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現(xiàn)代人數(shù)字生活下的“忙碌”，華為EMUI9.0看到了

數(shù)字生活帶來(lái)了諸多便利，也加速了現(xiàn)代人的生活節(jié)奏，忙碌無(wú)處不在。如網(wǎng)友調(diào)侃所言，手機(jī)讓我們可以隨時(shí)上網(wǎng)工作及生活，同樣也無(wú)限放大了對(duì)現(xiàn)實(shí)的抽離感。為此，許多朋友屏蔽了朋友圈、刪掉了沒(méi)用的APP、把所有應(yīng)用通知全選“關(guān)閉”，甚至無(wú)時(shí)不刻地想著把手機(jī)丟掉，來(lái)一場(chǎng)說(shuō)走就走的旅行，回歸自然去放松自我。

發(fā)表于：9/7/2018

測(cè)試是為了進(jìn)行更好的設(shè)計(jì)

在產(chǎn)品的研發(fā)過(guò)程中，測(cè)試一項(xiàng)至關(guān)重要。不論是軟件還是硬件。

發(fā)表于：9/7/2018

華為將為國(guó)內(nèi)微軟數(shù)據(jù)中心提供定制的全新AI芯片

援引The Information報(bào)道，微軟正和中國(guó)科技企業(yè)華為洽談合作事宜，如果合作成功那么華為將會(huì)為中國(guó)境內(nèi)的微軟數(shù)據(jù)中心提供全新的AI芯片。為了說(shuō)服微軟使用公司的AI芯片，華為必須要滿足微軟提出的嚴(yán)苛性能要求。

發(fā)表于：9/7/2018

創(chuàng)新型智能數(shù)字LED驅(qū)動(dòng)電源介紹

LED照明已經(jīng)在整個(gè)照明應(yīng)用中得到普及，伴隨著智慧城市，智能路燈的發(fā)展，LED驅(qū)動(dòng)電源也朝著智能化，數(shù)字化方向發(fā)展。英飛凌作為引領(lǐng)智能LED照明的領(lǐng)先供應(yīng)商，從系統(tǒng)級(jí)角度看待問(wèn)題，為客戶提供卓越的數(shù)字產(chǎn)品和解決方案，在提供高性能表現(xiàn)的產(chǎn)品和系統(tǒng)解決方案的同時(shí)，極大的減輕了客戶庫(kù)存的壓力和新產(chǎn)品推出的周期，擴(kuò)展了研發(fā)設(shè)計(jì)的靈活性。英飛凌照明驅(qū)動(dòng)ＩＣ以其豐富的產(chǎn)品類型，廣泛的拓?fù)浣M合，搭配業(yè)界領(lǐng)先功率晶體管CoolMOS技術(shù)，充分滿足了LED驅(qū)動(dòng)電源設(shè)計(jì)的半導(dǎo)體器件選型需求。

發(fā)表于：9/5/2018

Intel正在謀劃新架構(gòu)，或顛覆X86和馮·諾依曼

由于摩爾定律將壽終正寢，英特爾的芯片設(shè)計(jì)專家們正另辟蹊徑解決百億億次（exascale）挑戰(zhàn)，他們已設(shè)想了一種新的架構(gòu)，有望一舉終結(jié)通用處理器這個(gè)概念和X86指令集這個(gè)現(xiàn)代計(jì)算的基礎(chǔ)。

發(fā)表于：9/5/2018

基于Linux集群系統(tǒng)的并行通信性能研究

選用Linux集群系統(tǒng),由穿梭箱XPC節(jié)點(diǎn)和通過(guò)雙千兆位以太網(wǎng)交換機(jī)連接的2 GHz速龍?zhí)幚砥鳂?gòu)成。將MPICH-2、open Mosix 與Linux遠(yuǎn)程進(jìn)程調(diào)用（RPC）、創(chuàng)建子進(jìn)程及低層的不同通信機(jī)制情況進(jìn)行了比較。對(duì)消息傳遞庫(kù)及單系統(tǒng)映像軟件包與低層基元的直接使用效果進(jìn)行對(duì)比。運(yùn)用應(yīng)用數(shù)據(jù)包、直接自主編寫分布式應(yīng)用程序、并行基元上進(jìn)行分層以創(chuàng)建分布式語(yǔ)言。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,某些情況下性能很差，低于硬件標(biāo)準(zhǔn)，這也是軟件開(kāi)發(fā)商今后要著重關(guān)注的問(wèn)題。

發(fā)表于：9/4/2018

8848鈦金手機(jī)，在主流品牌們夠不到的高端市場(chǎng)野蠻生長(zhǎng)

這一幕并不戲劇，而是當(dāng)下中國(guó)智能手機(jī)市場(chǎng)的真實(shí)寫照。根據(jù)工信部旗下信通院公布的數(shù)據(jù)，今年7月，國(guó)內(nèi)手機(jī)市場(chǎng)出貨量為3697．5萬(wàn)部，同比下降14．1％；2018年1～7月，國(guó)內(nèi)手機(jī)市場(chǎng)出貨量為2．33億部，同比下降17．3％。顯然，大壞境是不樂(lè)觀的。

發(fā)表于：9/3/2018

中國(guó)大陸TFT-LCD產(chǎn)線京東方營(yíng)收938億奪冠

近年來(lái)，顯示行業(yè)受益于下游智能手機(jī)、平板電腦等消費(fèi)類電子產(chǎn)品帶動(dòng)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全球顯示面板需求面積的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）在 2012 至 2020 年間將達(dá) 5%，到 2020 年將增長(zhǎng)至22360萬(wàn)平方米。

發(fā)表于：8/29/2018

小米年中業(yè)績(jī)報(bào)喜，不過(guò)喜中有憂

小米公布了今年二季度以及上半年的業(yè)績(jī)，從業(yè)績(jī)來(lái)看還是相當(dāng)優(yōu)秀的，營(yíng)收取得了快速增長(zhǎng)，不過(guò)在這份優(yōu)秀的業(yè)績(jī)中凸顯出它過(guò)于依賴手機(jī)業(yè)務(wù)，寄予厚望的IoT與生活消費(fèi)產(chǎn)品和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入增速過(guò)低。

發(fā)表于：8/25/2018

資源 | Distill詳述「可微圖像參數(shù)化」：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化和風(fēng)格遷移利器！

近日，期刊平臺(tái) Distill 發(fā)布了谷歌研究人員的一篇文章，介紹一個(gè)適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化和風(fēng)格遷移的強(qiáng)大工具：可微圖像參數(shù)化。這篇文章從多個(gè)方面介紹了該工具，機(jī)器之心選取部分內(nèi)容進(jìn)行了編譯介紹。

發(fā)表于：8/22/2018

KDD 2018 | 最佳論文：首個(gè)面向Facebook、arXiv網(wǎng)絡(luò)圖類的對(duì)抗攻擊研究

8 月 19 日至 23 日，數(shù)據(jù)挖掘頂會(huì) KDD 2018 在英國(guó)倫敦舉行，昨日大會(huì)公布了最佳論文等獎(jiǎng)項(xiàng)。最佳論文來(lái)自慕尼黑工業(yè)大學(xué)的研究者，他們提出了針對(duì)圖深度學(xué)習(xí)模型的對(duì)抗攻擊方法，是首個(gè)在屬性圖上的對(duì)抗攻擊研究。

發(fā)表于：8/22/2018

用于快速測(cè)試電路信號(hào)響應(yīng)的袖珍型白噪聲發(fā)生器

電路中的噪聲通常都是有害的，任何好電路都應(yīng)該輸出盡可能低的噪聲。盡管如此，在某些情況下，一個(gè)特性明確且沒(méi)有其他信號(hào)的噪聲源就是所需的輸出。

發(fā)表于：8/21/2018

IIoT與工業(yè)AI融合，NI 為無(wú)錫“雪浪制造大腦” 打造邊緣智算

根據(jù)埃森哲(Accenture)的研究報(bào)告，全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Internet of Things，簡(jiǎn)稱IIoT)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2020年將超過(guò)5,000億美元?；诋?dāng)前的投入水平，到2030年預(yù)計(jì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為世界經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的收益至少在10萬(wàn)億美元。同時(shí)，隨著中國(guó)制造業(yè)的發(fā)展，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的市場(chǎng)規(guī)模逐漸擴(kuò)大，預(yù)測(cè)未來(lái)15年中國(guó)將在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域受益約1.8萬(wàn)億美元，市場(chǎng)前景廣闊。

發(fā)表于：8/21/2018

京東方：柔性屏產(chǎn)線明年滿產(chǎn)

8月17日消息，在昨天開(kāi)幕的2018iWorld數(shù)字世界博覽會(huì)上，除了業(yè)內(nèi)熟知的柔性顯示屏產(chǎn)品，BOE（京東方）還展示了最新推出的全球首款數(shù)字藝術(shù)物聯(lián)網(wǎng)解決方案——京東方畫屏。

發(fā)表于：8/20/2018

ECCV 2018 | 對(duì)抗深度學(xué)習(xí): 魚 (模型準(zhǔn)確性) 與熊掌 (模型魯棒性) 能否兼得？

分類的準(zhǔn)確度長(zhǎng)期以來(lái)都是評(píng)價(jià)圖像分類模型性能的最核心甚至唯一標(biāo)準(zhǔn)。但最近研究表明，即使是充分訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也很容易被對(duì)抗攻擊算法攻破。

發(fā)表于：8/18/2018