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英偉達(dá)官宣：CUDA將全面支持RISC-V架構(gòu)！

早在2024年10月，英偉達(dá)在RISC-V北美峰會上透露，其在2015年就選定將RISC-V選定為其專有Falcon微控制器（MCU）的繼任架構(gòu)。由于 MCU 內(nèi)核是通用的，因此可以在英偉達(dá)的產(chǎn)品中廣泛使用。根據(jù)英偉達(dá)當(dāng)時的預(yù)計(jì)，2024年英偉達(dá)將交付10億個內(nèi)置于其 GPU、CPU、SoC 和其他產(chǎn)品中的 RISC-V 處理器，這也凸顯了定制 RISC-V 內(nèi)核在英偉達(dá)硬件中的普遍性和重要性。在此次RISC-V中國峰會上，F(xiàn)rans Sijstermanns也指出，英偉達(dá)是RVI和RISE的董事會成員和技術(shù)委員會代表，也是相關(guān)規(guī)范的貢獻(xiàn)者。英偉達(dá)產(chǎn)品中的微控制器都是基于RISC-V架構(gòu)，具有可配置、可擴(kuò)展和安全保護(hù)功能，并且也被集成在30多個IP中，每年出貨量超過10億個RISC-V MCU。

近10年來首度虧損意法半導(dǎo)體股價暴跌15.86%

當(dāng)?shù)貢r間7月24日，歐洲芯大廠意法半導(dǎo)體（STMicroelectronics）公布的第二季財(cái)報(bào)顯示，受資產(chǎn)減損及重組成本影響，二季度營業(yè)虧損1.33億美元，這是2013年以來首度出現(xiàn)季度虧損，導(dǎo)致股價暴跌15.86%，創(chuàng)近一年來最大跌幅。

發(fā)表于：7/25/2025

今年美國科技行業(yè)已有10萬多人丟了飯碗

7 月 24 日消息，科技行業(yè)因大型科技公司的一系列裁員而動蕩不安，據(jù) The Bridge Chronicle 統(tǒng)計(jì)，到目前為止今年已有超過 10 萬名科技從業(yè)者遭到裁員。

發(fā)表于：7/25/2025

英特爾正在數(shù)據(jù)中心（處理器）領(lǐng)域重新引入超線程技術(shù)

7 月 25 日消息，根據(jù)英特爾官方披露，其 CEO 陳立武在一份內(nèi)部信中表示，該企業(yè)正在數(shù)據(jù)中心（處理器）領(lǐng)域重新引入超線程 / 同步多線程 (SMT) 技術(shù)。陳立武稱放棄超線程使英特爾在競爭中處于劣勢，重新引入超線程有助于英特爾縮小性能差距。

發(fā)表于：7/25/2025

英特爾Nova Lake處理器單計(jì)算模塊版被曝有望先發(fā)

7 月 24 日消息，消息人士 @OneRaichu 今日爆料稱，一款產(chǎn)品有望先提供 8/16 款，一個季度后再推出 16/32 款，其中 8/16 款看起來會包含一個 BLLC 版本。英特爾 Nova Lake 處理器單計(jì)算模塊版被曝有望先發(fā)、提供“大緩存”變體從前后爆料內(nèi)容來看，@OneRaichu 此處指的應(yīng)是英特爾 Nova Lake-S 處理器，8/16 即 8 性能核 16 能效核 (8P16E) 的單計(jì)算模塊版本，16/32 即 16 性能核 32 能效核 (16P32E) 的雙計(jì)算模塊版本。

發(fā)表于：7/25/2025

索尼計(jì)劃出售旗下通信芯片部門

7月24日消息，據(jù)路透社報(bào)導(dǎo)，索尼集團(tuán)正計(jì)劃出售旗下通信設(shè)備芯片子公司Sony Semiconductor Israel，作為資產(chǎn)重組的一環(huán)，以便公司更進(jìn)一步聚焦娛樂主業(yè)。報(bào)道稱，Sony Semiconductor Israel 前身為以色列新創(chuàng)Altair Semiconductor，2016年被索尼以2.12億美元收購，專注于開發(fā)低功耗通信芯片，主要應(yīng)用于智能手表、穿戴式設(shè)備與家用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。消息人士指出，該子公司年?duì)I收約8,000萬美元，預(yù)估交易估值接近3億美元。索尼目前正與投資銀行合作，啟動正式出售程序。

發(fā)表于：7/25/2025

多芯粒異構(gòu)集成的雷達(dá)探測微系統(tǒng)設(shè)計(jì)

超寬帶探測雷達(dá)，因其高分辨率、高抗干擾能力和強(qiáng)穿透性等優(yōu)點(diǎn)而獲得了廣闊的發(fā)展前景及市場。當(dāng)前生命探測雷達(dá)趨于復(fù)雜化，這導(dǎo)致雷達(dá)系統(tǒng)體積、重量變大，限制了其在復(fù)雜救援、探測現(xiàn)場的應(yīng)用。系統(tǒng)級封裝技術(shù)（SiP）有效地解決了上述問題，它將多個具有不同類型的電子元器件組裝成為能實(shí)現(xiàn)特定功能的單個標(biāo)準(zhǔn)封裝體。與板級設(shè)計(jì)相比，實(shí)現(xiàn)相同的功能，SiP只需要占據(jù)PCB面積的10%~40%，功耗的70%~80%左右?；谖⑾到y(tǒng)方案設(shè)計(jì)了一套小型化生命探測雷達(dá)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了較好的便攜性，為各類儀器小型化設(shè)計(jì)提供了解決方案。

發(fā)表于：7/24/2025

基于雙鎖相環(huán)的高分辨率步進(jìn)頻探地雷達(dá)設(shè)計(jì)

步進(jìn)頻探地雷達(dá)（Ground Penetrating Radar，GPR）因其寬帶寬的優(yōu)勢在淺表層高分辨率探測中得到了廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的步進(jìn)頻GPR硬件實(shí)現(xiàn)較為陳舊，無法同時滿足高分辨率、小體積、低成本、穩(wěn)定可靠和使用靈活的現(xiàn)代化要求。針對上述要求，設(shè)計(jì)了雙鎖相環(huán)發(fā)射機(jī)和數(shù)字固定中頻結(jié)構(gòu)接收機(jī)，實(shí)現(xiàn)了一套新型的高分辨率步進(jìn)頻GPR硬件系統(tǒng)。為解決超寬帶步進(jìn)頻率信號諧波干擾問題，設(shè)計(jì)了新型的帶通濾波器組。多組環(huán)回和實(shí)地探測實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，該系統(tǒng)分辨率優(yōu)于5 cm，探測深度至少2.5 m，能夠滿足現(xiàn)代GPR的多重要求，為步進(jìn)頻GPR硬件的研發(fā)提供了有價值的參考。

發(fā)表于：7/24/2025

基于FMEA的多電力設(shè)備故障預(yù)測維護(hù)算法

針對大型電廠多個異常運(yùn)行開關(guān)柜的維修問題，當(dāng)前維護(hù)方案往往忽視了設(shè)備內(nèi)部復(fù)雜部件間緊密相連的相互作用，這對于包含各種運(yùn)動和固定的零部件的開關(guān)柜而言，其適用性顯得尤為不足。鑒于此，提出了一種預(yù)測性維修調(diào)度策略，此方法旨在雙重目標(biāo)下尋求最佳平衡點(diǎn)。首先，采用FMEA技術(shù)，得出更為貼近實(shí)際的失效概率預(yù)測。隨后，設(shè)計(jì)了一套綜合風(fēng)險評估體系，該體系不僅考慮了開關(guān)設(shè)備故障可能給電網(wǎng)帶來的損失，還全面評估了維護(hù)活動所伴隨的成本與效益。為驗(yàn)證該方法的實(shí)效性，選取一個10千伏變電站作為研究案例，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)的基于時間間隔的維護(hù)策略，提出的方法在成本效率上實(shí)現(xiàn)了36%的顯著提升。

發(fā)表于：7/24/2025

一種M.2固態(tài)硬盤熱插拔和RAID功能的創(chuàng)新設(shè)計(jì)

M.2固態(tài)硬盤因其自身的優(yōu)勢得到了越來越廣泛的應(yīng)用，企業(yè)級的產(chǎn)品也普遍使用M.2固態(tài)硬盤作為操作系統(tǒng)的啟動盤。但是由于其不具備熱插拔功能，難以滿足企業(yè)市場對高可用性、24小時不停機(jī)、數(shù)據(jù)保護(hù)以及在線維護(hù)的特殊需求。提出了一種新穎的綜合設(shè)計(jì)方案，在載板、FPGA、BIOS和BMC的配合下，實(shí)現(xiàn)了熱插拔功能和RAID功能。同時，依靠M.2固態(tài)硬盤引腳定義的不同實(shí)現(xiàn)了在M.2接口上PCIe和SATA總線的自動識別和兼容，利用FPGA和MOSFET引入了一種新的動態(tài)時鐘信號控制方式。該綜合設(shè)計(jì)方案不需要額外的硬件投入，以極高的成本效益實(shí)現(xiàn)以上功能，并提升系統(tǒng)的可靠性和可用性。

發(fā)表于：7/24/2025

基于人臉檢測跟蹤和輸入噪聲過濾的rPPG信號實(shí)時提取方法

遠(yuǎn)程光體積描記是非接觸式生理信號檢測領(lǐng)域的重要研究方向?，F(xiàn)有算法主要從人臉部分區(qū)域提取脈搏信號，存在信號獲取不全面及噪聲過大的問題。提出了一種基于人臉檢測、跟蹤、分割和輸入噪聲過濾的實(shí)時rPPG信號提取方法，旨在提高心率檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。首先，通過小型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)視頻幀中的人臉檢測和跟蹤，準(zhǔn)確定位人臉區(qū)域。其次，通過人臉分割算法提取皮膚信息。最后，采用輸入噪聲過濾策略，去除與心率無關(guān)的頻率成分和信噪比較低的信號，從而優(yōu)化rPPG信號。實(shí)驗(yàn)在自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，結(jié)果表明，該方法在信噪比、平均絕對誤差和均方根誤差等指標(biāo)上均表現(xiàn)出色。綜上所述，所提出的方法在rPPG信號實(shí)時提取中表現(xiàn)出優(yōu)異的精度和穩(wěn)定性，為非接觸式生理信號檢測提供了一種新的解決方案。

發(fā)表于：7/24/2025