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人工智能用CPU市場規(guī)模2025年或超574億美元

據(jù)海外媒體報道，自AlphaGo下圍棋勝過職業(yè)棋手新聞爆出后，關(guān)于人工智能（AI）的投資又掀起熱潮，除了較為人注意的考試機器人東大君以外，另一個比較不受重視的方向，則是制作高性能運算芯片，讓現(xiàn)在需要高級服務(wù)器才能執(zhí)行的人工智能，可以用單一芯片執(zhí)行。

發(fā)表于：2/16/2017

中國新超算“天河三號”開始研制：性能更加無敵

中國的超算世界無敵，2013年推出的天河二號以每秒33.86千萬億次的浮點運算速度成為全球最快超級計算機。

發(fā)表于：2/15/2017

兆易創(chuàng)新65億并購DRAM廠ISSI

?近日兆易創(chuàng)新公告，公司擬以發(fā)行股份及支付現(xiàn)金的方式收購北京矽成100%股權(quán)。其中發(fā)行股份支付對價為45.5億元，現(xiàn)金支付對價為19.5億元。同時，公司擬募集配套資金20.3億元。北京矽成(ISSI)的主營業(yè)務(wù)為提供高集成密度、高性能品質(zhì)、高經(jīng)濟價值的集成電路存儲芯片的研發(fā)、銷售和技術(shù)支持，以及集成電路模擬芯片(ANALOG)的研發(fā)和銷售。

發(fā)表于：2/15/2017

云計算的全球爆發(fā) 世界大戰(zhàn)將打響

2016年著實讓云計算火了一把，不僅是人類對于人工智能、工業(yè)變革認知的提升，馬云在提出來云計算將會成為類似水電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，阿里云也是這么做的，不僅開通了眾多海外節(jié)點，亮點出現(xiàn)在2017年第三季度的財報上：阿里巴巴集團公布的最新17年Q3季報中，阿里云營業(yè)收入17.64億人民幣(2.54億美元)，同比增速115%。

發(fā)表于：2/13/2017

Intel計劃2020年沖擊7nm制程大關(guān)

Kaby Lake已經(jīng)順利入市，Intel立即快馬加鞭思考下一步行動的安排?；貞浧鸾衲闏ES上Intel曾展出了他們的10nm樣片，感覺下一代產(chǎn)品就該采用新制程了，然而就當我們還以為芯片巨頭要準備往10nm過渡的時候，Intel這周突然公開了他們對于42號晶圓廠的發(fā)展計劃——這個新廠居然是為還沒見著影子的7nm所準備的！

發(fā)表于：2/13/2017

巨頭入局人工智能芯片大戰(zhàn)開打

人們越來越看好人工智能的前景及其潛在的爆發(fā)力，而能否發(fā)展出具有超高運算能力且符合市場的芯片成為人工智能平臺的關(guān)鍵一役。由此，2016年成為芯片企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在芯片領(lǐng)域全面展開部署的一年。而在這其中，英偉達保持著絕對的領(lǐng)先地位。但隨著包括谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼加入決戰(zhàn)，人工智能領(lǐng)域未來的格局如何，仍然待解。

發(fā)表于：2/13/2017

臺積電、三星7納米策略大不同

在近日于美國舉行的年度國際固態(tài)電路會議(ISSCC)上，三星(Samsung)與臺積電(TSMC)針對7奈米制程技術(shù)，分別提供了截然不同的觀點；兩家公司都是介紹SRAM技術(shù)進展，而該技術(shù)通常都是新一代節(jié)點的關(guān)鍵推手。

發(fā)表于：2/10/2017

Akamai變革遠程應(yīng)用程序訪問規(guī)則

中國北京，2017年2月7日——全球內(nèi)容交付、應(yīng)用優(yōu)化及云安全服務(wù)領(lǐng)域首屈一指的供應(yīng)商阿卡邁技術(shù)公司（Akamai Technologies, Inc.，以下簡稱：Akamai）（NASDAQ：AKAM）于今日推出“企業(yè)應(yīng)用程序訪問”（Enterprise Application Access）解決方案。該解決方案旨在為企業(yè)提供簡化遠程和第三方應(yīng)用程序訪問、同時提升企業(yè)安全狀況的新途徑。此外，它沒有客戶端，是基于云、易管理的解決方案，并采用了Akamai在近期收購Soha Systems后所獲得的技術(shù)。

發(fā)表于：2/7/2017

英特爾搶回領(lǐng)先位置今年底導(dǎo)入7nm

10納米只是過渡，7納米才是主戰(zhàn)場，包含AMD、Nvidia等大客戶此前均曾暗示跳過10納米、直接晉升7納米，而臺積電、三星還要等到2018年才會開始試產(chǎn)7納米制程。

發(fā)表于：2/4/2017

IBM沃森CTO：AI將會超過人類

1月24日消息，根據(jù)Inverse的估計，全球每天大約生成2.5艾字節(jié)（exabytes）的數(shù)據(jù)。到底有多少呢？1024G為1T，1024T為1P，1024P為1E，也就是一艾。美國西北大學(Northwester University)教授保羅·瑞伯（Paul Reber）認為，人的大腦只能存儲2.5P數(shù)據(jù)。未來3年，每天生成的數(shù)據(jù)將會增加至4ZB，1Z相當于1024E。

發(fā)表于：1/24/2017

基于BIT位修正與數(shù)據(jù)疊加的快速捕獲算法

基于BIT位修正技術(shù)以及數(shù)據(jù)疊加預(yù)處理技術(shù)，提出了一種在長積分時間條件下能夠有效抑制導(dǎo)航數(shù)據(jù)跳變影響,同時降低捕獲運算量的算法。該算法理論分析結(jié)果表明，在輸入信噪比為-29 dB條件下，預(yù)檢積分時間選取20 ms時，虛警概率Pfa=0.001時，檢測概率Pd能夠達到0.99，此時該算法運算量分別是延遲相乘算法、信號壓縮算法、非相干捕獲算法、FFT并行碼搜索算法運算量的26.1%、21.4%、10.5%、8.07%，故此算法具有很大的優(yōu)勢。

發(fā)表于：1/23/2017

基于Census變換的自適應(yīng)權(quán)值Hamming距離立體匹配算法

傳統(tǒng)的Census+Hamming距離立體匹配算法往往由于將鄰域像素等同對待，從而缺少足夠的匹配信息，造成較高的誤匹配率。對此提出了一種自適用加權(quán)的Hamming距離算法，通過引入鄰域像素空間距離，使在距離測算時將鄰域像素分等級計算，豐富了匹配圖像的信息。并且使用梯度圖像像素之間的距離作為聚合代價計算的權(quán)值，實驗證明其對于噪聲有一定的抗干擾性，并且能夠很好地反映紋理等信息，同時引入稀疏聚合窗口來減少算法的復(fù)雜度。最后進行亞像素插值增大匹配的正確性。通過對比試驗證明，此算法不僅能夠提高匹配的準確性和抗干擾性，還能減少算法的復(fù)雜度，適用于實時的立體匹配。

發(fā)表于：1/23/2017

基于抽樣路徑的K-匿名隱私保護算法

K-匿名是信息隱私保護的一種常用技術(shù)，而使用K-匿名技術(shù)不可避免會造成發(fā)布數(shù)據(jù)的信息損失，因此，如何提高K-匿名化后數(shù)據(jù)集的可用性一直以來都是K-匿名隱私保護的研究重點。對此提出了一種基于抽樣路徑的局域泛化算法——SPOLG算法。該算法基于泛化格尋找信息損失較小的泛化路徑，為減少尋徑時間，引入等概率抽樣的思想，選用等概率抽樣中的系統(tǒng)抽樣方法進行取樣，利用樣本代替數(shù)據(jù)集在泛化格上尋找目標泛化路徑，最后在該路徑上對數(shù)據(jù)集進行泛化。同時，本算法使用局域泛化技術(shù)，能夠降低信息損失量，提高發(fā)布數(shù)據(jù)集的可用性。實驗結(jié)果證明，本算法匿名化的數(shù)據(jù)集信息損失度低，數(shù)據(jù)可用性高。

發(fā)表于：1/23/2017

基于曲率尺度空間的角點檢測圖像匹配算法分析

計算機技術(shù)的發(fā)展下，優(yōu)化提升圖像匹配算法，可以提升圖像檢測精度。基于曲率尺度空間的角點檢測圖技術(shù)，優(yōu)化設(shè)計圖像匹配算法，基于曲率尺度空間的角點檢測算法進行圖像特征點的提取，歸一化處理特征點，有助于提高圖像匹配精度。利用該算法最終實現(xiàn)圖像匹配需求，驗證了算法的有效性，改進了圖像匹配中特征點過度分離的弊端，提高了圖像匹配檢測的整體精度約10.0%。該算法發(fā)揮了積極應(yīng)用價值，值得在實踐應(yīng)用中推廣。

發(fā)表于：1/23/2017

STM32的窗口看門狗

?stm32有兩個看門狗，獨立看門狗和窗口看門狗，其實兩者的功能是類似的，只是喂狗的限制時間不同。

發(fā)表于：1/18/2017