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國內(nèi)首條8英寸“超越摩爾”研發(fā)中試線通線成功

2017年12月1日，致力于“超越摩爾”產(chǎn)業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新平臺上海微技術(shù)工業(yè)研究院（以下簡稱“工研院”）運營的8英寸“超越摩爾” 研發(fā)中試線首款傳感器產(chǎn)品近日獲得驗證通過，正式宣告研發(fā)中試線通線成功。

發(fā)表于：12/1/2017

多模擬通道數(shù)據(jù)采集，平均法選擇需謹慎

隨著電子系統(tǒng)中傳感器和信號源的快速增加，使得設(shè)備設(shè)計師們可以在系統(tǒng)MCU或傳感器融合協(xié)處理器中加入更多的模擬信號通道。尤其是在日益發(fā)展的小型物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中更是如此。

發(fā)表于：11/29/2017

FPGA與云端需求“不謀而合” 國產(chǎn)先從“中低端”發(fā)力

多方資料顯示，F(xiàn)PGA將在云端數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)發(fā)揮突出的作用。據(jù)某數(shù)據(jù)調(diào)研報告預(yù)計，未來云端芯片的空間2020年有望達105億美元，其中FPGA將貢獻20億美元。

發(fā)表于：11/28/2017

東芝首發(fā)第九代垂直記錄存儲：艱難上到14TB

雖然西部數(shù)據(jù)宣布了革命性的微波磁記錄存儲技術(shù)（MAMR），希捷則號稱搞定了業(yè)界看好的熱輔助磁記錄存儲技術(shù)（HAMR），號稱可在2023－2025年左右把機械硬盤容量提高到40TB，但是最近一段時間，PMR垂直記錄、SMR疊瓦式記錄等技術(shù)仍然是絕對主流，只能繼續(xù)慢慢改進。

發(fā)表于：11/23/2017

日本研發(fā)出超高性能量子計算機，未來是量子計算機+人工智能

據(jù)日本媒體報道，日本NTT物性科學基礎(chǔ)研究所等在宣布成功研發(fā)出超高性能的新型量子計算機，可以瞬間解析以往計算機不易解開的復(fù)雜算法。

發(fā)表于：11/23/2017

華芯通半導體和UIT創(chuàng)新科攜手共建ARM架構(gòu)聯(lián)合實驗室

以 “集聚高端創(chuàng)新資源，打造東部創(chuàng)新中心” 為主題的深圳市龍崗區(qū)重大項目簽約儀式，暨 “千人計劃” 專家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)交流會在2017深圳高交會期間隆重舉辦。在項目簽約儀式上，龍崗區(qū)區(qū)委書記張勇、貴州華芯通半導體技術(shù)有限公司（以下簡稱：華芯通半導體）董事長歐陽武、創(chuàng)新科存儲技術(shù)（深圳）有限公司（以下簡稱：UIT創(chuàng)新科）董事長陳凱，以及Arm公司全球執(zhí)行副總裁兼大中華區(qū)總裁吳雄昂共同見證了來自四方代表簽署的戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，四方約定在深圳市龍崗區(qū)成立 “Arm架構(gòu)數(shù)據(jù)中心聯(lián)合實驗室” ，共同開發(fā)和建設(shè)基于高性能、低功耗的Arm架構(gòu)處理器的自主、安全、可控的云計算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)中心示范工程。龍崗區(qū)副區(qū)長陳廣文等區(qū)領(lǐng)導出席了簽約儀式。

發(fā)表于：11/23/2017

一種自適應(yīng)選擇樣本的用電負荷預(yù)測方法

針對傳統(tǒng)短期負荷預(yù)測中預(yù)測模型缺乏自適應(yīng)性、預(yù)測影響因素復(fù)雜難于篩選的問題，提出一種結(jié)合自適應(yīng)技術(shù)的嶺回歸預(yù)測模型。通過引入嶺回歸技術(shù)，能在預(yù)測中多方面考慮各種復(fù)雜因素而不會受到因素間多重共線性的影響；引入虛擬預(yù)測日，同時設(shè)置不同權(quán)重對相似歷史樣本進行自適應(yīng)篩選并訓練，能夠?qū)γ恳粋€預(yù)測日減小預(yù)測誤差。算例分析表明，應(yīng)用結(jié)合自適應(yīng)技術(shù)的嶺回歸預(yù)測方法后，實際預(yù)測誤差得到顯著降低。

發(fā)表于：11/22/2017

ADI公司推出集成式精密解決方案，助力電池制造業(yè)實現(xiàn)更高安全性與高達50％的效率提升

中國，北京 – Analog Devices, Inc.(ADI)今日宣布推出一款用于電池測試和化成的集成式精密解決方案，這套解決方案集模擬前端、控制器和脈寬調(diào)制器(PWM)于一體，能夠提高鋰離子電池化成與分級的系統(tǒng)精度和效率。與傳統(tǒng)技術(shù)相比，新款A(yù)D8452能夠在相同空間內(nèi)多提供50％的通道，從而擴充容量并提高電池產(chǎn)量。AD8452所采用的開關(guān)技術(shù)可在放電時回收電池的能量，精度高達傳統(tǒng)開關(guān)解決方案的10倍。更高的精度意味著電池包內(nèi)可以放更多的電芯，這有助于延長電動汽車等應(yīng)用的電池壽命。此外，該器件還兼具更為出色的檢測和監(jiān)控功能，能夠有效防止可能導致電池故障的過度充電和充電不足行為，從而提高制造過程的安全性。AD8452可為充電/放電板節(jié)省高達50％的物料清單(BoM)成本，系統(tǒng)成本可節(jié)約20％左右。該器件具有配套的系統(tǒng)仿真演示板，能夠為測試設(shè)備制造商降低研發(fā)工程成本并縮短上市時間。

發(fā)表于：11/17/2017

數(shù)據(jù)遠見者通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型顛覆并重塑行業(yè)格局，幫助企業(yè)走上蓬勃發(fā)展之路

中國，北京 — 2017 年 11 月 15 日 — 全球混合云數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域權(quán)威NetApp公司（納斯達克股票代碼：NTAP）今天公布了一項旨在幫助企業(yè)積極開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全球研究項目的結(jié)果。通過與 IDC 合作，該研究項目提供了可供所有企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中利用的即時、有效的步驟。

發(fā)表于：11/17/2017

融合用戶屬性信息的冷啟動推薦算法

協(xié)同過濾算法廣泛應(yīng)用于個性化推薦系統(tǒng)中?，F(xiàn)有的基于社群相似性的協(xié)同過濾算法在新用戶新商品的冷啟動場景中難以使用，性能較差。對此，提出了一種基于矩陣分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射的冷啟動推薦算法。首先，使用矩陣分解方法求出用戶在潛在興趣空間的向量表示；然后，訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習從用戶屬性數(shù)據(jù)到潛在興趣向量的映射關(guān)系；最后，融合用戶的歷史評分數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)各自生成的興趣向量，給出平滑的推薦預(yù)測值。實驗表明，當用戶的評分記錄很少時，預(yù)測性能有明顯提升，融合用戶的屬性信息能較好地改善“冷啟動”情況下推薦系統(tǒng)的性能。

發(fā)表于：11/16/2017

后驗概率改進Fisher向量的高性能圖像檢索算法

提出了一種高性能的圖像檢索方法，結(jié)合紋理分類和改進的Fisher向量實現(xiàn)圖像檢索。首先，將圖像劃分為互不重疊的圖像子塊，對每一圖像子塊依據(jù)紋理復(fù)雜度進行分類，對不同類別的圖像子塊提取不同的特征。其次，采用基于后驗概率改進的Fisher向量進行特征編碼，依據(jù)乘積量化和非對稱距離計算方法，分段計算兩特征向量之間的距離，快速求取相似度指標，據(jù)此進行圖像檢索。在Holidays數(shù)據(jù)集上進行圖像檢索的實驗結(jié)果表明，該方法的查準率和召回率高，且耗費的查詢時間少。

發(fā)表于：11/14/2017

西部數(shù)據(jù)發(fā)布首款移動固態(tài)硬盤高速移動固態(tài)硬盤 - my passport? SSD 以精美而小巧的設(shè)計為用戶提供強大性能

2017年11月13日–北京，存儲解決方案提供商西部數(shù)據(jù)公司 (NASDAQ: WDC)日前宣布推出旗下運行速度更快的WD®品牌移動固態(tài)硬盤My Passport? SSD。新款My Passport? SSD擁有極快的讀寫速度和優(yōu)美的外型設(shè)計，為西部數(shù)據(jù)公司領(lǐng)先的存儲硬盤產(chǎn)品。新款My Passport? SSD可說專為大文件使用者和科技愛好者設(shè)計，將卓越的讀寫速度和便攜性的巧妙結(jié)合用于海量檔案的管理。

發(fā)表于：11/14/2017

Intel PSG 2017全國教師會議勝利閉幕

日前，Intel PSG 2017全國高校教師會議在美麗的三亞成功召開，來自英國的學術(shù)界代表、超過100 位國內(nèi)外頂尖高校的專家學者、英特爾技術(shù)專家一起交流并分享了當今前沿技術(shù)與英特爾創(chuàng)新技術(shù)成果、人才培養(yǎng)和教學科研創(chuàng)新等方面的真知灼見，共同探索產(chǎn)學研合作新途徑。《電子技術(shù)應(yīng)用》全媒體傳播平臺受邀參加了本屆盛會，與老朋友回顧合作歷程，與新朋友暢談技術(shù)趨勢，筑夢更廣闊的未來。

發(fā)表于：10/25/2017

結(jié)合本征分解和抽樣學習的快速SVM分類器

為了提高經(jīng)典支持向量機（SVM）分類器的運算效率，提出一種改進的快速SVM分類器。針對低維空間向高維空間變換時核矩陣運算效率低的問題，采用本征分解方法對核矩陣進行降維處理，得到核矩陣的近似表示；同時，對訓練子集進行劃分，隨機抽樣訓練樣本進行學習，進一步提高SVM分類器的運算效率。圖像分類實驗結(jié)果表明，改進的SVM分類器不僅分類正確率高于經(jīng)典SVM、隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，而且訓練耗時最少，平均分類耗時也低于經(jīng)典SVM分類器。

發(fā)表于：10/23/2017

人工智能下棋已不新鮮，未來還要當一名優(yōu)秀“寫手”？

現(xiàn)在人工智能的寫作也在快速發(fā)展，一些簡單的新聞以及文稿如今已經(jīng)不弱于一般人的寫作。

發(fā)表于：10/23/2017