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通信網(wǎng)絡(luò)線路升級(jí)提速硅基光子技術(shù)優(yōu)勢(shì)凸顯

　第十三屆“中國光谷”國際光電子博覽會(huì)暨論壇將在武漢國際博覽中心舉行。此次光博會(huì)以“光聯(lián)萬物，智引未來”為主題，設(shè)立了激光光學(xué)、集成電路、光電自動(dòng)化、光通信及大數(shù)據(jù)等專區(qū)，成為我國最大的光電子信息產(chǎn)業(yè)基地盛會(huì)，同期還將舉辦多場光電高峰論壇，進(jìn)一步促進(jìn)我國光電子產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

發(fā)表于：11/4/2016

與龍芯有說不盡的“緣” 胡偉武的長征途還在路上

說到胡偉武其人，大家可能略有陌生，但說到龍芯，你一定印象深刻。前不久，龍芯中科對(duì)外宣布3A3000四核處理器芯片成功完成流片。這背后胡偉武與其之間存在著不解的緣分，然而驅(qū)使著胡偉武投身到“中國芯”CPU的事業(yè)中的是骨子里的一腔熱血還是命運(yùn)使然？本文講的就是胡偉武成長記和龍芯的15年歷史。

發(fā)表于：11/3/2016

Intel第七代Core架構(gòu)全解析：擠牙膏還是強(qiáng)力改進(jìn)

現(xiàn)在，挑戰(zhàn)即將來臨，AMD準(zhǔn)備祭出的Zen架構(gòu)貌似具有巨幅的性能提升，加上AMD原本具有的圖形性能優(yōu)勢(shì)，Intel不可避免感受到新一輪大戰(zhàn)來臨的氣息。同時(shí)，無論是蘋果還是聯(lián)想、HP、戴爾這些PC廠商，它們的產(chǎn)品線都到了更新?lián)Q代的關(guān)口。Intel第七代Core架構(gòu)“KabyLake”也因此備受矚目，它也是我們接下來要分析的對(duì)象。

發(fā)表于：11/2/2016

2016中國HPC TOP100發(fā)布神威太湖之光奪冠

在10月28日召開的HPC China會(huì)議上，發(fā)布了2016年中國HPC TOP100榜單?！吧裢?太湖之光”以93.015PFLOPS（9.3億億次每秒）的測(cè)試性能榮登榜首，不僅是中國最高性能的超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，同時(shí)也是全球最快的系統(tǒng)。第二名和第三名分別是：“天河二號(hào)”和“天河一號(hào)A”。

發(fā)表于：11/2/2016

突破高端傳感器部署物聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)智能制造

從工信部獲悉，無錫國家傳感網(wǎng)創(chuàng)新示范區(qū)部際建設(shè)協(xié)調(diào)領(lǐng)導(dǎo)小組第四次會(huì)議10月30日在江蘇省無錫市召開。部際建設(shè)協(xié)調(diào)領(lǐng)導(dǎo)小組組長、工業(yè)和信息化部部長苗圩指出，要著力突破高端傳感器等關(guān)鍵技術(shù)，推動(dòng)智能制造、車聯(lián)網(wǎng)等重點(diǎn)領(lǐng)域物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模應(yīng)用。

發(fā)表于：11/1/2016

2016中國高性能計(jì)算機(jī)TOP100排行公布神威·太湖之光問鼎

2016年10月28日，2016全國高性能計(jì)算學(xué)術(shù)年會(huì)（HPC China 2016）在陜西西安舉行。會(huì)上發(fā)布了《2016年中國高性能計(jì)算機(jī)性能TOP 100 排行榜及簡析》，部署在江蘇無錫的超算中心的由國家并行計(jì)算機(jī)工程技術(shù)研究中心研制的超級(jí)計(jì)算機(jī)神威·太湖之光以十億億次（93.015 PFlops）測(cè)試性能排名第一。部署在廣州超算中心的“天河二號(hào)”超級(jí)計(jì)算機(jī)以33.86PFLOPS的測(cè)試性能位居第二名；“天河一號(hào)”則是以每秒2.566PFLOPS測(cè)試性能位居第三。

發(fā)表于：10/28/2016

Marvell發(fā)布業(yè)內(nèi)最佳的25GbE端到端數(shù)據(jù)中心解決方案

2016年10月27日，北京訊 –為存儲(chǔ)、云基礎(chǔ)設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、互聯(lián)和多媒體應(yīng)用提供半導(dǎo)體解決方案的全球領(lǐng)導(dǎo)廠商美滿電子科技（Marvell，Nasdaq：MRVL）今日推出業(yè)內(nèi)最優(yōu)化的25GbE以太網(wǎng)端到端數(shù)據(jù)中心解決方案，顯著提高數(shù)據(jù)中心的計(jì)算帶寬和效率。當(dāng)今數(shù)據(jù)中心的帶寬正在不斷增加，以滿足來自云端的海量數(shù)據(jù)流需求，因此必須平衡遷移到新一代網(wǎng)絡(luò)帶來的資本和運(yùn)營支出。

發(fā)表于：10/27/2016

日本的7大物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略

日本經(jīng)產(chǎn)省為了應(yīng)對(duì)未來數(shù)據(jù)時(shí)代的趨勢(shì)，針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、大數(shù)據(jù)(Big Data)與人工智能(AI)技術(shù)提出戰(zhàn)略計(jì)劃，參閱以上的流程圖，說明了物聯(lián)網(wǎng)IoT、大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)通過虛實(shí)空間的互相搭配，實(shí)現(xiàn)未來以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界。

發(fā)表于：10/27/2016

基于粒子濾波和壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法

為了解決目標(biāo)跟蹤過程中出現(xiàn)的目標(biāo)遮擋和光照變化問題，提出一種基于粒子濾波和壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法。算法融合顏色特征和紋理特征來描述目標(biāo)，增強(qiáng)算法在光照變化和復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性；利用壓縮感知理論對(duì)特征進(jìn)行降維，提高算法實(shí)時(shí)性；最后，根據(jù)粒子濾波原理估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)，得到目標(biāo)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法在有效減少算法運(yùn)行時(shí)間的前提下，能夠準(zhǔn)確跟蹤遮擋和光照變化情況下的目標(biāo)。

發(fā)表于：10/25/2016

基于二進(jìn)制粒子群與遺傳算法的數(shù)據(jù)分配研究

針對(duì)目前分布式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分配方法法存在尋求最優(yōu)分配方案和運(yùn)行效率等問題的不足，在基于改進(jìn)的遺傳算法的數(shù)據(jù)分配方法基礎(chǔ)上，引入二進(jìn)制粒子群算法，提出了一種基于二進(jìn)制粒子群與遺傳算法的數(shù)據(jù)分配方法，既具有二進(jìn)制粒子群算法的運(yùn)行速度快、記憶功能好等特點(diǎn)，又具有遺傳算法的全局搜索能力、變異能力等特點(diǎn)。該分配方法能夠提高搜索效率，并且快速有效地獲得全局最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的數(shù)據(jù)分配方法在搜索全局最優(yōu)解方面優(yōu)于基于遺傳算法的分配方法，在搜索速度方面比枚舉法的分配方法和基于遺傳算法的分配方法更快。

發(fā)表于：10/24/2016

一種基于Curvelet相關(guān)圖紋理圖像檢索方法

紋理是圖像普遍存在且難以描述的特征，但是更容易引起人們視覺上的關(guān)注，它蘊(yùn)含有豐富的信息，所以基于紋理的檢索具有重要的應(yīng)用價(jià)值。提出了一種新的基于Curvelet相關(guān)圖紋理圖像檢索方法。該方法通過對(duì)紋理圖像進(jìn)行Curvelet分解進(jìn)行多尺度分析；利用變換后粗尺度反映圖像輪廓、細(xì)尺度反映圖像紋理信息特性，閾值處理后采用不同的量化等級(jí)；計(jì)算Curvelet系數(shù)相關(guān)圖，反映了不同系數(shù)所占比例和相互之間的空間相關(guān)性，由此構(gòu)造圖像的特征向量。通過對(duì)Brodatz紋理圖像庫實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法相較于原有的Curvelet方法能夠更有效地進(jìn)行紋理圖像檢索。

發(fā)表于：10/24/2016

揭秘微軟量子計(jì)算研究拓?fù)淞孔佑?jì)算機(jī)

微軟研究拓?fù)淞孔佑?jì)算已經(jīng)有十多年了。但是市面上關(guān)于其研究的具體內(nèi)容并不多見。IBM、谷歌和多家學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室選擇了相對(duì)成熟的硬件，比如超導(dǎo)導(dǎo)線環(huán)（loops of superconducting wire），來制作量子比特（qubit）。但是微軟卻希望能以一種準(zhǔn)粒子（quasiparticle）的狀態(tài)編碼量子比特：一種從物質(zhì)的相互作用中出現(xiàn)的粒子狀物體（object）。

發(fā)表于：10/22/2016

基于MC的風(fēng)電場參數(shù)預(yù)測(cè)模型的誤差修正

風(fēng)速的隨機(jī)性和間歇性等特點(diǎn)使得目前風(fēng)電場參數(shù)預(yù)測(cè)模型存在較大的預(yù)測(cè)誤差，對(duì)此提出了采用馬爾科夫鏈（MC)方法對(duì)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正。分別求出參數(shù)的實(shí)際值與模型預(yù)測(cè)值之間的誤差序列，利用模糊C-均值聚類算法對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)劃分；根據(jù)各誤差狀態(tài)計(jì)算出MC狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，進(jìn)而計(jì)算模型預(yù)測(cè)誤差修正值，最終得到精度較高的預(yù)測(cè)值。采用MC方法分別對(duì)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型、T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正，并應(yīng)用MC修正后的3種模型對(duì)山西某風(fēng)電場測(cè)風(fēng)塔不同步長風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)研究，分析討論了MC對(duì)各預(yù)測(cè)模型誤差的修正效果。仿真結(jié)果表明，所提出的誤差修正方法能夠有效提高測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速預(yù)測(cè)精度，為預(yù)測(cè)模型的誤差修正提供了一種有效的實(shí)用的方法。

發(fā)表于：10/22/2016

云存儲(chǔ)中基于隱私保護(hù)的高效的微型加密方案

針對(duì)云存儲(chǔ)環(huán)境中用戶屬性不確定性、訪問結(jié)構(gòu)公開性等導(dǎo)致密用戶信息遭受泄露的問題，提出了云存儲(chǔ)中基于隱私保護(hù)的高效的微型加密方案。完全隱藏訪問結(jié)構(gòu)，利用代理重加密技術(shù)引入屬性撤銷機(jī)制，同時(shí)提供一個(gè)長度與屬性數(shù)量無關(guān)的解密密鑰，設(shè)計(jì)了一種更加安全高效且適用范圍廣基于屬性的加密方案。結(jié)果表明，該方案可以實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的靈活訪問，增加了對(duì)于敏感信息的隱私保護(hù)，且適用于存儲(chǔ)空間受限的微型設(shè)備上。

發(fā)表于：10/22/2016

防范側(cè)信道攻擊新思ARC處理器保護(hù)數(shù)據(jù)安全

伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，越來越多的設(shè)備開始被接入到網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，越來越多的信息流、數(shù)據(jù)流借助網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行傳播。物聯(lián)網(wǎng)的大發(fā)展不僅僅為人們的生活帶來便利，也在客觀上增加了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。為了防范聯(lián)網(wǎng)設(shè)備遭受攻擊，堵住信息漏洞，芯片廠商紛紛努力強(qiáng)化芯片的軟硬件防護(hù)能力。為此，新思（Synopsys）日前特別推出了ARC SEM110和SEM120D安全處理器，用于智能表、NFC支付和嵌入式SIM等低能耗嵌入式應(yīng)用。

發(fā)表于：10/22/2016