头条 英特尔Lunar Lake处理器测试平台实物照曝光 英特尔 Lunar Lake 处理器测试平台实物照曝光,有望支持蓝牙 6.0 其计算芯片采用台积电 N3B 制程,旨在保持优秀能效的同时满足多样计算需求。 而在 GPU 部分,Lunar Lake 的核显基于下一代锐炫 Battlemage 架构,最大包含 8 个 Xe2 核心、64 个 Xe2 EU,在早期测试中性能 " 可喜 ",个别内部测试中性能几乎翻倍,但文件中没有出现具体基准测试或可验证的第三方测试结果。 最新资讯 三星计划今年底明年初推出AI芯片Mach-1 3 月 20 日消息,三星电子 DS(设备解决方案)部门负责人庆桂显(Kye Hyun Kyung)在今日的三星电子股东大会上宣布,三星电子计划今年底明年初推出采用 LPDDR 内存的 AI 芯片 Mach-1。 庆桂显表示,Mach-1 芯片已完成基于 FPGA 的技术验证,正处于 SoC 设计阶段。该 AI 芯片将于今年底完成制造过程,明年初推出基于其的 AI 系统。 发表于:2024/3/21 脑机接口实验新进展:首位患者能用意念下棋了 3月21日消息,马斯克的脑机接口公司Neuralink更新了首位脑植入患者的情况,这位四肢瘫痪患者能够通过意念下棋。 患者本人介绍,他自己会尝试移动自己右手,向左、向右、向前、向后,然后从那里开始想象光标在移动,之后光标就能跟随自己想法移动了。 发表于:2024/3/21 工业自动化软件突破“卡脖子”进入快车道 今年“两会”期间,在科技自立自强、制造业转型升级的大背景下,解决工业软件“卡脖子”成为代表委员们的高频提案,也成为社会各界讨论的热门话题。 比如,全国政协委员许进表示,工业软件亟需尽快突破“卡脖子”问题。他说,“目前,我国90%以上工业软件仍需进口,部分自主软件模块在国外的基础软件平台上进行二次开发,对于工业发展具有不自主可控性。” 又如,全国政协委员王明凡指出,要让“卡脖子”技术实现国产替代。他称,“当前,我国工业基础领域面临一些‘卡脖子’问题,特别是在基础工业软件、关键材料和高端装备等方面对进口的依赖较为严重。” 发表于:2024/3/21 三星半导体公布新品路线图 3 月 21 日消息,三星半导体日前在官方公众号上公布了新品路线图,其中包含了 UFS 4.0 4 和 UFS 5.0 。 发表于:2024/3/21 英特尔:32G将成AI PC入门级标配 3月21日消息,日前,2024中国闪存市场峰会在深圳举行,本届峰会主题为“存储周期 激发潜能”。 据媒体报道,英特尔中国区技术部总经理高宇在峰会上表示,未来入门级AI PC一定是标配32G内存,当前16G内存一定会被淘汰。 发表于:2024/3/21 国内首枚,硅臻芯片量子芯片通过国家商密检测 国内首枚,硅臻芯片量子芯片通过国家商密检测 发表于:2024/3/21 更快更小!三星二代QLC闪存技术公开:速度直接翻倍! 更快更小!三星二代QLC闪存技术公开:速度直接翻倍! 3 月 21 日消息,根据三星半导体近日在官方公众号公布的新品线路图显示,三星将计划推出 UFS 4.0 以及 UFS 5.0。 发表于:2024/3/21 三星正研发 CMM-H 混合存储模组 3 月 21 日消息,据三星半导体微信公众号发布的中国闪存市场峰会 2024 简报,其正研发 CMM-H 混合存储 CXL 模组。该模组同时包含 DRAM 内存和 NAND 闪存。 作为一种新型高速互联技术,CXL 可提供更高的数据吞吐量和更低的传输延迟,可在 CPU 和外部设备间建立高效连接。 根据三星给出的图示,这一模组可经由 CXL 界面直接在闪存部分和 CPU 之间传输块 I / O,也可经由 DRAM 缓存和 CXL 界面实现 64 字节的内存 I / O 传输。 发表于:2024/3/21 多源极轨卫星微波温度计资料实时区域同化系统 基于中尺度数值预报模式WRF和WRFDA同化系统,实现多源极轨卫星微波温度计资料实时区域同化,并对同化产品进行评估和应用。2018年同化试验结果表明:通过质量控制和偏差订正,AMSU-A资料第5~9通道亮温观测增量O-B(观测值O和背景场的正演辐射模拟值B的差值)的标准差有效降低,同化后各通道亮温分析残差O-A(观测值O和分析场的正演辐射模拟值A的差值)的标准差有效降低。同化预报产品被应用在暴雨强对流个例和台风个例中,取得良好效果。 发表于:2024/3/20 基于改进YOLOv5的路面裂缝检测方法 针对现有裂缝检测模型体积较大且检测精度不高的问题,提出一种基于轻量化网络的无人机航拍图像裂缝检测方法。首先,使用MobileNetv3网络替代YOLOv5的主干网络,降低模型大小;其次,引入C3TR和CBAM模块提高网络表征能力,将损失函数替换为EIOU以提高模型的鲁棒性。实验结果表明,该方法在自制数据集上获得98.9%的精度,相较于原始YOLOv5提高1.2%,模型大小减小51.5%,检测速度提高37%。改进后的模型在精度、大小和速度上均优于Faster-RCNN等4种常见裂缝检测模型,满足了裂缝检测的实时性、轻量化和精度需求。 发表于:2024/3/20 «12345678910…»