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聯(lián)電高通先進(jìn)封裝訂單有望在2025年下半年試產(chǎn)

聯(lián)電高通先進(jìn)封裝訂單有望在2025年下半年試產(chǎn)

發(fā)表于：12/19/2024

首款國產(chǎn)DDR5內(nèi)存終于來了

12月18日消息，近日，金百達(dá)推出了首款基于國產(chǎn)顆粒的銀爵系列DDR5內(nèi)存，頻率為6000MHz，時序CL36-36-36-80，工作電壓1.35V，16GBx2套裝499元。外觀設(shè)計(jì)上采用了簡約大氣的銀白色散熱馬甲，整體風(fēng)格極具辨識度，能夠有效提升內(nèi)存模塊的散熱效果。

發(fā)表于：12/18/2024

谷歌第二代AI視頻生成模型Veo 2發(fā)布

12月17日消息，據(jù)報(bào)道，谷歌發(fā)布了最新的AI視頻生成模型Veo 2。據(jù)悉，Veo 2模型能夠生成最高4K（4096 x 2160像素）分辨率、時長達(dá)到2分鐘的視頻片段，相較于OpenAI的Sora模型，分辨率提升了4倍，視頻時長增加了6倍。僅一個直出原生4K，就非常的恐怖。

發(fā)表于：12/18/2024

龍芯中科3C6000處于樣片階段

龍芯中科：3C6000處于樣片階段雙硅片封裝對標(biāo)Intel至強(qiáng)6338

發(fā)表于：12/18/2024

世界上第一款通用微處理器Intel 8080喜迎50周歲生日

世界上第一款通用微處理器！Intel 8080喜迎50周歲生日

發(fā)表于：12/18/2024

英偉達(dá)推出生成式AI超級電腦Jetson Orin Nano Super

12月18日消息，據(jù)報(bào)道，英偉達(dá)推出一款名為“Jetson Orin Nano Super”的生成式人工智能 (AI) 超級電腦。

發(fā)表于：12/18/2024

高通與Arm法庭激辯

周二在美國特拉華州聯(lián)邦法院審理的一場訴訟中，Arm 和高通的律師就芯片行業(yè)未來的一個關(guān)鍵問題質(zhì)問了一位蘋果前工程師：在 Arm 的計(jì)算架構(gòu)之上構(gòu)建的知識產(chǎn)權(quán)歸誰所有？

發(fā)表于：12/18/2024

英特爾高通隔空叫陣所謂何事？

英特爾和高通，隔空打起了口水戰(zhàn)。高通處理器能挑戰(zhàn)英特爾在Windows PC的主導(dǎo)優(yōu)勢嗎？高通筆記本退貨高？

發(fā)表于：12/18/2024

安謀科技攜前沿成果亮相ICCAD 2024

國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)鏈上游的領(lǐng)軍企業(yè)安謀科技今年再度受邀出席，攜旗下一系列前沿技術(shù)方案及合作成果精彩亮相，并在高峰論壇和“IP與IC設(shè)計(jì)服務(wù)專題論壇(II)”上發(fā)表主題演講，與眾多產(chǎn)業(yè)鏈上下游的企業(yè)代表、專家學(xué)者展開深入交流，共話半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展“芯”圖景。

發(fā)表于：12/17/2024

三星Exynos處理器或?qū)⒔挥膳_積電代工

12月16日消息，據(jù)韓國媒體Thebell的報(bào)道，處于困境當(dāng)中的三星電子半導(dǎo)體業(yè)務(wù)，由于尖端制程的良率過低，可能將導(dǎo)致其系統(tǒng)半導(dǎo)體業(yè)務(wù)（System LSI）部門自研的Exynos 2500旗艦手機(jī)芯片將無緣于新一代的Galaxy S25系列器件智能手機(jī)。為了解決這一困境，未來部分Exynos處理器可能將會外包生產(chǎn)，臺積電可能將是首選。

發(fā)表于：12/17/2024

天馬微電子全新SLOD疊層OLED技術(shù)發(fā)布

12月17日消息，日前，天馬微電子宣布開發(fā)了全新OLED器件結(jié)構(gòu)——SLOD，全稱Stacked Layer OLED Device，即疊層OLED器件。未來，該技術(shù)將在手機(jī)、車載、IT顯示等領(lǐng)域應(yīng)用。據(jù)介紹，相較于傳統(tǒng)單層器件，SLOD采用疊層設(shè)計(jì)，采用高效載流子產(chǎn)生和分離能力的新型電荷產(chǎn)生層結(jié)構(gòu)，功耗降低30%。

發(fā)表于：12/17/2024

無輔助繞組 GaN 反激式轉(zhuǎn)換器如何解決交流/直流適配器設(shè)計(jì)難題

　　本文將探討德州儀器的 UCG28826 集成 GaN 反激式轉(zhuǎn)換器如何幫助您克服交流/直流適配器設(shè)計(jì)難題。

發(fā)表于：12/16/2024

基于多頭注意力的社交網(wǎng)絡(luò)用戶身份鏈接方法

隨著社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，人們在社交網(wǎng)絡(luò)中擁有越來越多的虛擬身份，識別同一自然人不同網(wǎng)絡(luò)虛擬身份的網(wǎng)絡(luò)用戶身份鏈接問題變得越來越重要。用戶身份鏈接有助于挖掘網(wǎng)絡(luò)用戶的隱信息，構(gòu)建全面的網(wǎng)絡(luò)用戶畫像，進(jìn)而促進(jìn)跨網(wǎng)絡(luò)的推薦、鏈接預(yù)測、信息傳播等多個研究領(lǐng)域發(fā)展?，F(xiàn)有的基于用戶屬性和基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的用戶身份鏈接方法，沒有考慮不同用戶之間影響力差異因素，收斂速度較慢?；谏疃扔巫叩挠脩羯矸萱溄臃椒?，融入多頭注意力機(jī)制，對用戶間影響力進(jìn)行建模，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以很好地改進(jìn)算法有效性，提高訓(xùn)練效率。

發(fā)表于：12/16/2024

基于改進(jìn)YOLOv5n的腐敗水果檢測模型

為了實(shí)現(xiàn)多種水果在采摘后自動化篩選和分揀中腐敗水果識別的問題，提出了改進(jìn)的YOLOv5n模型，命名為mobile-YOLO。首先將YOLOv5n的主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNetV3并引入深度可分離卷積，相較于原模型，這種改進(jìn)在計(jì)算效率和速度上都有所提升，并且準(zhǔn)確率也得到了提高。為了進(jìn)一步提升速度，將C3模塊替換為C2f模塊，實(shí)現(xiàn)輕量化的同時獲得了更豐富的梯度流信息。最后將原有的CIoU替換為α-CIoU，以加快收斂速度并保證圖像框位置的準(zhǔn)確性。mobile-YOLO相較于原始的YOLOv5n，mAP@.5（mean Average Precision）達(dá)到了98.1%，mAP@.5：.95達(dá)到了94.2%，同時在P（Precision）值為97.1%和R（Recall）值為96.8%的情況下，參數(shù)量幾乎與YOLOv5n保持一致。

發(fā)表于：12/16/2024

融合圖文預(yù)訓(xùn)練的漢越多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯

由于漢語和越南語之間存在顯著的語法差異及語料稀缺，漢越神經(jīng)機(jī)器翻譯任務(wù)面臨名詞翻譯不準(zhǔn)確的挑戰(zhàn)。提出了一種新穎的多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，該方法融合了文本預(yù)訓(xùn)練模型和視覺語言聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練模型。通過文本預(yù)訓(xùn)練模型，能夠捕獲深層的語言結(jié)構(gòu)和語義；而視覺語言聯(lián)合訓(xùn)練模型則提供了與文本相關(guān)聯(lián)的視覺上下文，這有助于模型更準(zhǔn)確地理解和翻譯名詞。兩種模型通過一個簡潔高效的映射網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，并通過Gumbel門控模塊動態(tài)地整合多模態(tài)信息，以優(yōu)化翻譯輸出。在漢越及越漢翻譯任務(wù)中，該方法相比傳統(tǒng)Transformer模型分別提升了7.13和4.27的BLEU值。

發(fā)表于：12/16/2024

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