三星計劃今年底明年初推出AI芯片Mach-1

3 月 20 日消息，三星電子 DS（設備解決方案）部門負責人慶桂顯（Kye Hyun Kyung）在今日的三星電子股東大會上宣布，三星電子計劃今年底明年初推出采用 LPDDR 內存的 AI 芯片 Mach-1。 慶桂顯表示，Mach-1 芯片已完成基于 FPGA 的技術驗證，正處于 SoC 設計階段。該 AI 芯片將于今年底完成制造過程，明年初推出基于其的 AI 系統(tǒng)。

發(fā)表于：3/21/2024

腦機接口實驗新進展：首位患者能用意念下棋了

3月21日消息，馬斯克的腦機接口公司Neuralink更新了首位腦植入患者的情況，這位四肢癱瘓患者能夠通過意念下棋。 患者本人介紹，他自己會嘗試移動自己右手，向左、向右、向前、向后，然后從那里開始想象光標在移動，之后光標就能跟隨自己想法移動了。

發(fā)表于：3/21/2024

工業(yè)自動化軟件突破“卡脖子”進入快車道

今年“兩會”期間，在科技自立自強、制造業(yè)轉型升級的大背景下，解決工業(yè)軟件“卡脖子”成為代表委員們的高頻提案，也成為社會各界討論的熱門話題。 比如，全國政協(xié)委員許進表示，工業(yè)軟件亟需盡快突破“卡脖子”問題。他說，“目前，我國90%以上工業(yè)軟件仍需進口，部分自主軟件模塊在國外的基礎軟件平臺上進行二次開發(fā)，對于工業(yè)發(fā)展具有不自主可控性。” 又如，全國政協(xié)委員王明凡指出，要讓“卡脖子”技術實現(xiàn)國產(chǎn)替代。他稱，“當前，我國工業(yè)基礎領域面臨一些‘卡脖子’問題，特別是在基礎工業(yè)軟件、關鍵材料和高端裝備等方面對進口的依賴較為嚴重?！?/a>

三星半導體公布新品路線圖

3 月 21 日消息，三星半導體日前在官方公眾號上公布了新品路線圖，其中包含了 UFS 4.0 4 和 UFS 5.0 。

發(fā)表于：3/21/2024

英特爾：32G將成AI PC入門級標配

3月21日消息，日前，2024中國閃存市場峰會在深圳舉行，本屆峰會主題為“存儲周期 激發(fā)潛能”。 據(jù)媒體報道，英特爾中國區(qū)技術部總經(jīng)理高宇在峰會上表示，未來入門級AI PC一定是標配32G內存，當前16G內存一定會被淘汰。

發(fā)表于：3/21/2024

國內首枚，硅臻芯片量子芯片通過國家商密檢測

國內首枚，硅臻芯片量子芯片通過國家商密檢測

發(fā)表于：3/21/2024

更快更?。∪嵌鶴LC閃存技術公開：速度直接翻倍！

更快更??！三星二代QLC閃存技術公開：速度直接翻倍！ 3 月 21 日消息，根據(jù)三星半導體近日在官方公眾號公布的新品線路圖顯示，三星將計劃推出 UFS 4.0 以及 UFS 5.0。

發(fā)表于：3/21/2024

三星正研發(fā) CMM-H 混合存儲模組

3 月 21 日消息，據(jù)三星半導體微信公眾號發(fā)布的中國閃存市場峰會 2024 簡報，其正研發(fā) CMM-H 混合存儲 CXL 模組。該模組同時包含 DRAM 內存和 NAND 閃存。 作為一種新型高速互聯(lián)技術，CXL 可提供更高的數(shù)據(jù)吞吐量和更低的傳輸延遲，可在 CPU 和外部設備間建立高效連接。 根據(jù)三星給出的圖示，這一模組可經(jīng)由 CXL 界面直接在閃存部分和 CPU 之間傳輸塊 I / O，也可經(jīng)由 DRAM 緩存和 CXL 界面實現(xiàn) 64 字節(jié)的內存 I / O 傳輸。

發(fā)表于：3/21/2024

多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化系統(tǒng)

基于中尺度數(shù)值預報模式WRF和WRFDA同化系統(tǒng)，實現(xiàn)多源極軌衛(wèi)星微波溫度計資料實時區(qū)域同化，并對同化產(chǎn)品進行評估和應用。2018年同化試驗結果表明：通過質量控制和偏差訂正，AMSU-A資料第5~9通道亮溫觀測增量O-B（觀測值O和背景場的正演輻射模擬值B的差值）的標準差有效降低，同化后各通道亮溫分析殘差O-A（觀測值O和分析場的正演輻射模擬值A的差值）的標準差有效降低。同化預報產(chǎn)品被應用在暴雨強對流個例和臺風個例中，取得良好效果。

發(fā)表于：3/20/2024

基于改進YOLOv5的路面裂縫檢測方法

針對現(xiàn)有裂縫檢測模型體積較大且檢測精度不高的問題，提出一種基于輕量化網(wǎng)絡的無人機航拍圖像裂縫檢測方法。首先，使用MobileNetv3網(wǎng)絡替代YOLOv5的主干網(wǎng)絡，降低模型大?。黄浯危隒3TR和CBAM模塊提高網(wǎng)絡表征能力，將損失函數(shù)替換為EIOU以提高模型的魯棒性。實驗結果表明，該方法在自制數(shù)據(jù)集上獲得98.9%的精度，相較于原始YOLOv5提高1.2%，模型大小減小51.5%，檢測速度提高37%。改進后的模型在精度、大小和速度上均優(yōu)于Faster-RCNN等4種常見裂縫檢測模型，滿足了裂縫檢測的實時性、輕量化和精度需求。

發(fā)表于：3/20/2024