數(shù)據(jù)中心最新文章 人工智能用CPU市场规模2025年或超574亿美元 据海外媒体报道，自AlphaGo下围棋胜过职业棋手新闻爆出后，关于人工智能（AI）的投资又掀起热潮，除了较为人注意的考试机器人东大君以外，另一个比较不受重视的方向，则是制作高性能运算芯片，让现在需要高级服务器才能执行的人工智能，可以用单一芯片执行。 發(fā)表于：2017/2/16 中国新超算“天河三号”开始研制：性能更加无敌 中国的超算世界无敌，2013年推出的天河二号以每秒33.86千万亿次的浮点运算速度成为全球最快超级计算机。 發(fā)表于：2017/2/15 兆易创新65亿并购DRAM厂ISSI 近日兆易创新公告，公司拟以发行股份及支付现金的方式收购北京矽成100%股权。其中发行股份支付对价为45.5亿元，现金支付对价为19.5亿元。同时，公司拟募集配套资金20.3亿元。北京矽成(ISSI)的主营业务为提供高集成密度、高性能品质、高经济价值的集成电路存储芯片的研发、销售和技术支持，以及集成电路模拟芯片(ANALOG)的研发和销售。 發(fā)表于：2017/2/15 云计算的全球爆发 世界大战将打响 2016年着实让云计算火了一把，不仅是人类对于人工智能、工业变革认知的提升，马云在提出来云计算将会成为类似水电一样的基础设施，阿里云也是这么做的，不仅开通了众多海外节点，亮点出现在2017年第三季度的财报上：阿里巴巴集团公布的最新17年Q3季报中，阿里云营业收入17.64亿人民币(2.54亿美元)，同比增速115%。 發(fā)表于：2017/2/13 Intel计划2020年冲击7nm制程大关 Kaby Lake已经顺利入市，Intel立即快马加鞭思考下一步行动的安排。回忆起今年CES上Intel曾展出了他们的10nm样片，感觉下一代产品就该采用新制程了，然而就当我们还以为芯片巨头要准备往10nm过渡的时候，Intel这周突然公开了他们对于42号晶圆厂的发展计划——这个新厂居然是为还没见着影子的7nm所准备的！ 發(fā)表于：2017/2/13 巨头入局 人工智能芯片大战开打 人们越来越看好人工智能的前景及其潜在的爆发力，而能否发展出具有超高运算能力且符合市场的芯片成为人工智能平台的关键一役。由此，2016年成为芯片企业和互联网巨头们在芯片领域全面展开部署的一年。而在这其中，英伟达保持着绝对的领先地位。但随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继加入决战，人工智能领域未来的格局如何，仍然待解。 發(fā)表于：2017/2/13 台积电、三星7纳米策略大不同 在近日于美国举行的年度国际固态电路会议(ISSCC)上，三星(Samsung)与台积电(TSMC)针对7奈米制程技术，分别提供了截然不同的观点；两家公司都是介绍SRAM技术进展，而该技术通常都是新一代节点的关键推手。 發(fā)表于：2017/2/10 Akamai变革远程应用程序访问规则 中国北京，2017年2月7日——全球内容交付、应用优化及云安全服务领域首屈一指的供应商阿卡迈技术公司（Akamai Technologies, Inc.，以下简称：Akamai）（NASDAQ：AKAM）于今日推出“企业应用程序访问”（Enterprise Application Access）解决方案。该解决方案旨在为企业提供简化远程和第三方应用程序访问、同时提升企业安全状况的新途径。此外，它没有客户端，是基于云、易管理的解决方案，并采用了Akamai在近期收购Soha Systems后所获得的技术。 發(fā)表于：2017/2/7 英特尔抢回领先位置 今年底导入7nm 10纳米只是过渡，7纳米才是主战场，包含AMD、Nvidia等大客户此前均曾暗示跳过10纳米、直接晋升7纳米，而台积电、三星还要等到2018年才会开始试产7纳米制程。 發(fā)表于：2017/2/4 IBM沃森CTO：AI将会超过人类 1月24日消息，根据Inverse的估计，全球每天大约生成2.5艾字节（exabytes）的数据。到底有多少呢？1024G为1T，1024T为1P，1024P为1E，也就是一艾。美国西北大学(Northwester University)教授保罗·瑞伯（Paul Reber）认为，人的大脑只能存储2.5P数据。未来3年，每天生成的数据将会增加至4ZB，1Z相当于1024E。 發(fā)表于：2017/1/24 基于BIT位修正与数据叠加的快速捕获算法 基于BIT位修正技术以及数据叠加预处理技术，提出了一种在长积分时间条件下能够有效抑制导航数据跳变影响,同时降低捕获运算量的算法。该算法理论分析结果表明，在输入信噪比为-29 dB条件下，预检积分时间选取20 ms时，虚警概率Pfa=0.001时，检测概率Pd能够达到0.99，此时该算法运算量分别是延迟相乘算法、信号压缩算法、非相干捕获算法、FFT并行码搜索算法运算量的26.1%、21.4%、10.5%、8.07%，故此算法具有很大的优势。 發(fā)表于：2017/1/23 基于Census变换的自适应权值Hamming距离立体匹配算法 传统的Census+Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待，从而缺少足够的匹配信息，造成较高的误匹配率。对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法，通过引入邻域像素空间距离，使在距离测算时将邻域像素分等级计算，丰富了匹配图像的信息。并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值，实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性，并且能够很好地反映纹理等信息，同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度。最后进行亚像素插值增大匹配的正确性。通过对比试验证明，此算法不仅能够提高匹配的准确性和抗干扰性，还能减少算法的复杂度，适用于实时的立体匹配。 發(fā)表于：2017/1/23 基于抽样路径的K-匿名隐私保护算法 K-匿名是信息隐私保护的一种常用技术，而使用K-匿名技术不可避免会造成发布数据的信息损失，因此，如何提高K-匿名化后数据集的可用性一直以来都是K-匿名隐私保护的研究重点。对此提出了一种基于抽样路径的局域泛化算法——SPOLG算法。该算法基于泛化格寻找信息损失较小的泛化路径，为减少寻径时间，引入等概率抽样的思想，选用等概率抽样中的系统抽样方法进行取样，利用样本代替数据集在泛化格上寻找目标泛化路径，最后在该路径上对数据集进行泛化。同时，本算法使用局域泛化技术，能够降低信息损失量，提高发布数据集的可用性。实验结果证明，本算法匿名化的数据集信息损失度低，数据可用性高。 發(fā)表于：2017/1/23 基于曲率尺度空间的角点检测图像匹配算法分析 计算机技术的发展下，优化提升图像匹配算法，可以提升图像检测精度。基于曲率尺度空间的角点检测图技术，优化设计图像匹配算法，基于曲率尺度空间的角点检测算法进行图像特征点的提取，归一化处理特征点，有助于提高图像匹配精度。利用该算法最终实现图像匹配需求，验证了算法的有效性，改进了图像匹配中特征点过度分离的弊端，提高了图像匹配检测的整体精度约10.0%。该算法发挥了积极应用价值，值得在实践应用中推广。 發(fā)表于：2017/1/23 STM32的窗口看门狗 stm32有两个看门狗，独立看门狗和窗口看门狗，其实两者的功能是类似的，只是喂狗的限制时间不同。 發(fā)表于：2017/1/18 <…154155156157158159160161162163…>
