頭條 開啟工業(yè)4.0：集成EtherCAT和萊迪思FPGA實(shí)現(xiàn)高級(jí)自動(dòng)化 隨著工業(yè)領(lǐng)域向?qū)崿F(xiàn)工業(yè)4.0的目標(biāo)不斷邁進(jìn)，市場(chǎng)對(duì)具備彈性連接、低功耗、高性能和強(qiáng)大安全性的系統(tǒng)需求與日俱增。 然而，實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非總是一帆風(fēng)順。企業(yè)必須在現(xiàn)有環(huán)境中集成這些先進(jìn)系統(tǒng)，同時(shí)應(yīng)對(duì)軟件孤島、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代前的老舊設(shè)備以及根深蒂固的工作流程等挑戰(zhàn)。它們需要能夠在這些限制條件下有針對(duì)性地應(yīng)用高性能軟硬件的解決方案。 最新資訊 我國(guó)建立清潔能源消納長(zhǎng)效機(jī)制 近年來(lái)，我國(guó)清潔能源消納取得了一定的成績(jī)。按照國(guó)家規(guī)劃，未來(lái)還需要大量開發(fā)新能源等非化石能源，并實(shí)現(xiàn)高效利用。鞏固清潔能源消納成果后續(xù)關(guān)鍵在長(zhǎng)效機(jī)制的建立。近日，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局聯(lián)合印發(fā) 《清潔能源消納行動(dòng)計(jì)劃(2018~2020年)》（發(fā)改能源〔2018〕1575號(hào)）?！缎袆?dòng)計(jì)劃》從電源開發(fā)布局優(yōu)化、市場(chǎng)改革調(diào)控、宏觀政策引導(dǎo)、電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施完善、電力系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力提升、電力消費(fèi)方式變革、考核與監(jiān)管7個(gè)方面，提出了28項(xiàng)具體措施，目標(biāo)是2018年清潔能源消納取得顯著成效，2020年清潔能源消納問(wèn)題得到基本解決。本文主要從前3個(gè)方面分析《行動(dòng)計(jì)劃》提出建立清潔能源消納的長(zhǎng)效機(jī)制。 發(fā)表于：1/28/2019 全球最值得關(guān)注的AI芯片初創(chuàng)公司 Wave Computing在2018取得了不少進(jìn)展，推出其第一個(gè)DataFlow處理單元，收購(gòu)MIPS，創(chuàng)建MIPS Open，并將首批系統(tǒng)交付給少數(shù)客戶。 發(fā)表于：1/27/2019 淺析變頻器在風(fēng)機(jī)水泵上的應(yīng)用 變頻器如今的應(yīng)用范圍很廣泛，已在石油、化工、輕工、造紙、橡膠、電力、冶金等眾多行業(yè)廣泛的應(yīng)用。 發(fā)表于：1/25/2019 淺析變頻器在金屬拉絲機(jī)上的應(yīng)用系統(tǒng)方案 雙變頻拉絲機(jī)可實(shí)現(xiàn)對(duì)各種線材逐級(jí)拉伸并將成品快速收卷，一般常用于0.1mm以上線材的加工。金屬線材經(jīng)過(guò)放線槊進(jìn)入拉伸箱內(nèi)，經(jīng)過(guò)各級(jí)模具而逐步拉伸，以達(dá)到所要求規(guī)格的線材，然后通過(guò)排線導(dǎo)輪電機(jī)均勻地將成品金屬絲纏繞在工字輪上。 發(fā)表于：1/25/2019 基于FPGA的實(shí)時(shí)MIPI CSI-2圖像采集與處理系統(tǒng) 針對(duì)目前移動(dòng)嵌入式領(lǐng)域中廣泛使用的MIPI CSI-2接口，設(shè)計(jì)了一種基于Lattice FPGA的實(shí)時(shí)圖像采集與處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了高清圖像采集、Bayer格式轉(zhuǎn)換、圖像縮放、圖像倒置和飽和度調(diào)整等多種功能。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行功能驗(yàn)證與測(cè)試，表明系統(tǒng)可以穩(wěn)定地采集1080p60的圖像數(shù)據(jù)，并完成相關(guān)的圖像處理功能，具有一定的實(shí)用價(jià)值。相對(duì)于其他平臺(tái)，采用FPGA具有實(shí)時(shí)性高，功耗和成本低以及系統(tǒng)升級(jí)方便等優(yōu)勢(shì)。 發(fā)表于：1/25/2019 對(duì)話云知聲副總裁李霄寒：從單模態(tài)到多模態(tài)，以算法起家的AI芯片公司后勁十足 目前，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能（AI）都是發(fā)展大勢(shì)。而 AI 芯片正處于從通用型向?qū)Ｓ眯桶l(fā)展和轉(zhuǎn)化的過(guò)程當(dāng)中，特別是在物聯(lián)網(wǎng)邊緣側(cè)，通用型 AI 芯片的計(jì)算效率較低，繼而帶來(lái)了成本和功耗的失配。 發(fā)表于：1/24/2019 基于FPGA的深度學(xué)習(xí)加速器綜述：挑戰(zhàn)與機(jī)遇 FPGA 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器如今越來(lái)越受到 AI 社區(qū)的關(guān)注，本文對(duì)基于 FPGA 的深度學(xué)習(xí)加速器存在的機(jī)遇與挑戰(zhàn)進(jìn)行了概述。 發(fā)表于：1/24/2019 開放的一天，吳恩達(dá)、谷歌、Facebook紛紛開源數(shù)據(jù)集 從計(jì)算機(jī)視覺(jué)到自然語(yǔ)言處理，這幾天很多研究者都提出了新的數(shù)據(jù)集以期解決新的問(wèn)題。吳恩達(dá)幾個(gè)小時(shí)前開源的「胸片」數(shù)據(jù)集希望借助 CV 輔助疾病診斷。 發(fā)表于：1/24/2019 4分論文被收，ICLR官方回復(fù)：優(yōu)先遵從AC意見(jiàn) 前天，一篇 ICLR 2019 的接收論文引發(fā)了熱烈討論。該論文的匿名評(píng)審結(jié)果是 4，4，3，三位評(píng)審全都給出了 rejection 的決定。 發(fā)表于：1/24/2019 深度學(xué)習(xí)局限何在？圖網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)并非偶然 本文近日發(fā)表在 PNAS 上，討論了深度學(xué)習(xí)取得的成就、推動(dòng)條件和廣泛存在的問(wèn)題，并從「補(bǔ)充」而不是「推翻」的論點(diǎn)探討了如何改進(jìn)人工智能研究方法的方向。 發(fā)表于：1/24/2019 ?…49505152535455565758…?
