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2024年Q4全球智能手機AP/SoC芯片市場研究報告發(fā)布

2024年Q4全球智能手機AP/SoC芯片市場研究報告發(fā)布

3月30日消息，市場研究機構(gòu)Counterpoint Research日前公布了2024年第四季度全球智能手機AP/SoC芯片市場研究報告。報告顯示，聯(lián)發(fā)科、蘋果、高通、展銳、海思位居前六名，份額分別是34%、23%、21%、14%、4%、3%。

AMD數(shù)據(jù)中心收入首超Intel

歷史性突破！AMD數(shù)據(jù)中心收入首超Intel：Instinct GPU功不可沒

發(fā)表于：11/15/2024

高通推出其首款RISC-V架構(gòu)可編程連接模組QCC74xM

11 月 14 日消息，高通本月 12 日宣布推出兩款面向智能家居、智能家電等 IoT 應(yīng)用的連接模組 QCC74xM 和 QCC730M。這兩款模組現(xiàn)已出樣，2025 年上半年上市。

發(fā)表于：11/15/2024

中國首臺準環(huán)對稱仿星器測試平臺取得重大突破

11 月 15 日消息，西南交通大學昨日（11 月 14 日）發(fā)布博文，宣布中國首臺準環(huán)對稱仿星器測試平臺（CFQS-T）取得重大階段性成果，在國際上首次利用三維模塊化線圈獲得超高精度的“準環(huán)向?qū)ΨQ磁場位形”，讓我國成為繼美國和德國之后又一掌握“三維非平面模塊化線圈”高精度制造工藝的國家。

發(fā)表于：11/15/2024

英偉達明年將推Jetson Thor 算機

11 月 14 日消息，華爾街日報今天（11 月 14 日）發(fā)布博文，報道稱英偉達計劃面向人形機器人市場，于 2025 年推出 Jetson Thor 計算機，在快速增長的機器人行業(yè)中占據(jù)一席之地。注：Jetson Thor 計算機隸屬于英偉達 Jetson 緊湊型計算機平臺，該平臺專為 AI 應(yīng)用設(shè)計，而 Thor 型號專注于機器人技術(shù)。英偉達并不直接參與機器人制造，類似于谷歌向手機制造商提供安卓平臺，將其定位為技術(shù)供應(yīng)商。公司副總裁 Deepu Talla 表示，英偉達的目標是服務(wù)“數(shù)十萬”家機器人制造商，形成一個分散的市場環(huán)境。

發(fā)表于：11/15/2024

OpenAI駁斥消息稱生成式AI發(fā)展遇瓶頸論調(diào)

11 月 14 日消息，The Information 上周末報道稱，生成式 AI 模型的快速發(fā)展似乎正在遭遇瓶頸。一些專家預(yù)測，簡單地通過增加模型參數(shù)、訓練數(shù)據(jù)和算力來提升模型性能的方法已經(jīng)逐漸失效，甚至可能帶來負面影響。

發(fā)表于：11/15/2024

基于先進工藝技術(shù)的機電控制SiP電路的設(shè)計與測試

機電控制系統(tǒng)包含多款芯片，其小型化、輕量化的需求日益迫切，系統(tǒng)級封裝（System in Package）技術(shù)作為一種先進封裝手段能夠?qū)⒍嗫畈煌愋偷男酒捎诟〉目臻g中。基于系統(tǒng)級封裝技術(shù)，并結(jié)合TSV與FanOUT技術(shù)設(shè)計了一款機電控制SiP電路，該電路包括頂層DSP信號控制單元和底層FPGA信號處理單元，兩者通過PoP（Package on Package）形式堆疊構(gòu)成SiP電路，相比于常規(guī)分立器件所搭建的機電控制系統(tǒng)，該SiP體積縮小70%以上，重量減輕80%以上。針對該款SiP電路設(shè)計了相應(yīng)的測試系統(tǒng)，且對內(nèi)部的ADC及DAC等芯片提出了一種回環(huán)測試的方法，能夠提高測試效率。測試結(jié)果表明，該電路滿足設(shè)計要求，在機電控制領(lǐng)域具有一定的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：11/14/2024

智慧農(nóng)業(yè)下基于聯(lián)邦學習的水稻病蟲害分類研究

在農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中，農(nóng)作物的健康問題一直是一個重要的研究課題。面向這一課題探討智能化農(nóng)業(yè)種植過程中的水稻病蟲害分類問題。在智能化農(nóng)業(yè)種植場景下，為了提高設(shè)備對病蟲害的分類準確性，同時保護各設(shè)備的數(shù)據(jù)隱私，提出使用聯(lián)邦學習來解決各設(shè)備間的數(shù)據(jù)孤島問題。實驗選取了七個預(yù)訓練模型來提取特征，使用四個指標（準確率、召回率、損失函數(shù)和F1分數(shù)）來評估不同模型上的性能。實驗結(jié)果表明，在獨立同分布（IID）和非獨立同分布（Non-IID）數(shù)據(jù)下模型VGG19的準確率分別為99.05%和98.48%，表現(xiàn)出較高的魯棒性和準確率。通過幾種實驗和指標對比發(fā)現(xiàn)，聯(lián)邦學習的應(yīng)用提升了設(shè)備4.36％的準確率，圖像分類模型的收斂時間受到聯(lián)邦學習輪數(shù)round和每輪聯(lián)邦學習中訓練集的訓練epoch數(shù)的共同影響，并且模型的穩(wěn)定性隨著參與聯(lián)邦學習的設(shè)備數(shù)量增加而提高。

發(fā)表于：11/14/2024

ßFA：一種基于向量指令集的高性能數(shù)據(jù)處理算法

正則表達式匹配技術(shù)在數(shù)據(jù)清洗、解析提取等數(shù)據(jù)處理任務(wù)方面發(fā)揮重大作用。然而，由于匹配過程中存在數(shù)據(jù)強依賴關(guān)系和內(nèi)存訪問不可預(yù)測等問題，造成匹配性能較低。針對此問題，提出一種基于向量指令集的高性能正則表達式數(shù)據(jù)處理算法，稱之為ßFA：通過向量指令一次性從內(nèi)存讀出若干連續(xù)字符，并與最常被訪問狀態(tài)對應(yīng)的非信任字符集進行向量匹配，利用內(nèi)置函數(shù)定位首個非信任字符的位置，獲得可直接跳過的字符數(shù)，從而實現(xiàn)匹配性能的加速。實驗結(jié)果表明，ßFA算法的吞吐率優(yōu)于原始DFA算法和αFA算法，是原始DFA算法的4.67~60倍以及ɑFA算法的4.37~7.82倍。

發(fā)表于：11/14/2024

基于殘差注意力自適應(yīng)去噪網(wǎng)絡(luò)和Stacking集成學習的局部放電故障診斷

針對傳統(tǒng)局部放電（Partial Discharge， PD）故障診斷方法在處理復雜含噪PD信號存在局限性并依賴于人工去噪和專家經(jīng)驗，難以學習到PD特征多樣化表達等問題，分別提出殘差注意力自適應(yīng)去噪網(wǎng)絡(luò)（Residual Attention Adaptive Denoising Network， RAADNet）和基于Stacking集成學習的PD故障診斷模型。RAADNet基于殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，通過集成CAM注意力機制和軟閾值函數(shù)實現(xiàn)自適應(yīng)去噪；Stacking集成模型的基學習器分別由基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RAADNet、基于多頭自注意力機制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多個差異化模型共同構(gòu)建構(gòu)成。實驗結(jié)果表明，提出的RAADNet優(yōu)于其他先進方法，識別準確率達到93.99%，Stacking集成模型則通過學習多樣化特征表達，進一步提高模型性能，達到96.79%識別準確率。

發(fā)表于：11/14/2024

某型接收機中放大器自激機理分析與預(yù)防措施

對某型接收機中頻噪底升高故障進行了分析處理，分析結(jié)果表明射頻模塊腔體內(nèi)存在個體差異，導致本振放大器在脈沖工作條件下產(chǎn)生自激，通過對放大器自激機理的分析給出了相應(yīng)的預(yù)防措施，在射頻小盒側(cè)壁中粘貼吸波材料，可以有效消除自激。論文對今后腔體自激問題的處理分析具有參考價值。

發(fā)表于：11/14/2024