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英特爾正式宣布出售Altera 51%股份

英特爾正式宣布出售Altera 51%股份

4 月 14 日消息，英特爾北京時(shí)間 20:30 正式宣布同私募股權(quán)企業(yè) Silver Lake 銀湖資本達(dá)成 FPGA 子公司 Altera 股份出售協(xié)議。Silver Lake 將以 87.5 億美元的估值買下 Altera 51% 的股份，英特爾繼續(xù)持有剩余 49% 股份。

模塊化 DC/DC 轉(zhuǎn)換器有什么好處

復(fù)雜的現(xiàn)代電路通常包含大量元器件，例如微控制器、IC、DSP 和 FPGA 等。每個(gè)元器件均具有特定的供電電壓要求。由共享“中央”電源和大量局部轉(zhuǎn)換器模塊構(gòu)成的分布式電源系統(tǒng)，成為能夠滿足這種要求的最高能效解決方案。直到最近，制造商才開始選用分立器件，尤其是在需要大量使用時(shí)。由于全面認(rèn)證型模塊的價(jià)格穩(wěn)步下降，該等產(chǎn)品現(xiàn)已成為可行的替代品。當(dāng)前這種經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的模塊幾乎適用于任何應(yīng)用。

發(fā)表于：8/21/2018

基于DVB-H標(biāo)準(zhǔn)的RS譯碼器算法與FPGA實(shí)現(xiàn)

介紹了符合DVB-H標(biāo)準(zhǔn)的RS(204，188)碼的參數(shù)與譯碼算法，給出了一種用于求解關(guān)鍵方程的改進(jìn)型無逆BM算法，使用Verilog語言完成了基于該算法的譯碼器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。測試結(jié)果表明，該譯碼系統(tǒng)性能優(yōu)良，在節(jié)約硬件資源的同時(shí)滿足了高速處理的需要。

發(fā)表于：8/20/2018

基于FPGA的雙聲傳感器定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

針對小體積聲探測系統(tǒng)對陣元數(shù)量的要求，設(shè)計(jì)了基于FPGA的雙聲傳感器定位系統(tǒng)。該定位系統(tǒng)利用兩個(gè)聲傳感器接收的回波的聲壓和時(shí)延值進(jìn)行聯(lián)合定位，可以達(dá)到減小陣元數(shù)量的目的。同時(shí)，利用硬件描述語言和DSP Builder完成了整個(gè)系統(tǒng)的構(gòu)建。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的定位系統(tǒng)工作頻率可以達(dá)到94.4 MHz，完成一次定位只需要52 μs，定位誤差在1%之內(nèi)。

發(fā)表于：8/20/2018

人工智能是怎樣攪動(dòng)芯片行業(yè)的

從計(jì)算的早期開始，人們就一直認(rèn)為人工智能有朝一日會(huì)改變這個(gè)世界。幾十年來，我們已經(jīng)看到無數(shù)流行文化參考和未來主義思想家所描述的未來，但技術(shù)本身仍然難以捉摸。增量進(jìn)步主要?dú)w功于邊緣學(xué)術(shù)界和消費(fèi)性企業(yè)研究部門。

發(fā)表于：8/20/2018

CCF CTC2018全景掃描：無人駕駛、人工智能等新型系統(tǒng)可靠性問題逐漸成熱點(diǎn)

8月15日-17日，由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦、CCF容錯(cuò)計(jì)算專業(yè)委員會(huì)和哈爾濱工業(yè)大學(xué) 共同承辦的第十屆中國測試學(xué)術(shù)會(huì)議（CTC 2018）在哈爾濱召開。本次會(huì)議與國際會(huì)議 International Test Conference in Asia 2018 (ITC-Asia)、International Workshop on Cross-layer Resiliency 2018 (IWCR) 聯(lián)合舉辦。會(huì)議邀請了30多位 IEEE/ACM/CCF Fellow 等頂級專家以及企業(yè)代表攜手 11 場大會(huì)特邀報(bào)告，7 個(gè)高端產(chǎn)業(yè)論壇，50 多場論壇特邀報(bào)告， 60 多場學(xué)術(shù)論壇報(bào)告，參會(huì)人數(shù)超過 500 人，是本年度國內(nèi)測試、容錯(cuò)、可信度領(lǐng)域規(guī)模最大、規(guī)格最高、影響最廣的一次學(xué)術(shù)界盛會(huì)。

發(fā)表于：8/20/2018

入門 | 什么是自注意力機(jī)制？

注意力機(jī)制模仿了生物觀察行為的內(nèi)部過程，即一種將內(nèi)部經(jīng)驗(yàn)和外部感覺對齊從而增加部分區(qū)域的觀察精細(xì)度的機(jī)制。注意力機(jī)制可以快速提取稀疏數(shù)據(jù)的重要特征，因而被廣泛用于自然語言處理任務(wù)，特別是機(jī)器翻譯。

發(fā)表于：8/20/2018

雞生蛋與蛋生雞，縱覽神經(jīng)架構(gòu)搜索方法

從谷歌漸進(jìn)式的架構(gòu)搜索到 CMU 的可微架構(gòu)搜索，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)搭建不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)受到廣泛的關(guān)注。最近弗萊堡大學(xué)的研究者發(fā)表了一篇論文縱覽不同的神經(jīng)架構(gòu)搜索方法，他們從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搜索空間、搜索策略以及性能評估策略等三個(gè)方向探討了不同的思路與方法。

發(fā)表于：8/20/2018

一種乘同余偽隨機(jī)序列快速實(shí)現(xiàn)的FPGA設(shè)計(jì)

針對一類乘同余運(yùn)算，提出了一種快速算法。采用1個(gè)32位乘法、2個(gè)32位加法、少量移位操作和1個(gè)最高位分離操作方法，避免了連續(xù)減法和除法運(yùn)算。采用硬件語言設(shè)計(jì)了快速算法。在此算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于FPGA的偽隨機(jī)序列發(fā)生器。

發(fā)表于：8/20/2018

基于FPGA的相關(guān)干涉儀算法的研究與實(shí)現(xiàn)

提出一種利用FPGA實(shí)現(xiàn)相關(guān)干涉儀測向算法的方法，給出了測向系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和組成框圖，并詳細(xì)介紹了FPGA內(nèi)部模塊的劃分及設(shè)計(jì)流程，最后結(jié)合實(shí)際設(shè)計(jì)出一種實(shí)現(xiàn)方案，并討論了該方案在寬帶測向中較原有實(shí)現(xiàn)方式的優(yōu)勢。為了使算法更適于FPGA實(shí)現(xiàn)，提出了一種新的相位樣本選取方法，并仿真驗(yàn)證了該方法與傳統(tǒng)方法的等效性。

發(fā)表于：8/20/2018

為什么說特斯拉造芯片，一般企業(yè)學(xué)不得？

特斯拉于8月初發(fā)布了Q2財(cái)報(bào)，雖然Q2的凈虧損額是去年同期的兩倍還多，但令投資者驚喜的是，該公司的季度總營收40.02億美元，較去年同期增長43%，超出分析師預(yù)期。同樣重磅的消息是在財(cái)報(bào)發(fā)布后的電話會(huì)議中，馬斯克宣布特斯拉自己研發(fā)的自動(dòng)駕駛芯片“Hardware 3”未來將在Model 3、Model S和Model X等車型中使用。

發(fā)表于：8/19/2018