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人工智能用CPU市場(chǎng)規(guī)模2025年或超574億美元

據(jù)海外媒體報(bào)道，自AlphaGo下圍棋勝過(guò)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(jī)器人東大君以外，另一個(gè)比較不受重視的方向，則是制作高性能運(yùn)算芯片，讓現(xiàn)在需要高級(jí)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：2017/2/16

中國(guó)新超算“天河三號(hào)”開(kāi)始研制：性能更加無(wú)敵

中國(guó)的超算世界無(wú)敵，2013年推出的天河二號(hào)以每秒33.86千萬(wàn)億次的浮點(diǎn)運(yùn)算速度成為全球最快超級(jí)計(jì)算機(jī)。

發(fā)表于：2017/2/15

兆易創(chuàng)新65億并購(gòu)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(gòu)北京矽成100%股權(quán)。其中發(fā)行股份支付對(duì)價(jià)為45.5億元，現(xiàn)金支付對(duì)價(jià)為19.5億元。同時(shí)，公司擬募集配套資金20.3億元。北京矽成(ISSI)的主營(yíng)業(yè)務(wù)為提供高集成密度、高性能品質(zhì)、高經(jīng)濟(jì)價(jià)值的集成電路存儲(chǔ)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：2017/2/15

云計(jì)算的全球爆發(fā) 世界大戰(zhàn)將打響

2016年著實(shí)讓云計(jì)算火了一把，不僅是人類對(duì)于人工智能、工業(yè)變革認(rèn)知的提升，馬云在提出來(lái)云計(jì)算將會(huì)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(kāi)通了眾多海外節(jié)點(diǎn)，亮點(diǎn)出現(xiàn)在2017年第三季度的財(cái)報(bào)上：阿里巴巴集團(tuán)公布的最新17年Q3季報(bào)中，阿里云營(yíng)業(yè)收入17.64億人民幣(2.54億美元)，同比增速115%。

發(fā)表于：2017/2/13

Intel計(jì)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(dòng)的安排?；貞浧鸾衲闏ES上Intel曾展出了他們的10nm樣片，感覺(jué)下一代產(chǎn)品就該采用新制程了，然而就當(dāng)我們還以為芯片巨頭要準(zhǔn)備往10nm過(guò)渡的時(shí)候，Intel這周突然公開(kāi)了他們對(duì)于42號(hào)晶圓廠的發(fā)展計(jì)劃——這個(gè)新廠居然是為還沒(méi)見(jiàn)著影子的7nm所準(zhǔn)備的！

發(fā)表于：2017/2/13

巨頭入局人工智能芯片大戰(zhàn)開(kāi)打

人們?cè)絹?lái)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(yùn)算能力且符合市場(chǎng)的芯片成為人工智能平臺(tái)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?cè)谛酒I(lǐng)域全面展開(kāi)部署的一年。而在這其中，英偉達(dá)保持著絕對(duì)的領(lǐng)先地位。但隨著包括谷歌、臉書(shū)、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(lái)的格局如何，仍然待解。

發(fā)表于：2017/2/13

臺(tái)積電、三星7納米策略大不同

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

發(fā)表于：2017/2/10

Akamai變革遠(yuǎn)程應(yīng)用程序訪問(wèn)規(guī)則

中國(guó)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(jiǎn)稱：Akamai）（NASDAQ：AKAM）于今日推出“企業(yè)應(yīng)用程序訪問(wèn)”（Enterprise Application Access）解決方案。該解決方案旨在為企業(yè)提供簡(jiǎn)化遠(yuǎn)程和第三方應(yīng)用程序訪問(wèn)、同時(shí)提升企業(yè)安全狀況的新途徑。此外，它沒(méi)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(gòu)Soha Systems后所獲得的技術(shù)。

發(fā)表于：2017/2/7

英特爾搶回領(lǐng)先位置今年底導(dǎo)入7nm

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

發(fā)表于：2017/2/4

IBM沃森CTO：AI將會(huì)超過(guò)人類

1月24日消息，根據(jù)Inverse的估計(jì)，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(guó)西北大學(xué)(Northwester University)教授保羅·瑞伯（Paul Reber）認(rèn)為，人的大腦只能存儲(chǔ)2.5P數(shù)據(jù)。未來(lái)3年，每天生成的數(shù)據(jù)將會(huì)增加至4ZB，1Z相當(dāng)于1024E。

發(fā)表于：2017/1/24

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(zhǎng)積分時(shí)間條件下能夠有效抑制導(dǎo)航數(shù)據(jù)跳變影響,同時(shí)降低捕獲運(yùn)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(shí)間選取20 ms時(shí)，虛警概率Pfa=0.001時(shí)，檢測(cè)概率Pd能夠達(dá)到0.99，此時(shí)該算法運(yùn)算量分別是延遲相乘算法、信號(hào)壓縮算法、非相干捕獲算法、FFT并行碼搜索算法運(yùn)算量的26.1%、21.4%、10.5%、8.07%，故此算法具有很大的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：2017/1/23

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(duì)待，從而缺少足夠的匹配信息，造成較高的誤匹配率。對(duì)此提出了一種自適用加權(quán)的Hamming距離算法，通過(guò)引入鄰域像素空間距離，使在距離測(cè)算時(shí)將鄰域像素分等級(jí)計(jì)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(jià)計(jì)算的權(quán)值，實(shí)驗(yàn)證明其對(duì)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(shí)引入稀疏聚合窗口來(lái)減少算法的復(fù)雜度。最后進(jìn)行亞像素插值增大匹配的正確性。通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)證明，此算法不僅能夠提高匹配的準(zhǔn)確性和抗干擾性，還能減少算法的復(fù)雜度，適用于實(shí)時(shí)的立體匹配。

發(fā)表于：2017/1/23

基于抽樣路徑的K-匿名隱私保護(hù)算法

K-匿名是信息隱私保護(hù)的一種常用技術(shù)，而使用K-匿名技術(shù)不可避免會(huì)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(lái)都是K-匿名隱私保護(hù)的研究重點(diǎn)。對(duì)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(shí)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(jìn)行取樣，利用樣本代替數(shù)據(jù)集在泛化格上尋找目標(biāo)泛化路徑，最后在該路徑上對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行泛化。同時(shí)，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(shí)驗(yàn)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：2017/1/23

基于曲率尺度空間的角點(diǎn)檢測(cè)圖像匹配算法分析

計(jì)算機(jī)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(cè)精度?；谇食叨瓤臻g的角點(diǎn)檢測(cè)圖技術(shù)，優(yōu)化設(shè)計(jì)圖像匹配算法，基于曲率尺度空間的角點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行圖像特征點(diǎn)的提取，歸一化處理特征點(diǎn)，有助于提高圖像匹配精度。利用該算法最終實(shí)現(xiàn)圖像匹配需求，驗(yàn)證了算法的有效性，改進(jìn)了圖像匹配中特征點(diǎn)過(guò)度分離的弊端，提高了圖像匹配檢測(cè)的整體精度約10.0%。該算法發(fā)揮了積極應(yīng)用價(jià)值，值得在實(shí)踐應(yīng)用中推廣。

發(fā)表于：2017/1/23

STM32的窗口看門(mén)狗

?stm32有兩個(gè)看門(mén)狗，獨(dú)立看門(mén)狗和窗口看門(mén)狗，其實(shí)兩者的功能是類似的，只是喂狗的限制時(shí)間不同。

發(fā)表于：2017/1/18