoC)和Rightware Kanzi®的功能。此次演示呈现了具有信息娱乐和高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems)的高保真可配置数字集群，并展示了R-Car H3片上系统和Imagination Technologies的PowerVR™ GX6650图形处理器的强大图形处理能力。 发表于：2016/3/1 Imagination和明导国际合作 利用 Veloce 和 Codelink 来加速基于 MIPS 设计的验证 Imagination Technologies 和明导国际（Mentor Graphics）宣布，双方已就硬件模拟（emulation）技术展开合作，以协助共同客户加速产品的上市时间。现在，Imagination 全系列的从入门级到最高性能 MIPS CPU 的设计，包括最新推出的以 MIPS R6 架构为基础的深度嵌入式 M 级 M6250，都能运用 Mentor® Veloce® 硬件模拟平台，特别是 Codelink™ 产品来进行调试。明导将利用 MIPS CPU 在全球各地进行培训课程与 Codelink 展示。 发表于：2016/3/1 英飞凌携手合作伙伴亮相2016年美国RSA信息安全大会展示物联网安全 对于物联网成功发展而言，日趋重要的是系统设计与实施简单易用，同时拥有强大的硬件安全性。根据IHS Technology预测，2014年至2020年间，在物联网应用中使用的嵌入式安全控制器的年复合增长率将达到30%，发货量超过4.8亿件。 发表于：2016/3/1 艾迈斯半导体任命拥有丰富半导体行业经验的Alexander Everke为首席执行官 全球领先的高性能传感器和模拟解决方案供应商艾迈斯半导体公司（ams AG，SIX股票代码：AMS）宣布任命Alexander Everke为首席执行官。Alexander Everke先生于2015年10月作为首席执行官候选人加入艾迈斯半导体管理委员会，并将其在半导体行业超过24年的丰富经验带入艾迈斯半导体。 发表于：2016/3/1 LAPIS Semiconductor开发出 Bluetooth® Smart通信LSI“ML7125-002” ROHM集团旗下的LAPIS Semiconductor公司（蓝碧石半导体）开发出支持Bluetooth® v4.1标准（Bluetooth® Smart）的2.4GHz无线通信LSI “ML7125-002”，并已开始量产销售。本产品非常适用于Beacon和串行通信设备等需要简化系统和延长小型电池寿命的IoT设备。 发表于：2016/3/1 Silicon Labs凭借节能的SoC和软件解决方案 开展Bluetooth Smart连接 2016年3月1日-Silicon Labs（芯科科技有限公司，NASDAQ：SLAB）推出新型的Blue Gecko无线SoC系列产品，其具有灵活的价格/性能选项，以及可扩展至+19.5dBm的输出功率（当前Bluetooth® Smart市场中的最高输出功率）。作为今天发布的Silicon Labs多协议Wireless Gecko产品组合的一部分，新型EFR32BG Blue Gecko SoC系列产品为Bluetooth Smart应用设计中的可扩展性、能效、安全和设计便利性设定了新标准。凭借一流的开发工具和软件支持，Blue Gecko SoC有效降低了在各类应用中添加Bluetooth Smart的成本和复杂度，这些应用包括可连接家庭、可穿戴、遥控器、婴儿监视器、信标（beacons）、电子货架标签、健康和健身设备、销售终端设备等。 发表于：2016/3/1 隔离RS-485收发器系列 内置变压器驱动器和LDO有效简化设计 2016年3月1日。Maxim Integrated Products, Inc. (NASDAQ: MXIM)推出MAX14853/MAX14855和MAX14943/MAX14949系列高集成度RS-485收发器，帮助工业自动化设计人员简化设计、实现高效率和可靠通信。 发表于：2016/3/1 基于深度学习的领域实体属性词聚类抽取研究 属性词的聚类是领域实体属性抽取中的一个重要步骤。在未知领域和大量文本中，人工标注寻找十分困难。本文将一种基于深度学习框架的词语嵌入表示方法（Word Embedding）引入到领域实体属性词聚类研究中，在无监督条件下解决大规模语料、领域实体属性词表人工参与构建代价较高的问题，并进行了适当的扩展，取得了较好的效果，可以为信息抽取等后续高级任务提供较好服务。 发表于：2016/3/1 基于内唇轮廓标定的唇印提取算法 针对现有特征唇印提取中信息处理量较大、识别率不高等问题,本文提出了基于内唇轮廓的特征唇印提取算法。算法首先在基元图像上对内唇轮廓特征点进行标定，建立基元唇印模型,然后通过均值计算构造普通模型,并利用Gabor变换对基元唇印和普通模型进行联合特征信息提取，最后通过相似度对比选择出特征唇印,以实现身份识别。仿真实验验证，本文的特征唇印提取算法在较低时空消耗下,具有较高的识别率，具有有效性和可用性。 发表于：2016/3/1 基于增量记忆视觉注意模型的复杂目标识别研究 针对复杂背景下的目标识别问题，提出一种新的基于增量记忆的视觉注意模型。首先根据目标的颜色形状，以及自底向上的原始视觉特征颜色、强度、方向、对称性对目标进行粗定位。在此基础上，利用粗选目标的颜色、形状生成一组自顶向下的偏差信号，对初选目标进行及时指导修正。为了提高识别的准确率，算法设计了一种增量学习记忆的机制来指导偏差信号，所提出的增量注意机制不仅可以不断学习和记忆各类目标的颜色和形状特征，而且利用这种机制可生成一个自顶向下的偏差信号，对关注的候选区域的目标进行精确定位。此外，训练后的增量记忆的颜色、形状特征有助于推断新的未知目标。最后的仿真实验中，与五种典型算法对比，无论是主观还是客观实验，都获得了较优结果。因此，所提算法是一种高效的、切实可行的算法。 发表于：2016/3/1 <…1455145614571458145914601461146214631464…>
