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蘋果電腦最早明年放棄Intel處理器，轉(zhuǎn)用自己的Arm芯片[嵌入式技術][消費電子]

此前外界普遍預計，蘋果最早將在2020年放棄英特爾處理器，轉(zhuǎn)而采用自己的ARM芯片。Axios報道今日稱，一些開發(fā)人員和英特爾高管預計最早明年蘋果就會采取這一行動。據(jù)Axios報道，盡管蘋果公司尚未公開表態(tài)，但開發(fā)人員和英特爾高管已私下表示，他們預計蘋果公司最早明年就會放棄英特爾處理器，轉(zhuǎn)而采用自己的ARM芯片。

發(fā)表于：2/27/2019

SmartSens在ISSCC 2019 圖像傳感器技術領域報告會作開場報告，收錄論文搶先披露[可編程邏輯][消費電子]

2019年2月21日 —— 2018年是5G和人工智能產(chǎn)業(yè)大爆發(fā)的一年。配合5G強大的連接性， AI將在未來實現(xiàn)云與終端之間最靈活的匹配。圍繞著5G與AI，相關技術及應用成為當前科技熱點。

發(fā)表于：2/27/2019

二十年堅持，富士通能讓FRAM成為主流嗎？[嵌入式技術][數(shù)據(jù)中心]

市場經(jīng)濟下每一個技術領域的競爭都是一場叢林法則的生動演繹。隨著物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等新興應用的爆發(fā)增長，存儲器領域的叢林法則年年都在上演“生動”的故事。

發(fā)表于：2/27/2019

OpenAI被諷ClosedAI？語言模型并沒有想象中的強大[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

前一段時間，OpenAI 丟出了兩枚炸彈，一是公布了當前最先進的語言模型，二是選擇與開源「Say Goodbye」。他們擔心 GPT-2 模型太好，會被不懷好意的人濫用。近來，很多研究者呼吁 OpenAI 盡快開源這個 15 億參數(shù)量的大模型，因為它并不能真正「理解」自然語言。

發(fā)表于：2/27/2019

ImageNet分類器可以泛化到ImageNet上嗎？[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

當前的分類模型泛化到新數(shù)據(jù)時總會有不同程度的準確率下降，傳統(tǒng)觀點認為這種下降與模型的適應性相關。但本文通過實驗證明，準確率下降的原因是模型無法泛化到比原始測試集中更難分類的圖像上。

發(fā)表于：2/27/2019

從網(wǎng)絡設計到實際應用，深度學習圖像超分辨率綜述[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

圖像超分辨率（SR）研究已經(jīng)利用深度學習技術取得了重大進展，本文旨在系統(tǒng)性地綜述這些進展。作者將 SR 研究分為三大類：監(jiān)督 SR、無監(jiān)督 SR 以及特定領域的 SR。此外，本文還介紹了這一領域常用的公共開源基準數(shù)據(jù)集和性能評估指標，并指出了未來的幾個方向以及一些待解決的問題。

發(fā)表于：2/27/2019

達闥科技，用柔性智能關節(jié) SCA 定義云端智能柔性機器人起跑線[可編程邏輯][物聯(lián)網(wǎng)]

作為機器人的核心零部件，伺服系統(tǒng)的核心技術一直掌握在歐美、日本以及韓國的手里。

發(fā)表于：2/27/2019

日本車用芯片制造商淺說[嵌入式技術][汽車電子]

芯片在汽車領域的用途非常廣泛，堪稱汽車的神經(jīng)?？梢哉f沒有芯片，汽車就無法正常運行。除了常見的多媒體娛樂系統(tǒng)、智能鑰匙和自動泊車系統(tǒng)外，還應用在汽車發(fā)動機、變速箱控制系統(tǒng)、安全氣囊、駕駛輔助系統(tǒng)、電動助力轉(zhuǎn)向等多方面。

發(fā)表于：2/27/2019

2019：半導體產(chǎn)業(yè)調(diào)整再出發(fā)[嵌入式技術][消費電子]

芯思想研究院統(tǒng)計了包括美國英特爾、德州儀器（TI）、美光（Micron）、高通（Quclcomm）、韓國SK海力士（SK Hynix）、歐洲恩智浦半導體（NXP）、英飛凌（Infineon）、意法半導體（STM）在內(nèi)的全球8家半導體公司的2016財年第一季至2018財年第四季的財報情況。

發(fā)表于：2/27/2019

智能變電站3/2接線的數(shù)字電能校準裝置設計[電源技術][智能電網(wǎng)]

在智能變電站采用3/2接線時，位于多個間隔的電子式互感器的電壓、電流采樣值通常經(jīng)過合并單元級聯(lián)或組網(wǎng)傳輸至數(shù)字化電能表，電壓電流采樣時間的同步性將影響到電能計量的準確性。因此，跨間隔采樣值的同步性是一個關鍵問題。設計了一種適用于3/2接線的數(shù)字電能校準裝置，采用多個光纖端口同時接收來自母線PT及其合并單元、各間隔CT及其合并單元組成的采樣值傳輸系統(tǒng)中的IEC61850-9-2報文，運用數(shù)字報文攜帶的信息和傅里葉變換補償方法解決同步性引起的功角偏差。測試數(shù)據(jù)表明，經(jīng)過補償，裝置解決了同步性帶來的功角偏移問題，能夠?qū)崿F(xiàn)對3/2接線方式下電能的準確計量。

發(fā)表于：2/27/2019

基于最小二乘法與霍夫變換的虹膜定位算法[嵌入式技術][信息安全]

為解決定位虹膜內(nèi)外邊緣時因輪廓信息不足會出現(xiàn)的定位不準確或者失敗問題，提出一種采用霍夫變換與最小二乘法相結合的定位算法。首先使用形態(tài)學開操作減少圖像中孤立的小點，并利用自適應閾值算法二值化圖像；然后使用形態(tài)學閉操作補充小縫隙平滑圖像邊緣，再利用Canny算法提取圖像邊緣信息；最后根據(jù)內(nèi)邊緣與外邊緣的差異性分別使用霍夫變換和最小二乘法定位虹膜內(nèi)外邊緣。經(jīng)實驗對比分析，該方法與傳統(tǒng)算法相比，能更快速、準確地定位虹膜。

發(fā)表于：2/27/2019

非下采樣圖濾波器組的設計方法[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

針對圖濾波器組中難以準確定義一般圖信號下采樣運算的問題，提出了非下采樣圖濾波器組的設計方法。首先，采用樣條濾波器作為分析濾波器組。然后，通過兩種不同的方法設計綜合濾波器組，其中，算法一利用頂點域的完全重構條件，構造出綜合濾波器組；算法二從子帶濾波器的頻譜特性考慮，采用帶約束優(yōu)化算法設計綜合濾波器組。兩種方法可設計得到完全重構的兩通道非下采樣圖濾波器組。最后，在兩通道非下采樣圖濾波器組的基礎上，采用級聯(lián)的方式構造出具有多分辨分析特性的多通道非下采樣圖濾波器組。仿真結果表明，所提出的非下采樣圖濾波器組具備完全重構特性。并且，與已有的圖濾波器組相比，設計所得的多通道非下采樣圖濾波器組具有更好的去噪性能。

發(fā)表于：2/26/2019

一款基于軟光刻技術的液態(tài)金屬天線[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

提出一種新型的頻率可重構的微帶貼片天線，以液態(tài)金屬合金和高度可拉伸的彈性體分別作為輻射貼片和介質(zhì)基板。液態(tài)金屬使用的是由質(zhì)量比為75% 的鎵和25% 的銦組成的共晶鎵銦合金（EGaIn），彈性體為聚二甲基硅氧烷（PDMS），通過實驗測量了PDMS在3種配比下的拉伸量，當質(zhì)量比為10:1時，PDMS的粘性較低，拉伸性較好。采用軟光刻技術制備天線的PDMS模型，然后進行表面處理，使其能夠更好地封裝，最后將EGaIn包裹在PDMS中形成天線。在PDMS的拉伸極限內(nèi)，通過對微帶天線進行軸向拉伸，隨著長度的增加，諧振頻率逐漸降低，在4~6 GHz范圍內(nèi)實現(xiàn)了頻率可重構。

發(fā)表于：2/26/2019

一種快速高效的太赫茲無線個域網(wǎng)定向MAC協(xié)議[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

太赫茲無線個域網(wǎng)是一種新型的無需基礎設施的中心式網(wǎng)絡，支持10 Gb/s～1 Tb/s的數(shù)據(jù)傳輸速率，具有廣泛的應用前景。針對現(xiàn)有太赫茲無線個域網(wǎng)MAC協(xié)議和高效的太赫茲無線個域網(wǎng)定向MAC協(xié)議ED-MAC(Efficient Directional MAC protocol)存在節(jié)點間波束賦形訓練開銷大、耗時長的問題，對無線個域網(wǎng)內(nèi)設備處于靜止狀態(tài)下的場景，提出一種快速高效的太赫茲無線個域網(wǎng)定向MAC協(xié)議FE-MAC(Fast and Efficient MAC protocol)。通過仿真驗證，將提出的FE-MAC協(xié)議與基于802.15.3c的太赫茲MAC協(xié)議和ED-MAC協(xié)議進行性能對比，能夠有效降低節(jié)點間數(shù)據(jù)發(fā)送時延，提高網(wǎng)絡吞吐量。

發(fā)表于：2/25/2019

5G超密集組網(wǎng)的多點協(xié)作傳輸和功率分配策略[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

5G超密集組網(wǎng)(UDN)允許在異構網(wǎng)絡中部署大量高密度的低功率傳輸節(jié)點(TP)，在提高系統(tǒng)性能的同時也引入了小小區(qū)間的同頻干擾(ICI)問題。為了解決這一問題，多點協(xié)作傳輸(CoMP)在UDN中得到了廣泛的使用。但它也帶來了新的挑戰(zhàn)，如何有效地進行網(wǎng)絡資源的分配就是其中之一。為了提高小小區(qū)邊緣用戶的速率和系統(tǒng)總和率，提出了一種基于小區(qū)負載感知的CoMP(CLA-CoMP)方案。針對UDN中的功率分配問題，采用了基于用戶關聯(lián)的后驗概率功率分配(P2UPA)策略，它旨在為高關聯(lián)概率的用戶分配更高的功率。仿真結果表明，同使用平均功率分配的UDN系統(tǒng)相比，采用CLA-CoMP和P2UPA的系統(tǒng)性能增益有了明顯的提高。

發(fā)表于：2/25/2019