头条 英飞凌与宝马集团携手合作，变革汽车架构 【2026年2月26日, 德国慕尼黑讯】英飞凌科技股份公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY）在助力宝马集团打造Neue Klasse软件定义汽车架构的过程中发挥着重要作用。 最新资讯 2019中国AI算力城市排名出炉 北京居首 8月28日，在中国工程院主办、浪潮集团承办的2019中国人工智能计算大会（AICC2019）上，IDC与浪潮联合发布了《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》，旨在评估中国人工智能发展的现状，为推动产业AI化发展提供极具价值的参考依据和行动建议。 发表于：2019/8/29 紫光展锐发布高性能AI边缘计算平台虎贲T710 2019年8月27日，全球领先的移动通信及物联网核心芯片供应商紫光展锐今日宣布，推出业界领先的高性能AI边缘计算平台——虎贲T710，全面推进AI在工业、商业、医疗、家居、教育等领域的商用，加快传统产业智能化升级。 发表于：2019/8/28 震撼首发 兆易创新引领RISC-V进入“用芯”时代 从2008年开始RISC-V就是全球争论的热点话题，被视为中国芯片产业的一个重要机遇，期望在CPU领城形成Intel、ARM、RISC-V三分天下的格局，但是真正投入资源去尝试这一全新生态并推出产品的公司并不多。近日，国内通用MCU领域的代表企业兆易创新隆重发布了基于RISC-V架构的通用MCU产品系列——GD32V，在全球范围内首次将RISC-V的技术引入到嵌入式领域，一举将RISC-V由“谈芯”时代引领入“用芯”时代，为国内的IC产业带来一个全球的赛道、全新的机会。 发表于：2019/8/27 华为的最强 AI 昇腾 910，如何得以世界第一？ 8月23日下午，华为在深圳坂田总部举办发布会，正式发布算力最强的AI处理器Ascend 910（昇腾910），同时推出全场景AI计算框架MindSpore。 发表于：2019/8/24 美光推出面向移动应用、业内容量最高的单片式内存 • 16Gb LPDDR4X改进了能耗、速度和业内最高容量的单片式裸晶，它的推出进一步巩固了美光在低功耗 DRAM 领域的领先地位。 • 基于 UFS 的多芯片封装可在同等尺寸条件下降低功耗并增加容量，从而使手机设计更加轻巧 发表于：2019/8/23 当开源硬件的风吹来，也就无惧摩尔定律的“死亡”了 CPU架构对于CPU的重要性不言而喻，好比一座房子的框架，它决定了使用该架构的整体处理器的性能。“中国集齐了x86，ARM，MIPS，Alpha、POWER、SPARC六大阵营，而且还各搞了一套软件生态和产业 发表于：2019/8/22 Xilinx推出拥有900万个系统逻辑单元的全球最大 FPGA 2019年8月22日，中国，北京 —— 自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司（Xilinx, Inc.，（NASDAQ:XLNX））今天宣布推出全球最大容量的 FPGA – Virtex UltraScale+ VU19P，从而进一步扩展了旗下 16 纳米 (nm) Virtex® UltraScale+™ 产品系列。VU19P拥有 350 亿个晶体管，有史以来单颗芯片最高逻辑密度和最大I/O 数量，用以支持未来最先进 ASIC 和 SoC 技术的仿真与原型设计，同时，也将广泛支持测试测量、计算、网络、航空航天和国防等相关应用。 发表于：2019/8/22 一种用于无刷直流电机控制器的低成本专用电路 为了降低无刷直流电机控制器的内部电路的复杂性，提出了一种结构简单的专用电路，可用于驱动无刷直流电机的微控制器。通过电动机上位置传感器将转子位置信号传递给控制器电路，并得到位置传感器的输出真值表，然后利用Logisim软件，得到对应的数字逻辑电路。利用Cadence的仿真工具NC-Verilog simulator得到仿真波形。以80C51为主控芯片，通过外接电路的方式完成最终的验证分析。通过此专用电路将可使电动机的转子顺时针或逆时针方向旋转。此专用电路可用于生产成本低廉和对控制精度要求不高的无刷直流电机控制器。 发表于：2019/8/21 瑞萨电子推出增强型RX65N Wi-Fi云套件 简化安全物联网终端设备与AWS连接 2019 年 8 月 20 日，日本东京讯 - 全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社（TSE：6723）今日宣布推出具有板载Wi-Fi、搭载环境、光强和惯性传感器的瑞萨RX65N云套件，可支持Amazon FreeRTOS，并快速连接至Amazon Web Services（AWS）。该套件可帮助嵌入式设计人员轻松快速并安全地连接到AWS。使用瑞萨的集成开发环境（IDE）“e2 studio”，通过配置Amazon FreeRTOS、所有必要的驱动程序以及网络堆栈和组件库，可以轻松创建物联网应用程序。 发表于：2019/8/20 基于多层感知机代理模式的地球系统模式物理参数优化方法 地球系统模式中物理参数的不确性会对气候模拟的精度产生巨大的影响，优化物理参数对提高气候预测的准确性至关重要。通常在地球系统模式的参数优化中有多个目标需要同时优化，然而目前常用的进化多目标算法在地球系统模式上使用需要极高的计算代价，因此提出了一种基于多层感知机(MLP)神经网路的多目标代理模式参数优化方法MO-ANN。此方法利用多层感知机建立代理模式，用代理模式来预估候选采样点的优劣，提高了多目标优化的精度和收敛性。在复杂数学函数和单柱大气模式上的对比实验表明，MO-ANN优化算法相对于进化多目标算法具有明显优势，特别是在热带暖池-国际云实验的单柱大气模式中，MO-ANN收敛速度可相对NSGAIII提升5倍以上。 发表于：2019/8/19 <…167168169170171172173174175176…>
