头条 英飞凌与宝马集团携手合作，变革汽车架构 【2026年2月26日, 德国慕尼黑讯】英飞凌科技股份公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY）在助力宝马集团打造Neue Klasse软件定义汽车架构的过程中发挥着重要作用。 最新资讯 IDC/Gartner：全球PC市场有复苏迹象 IDC公布的数据显示，2019年四季度，全球PC销量达到7180万台，创下4年来单季出货量新高。全球PC销量虽然攀升，但受益的不是苹果。 发表于：2020/1/15 卷积神经网络人脸检测算法 传统人脸检测算法往往不能自动地从原始图像中提取有用的检测特征，而卷积神经网络可以轻易地提取高维度的特征信息，广泛用于图像处理领域。针对上述缺点，采用简单高效的深度学习Caffe框架并通过AlexNet网络训练，数据集为LFW人脸数据集，得出一个模型分类器，对原始图像数据进行图像金字塔变换，并通过前向传播得到特征图，反变换得出人脸坐标，采用非极大值抑制算法得出最优位置，最后达到一个二分类的人脸检测结果。该方法可以实现不同尺度的人脸检测，具有较高的精度，可用于构建人脸检测系统。 发表于：2020/1/13 基于Transformer模型的中文文本自动校对研究 提出将Transformer模型应用于中文文本自动校对领域。Transformer模型与传统的基于概率、统计、规则或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同，该深度学习模型通过对Seq2Seq模型进行整体结构改进，从而实现中文文本自动校对。通过使用公开数据集对不同模型进行对比实验，采用准确率、召回率与F1值作为评价指标，实验结果表明，Transformer模型相比较于其他模型，在中文文本自动校对的性能上有了大幅提升。 发表于：2020/1/10 Bridgetek提供多样显示设备以支持PanL智能建筑 2020年1月9日- Bridgetek推出了多样广泛的显示设备，以支持最近推出的PanL大楼 动化平台。同时具备高性能和优化，也能涵盖各种预期的应用。 发表于：2020/1/10 美光 DDR5 实现数据中心性能的进一步提升 CES，拉斯维加斯，2020 年 1 月 9 日 — Micron Technology, Inc. (美光科技股份有限公司，纳斯达克: MU) 今日宣布采用行业领先的 1z 纳米制程的 DDR5 寄存型 DIMM (RDIMM) 已开始出样。DDR5 是迄今为止技术上最为先进的 DRAM，其内存性能提升至少 85%，从而应对下一代服务器负载。如今数据中心的系统架构正在提供日益增多的处理器核心数、以及更大的内存带宽与容量，而 DDR5 使内存密度翻倍，并同时提升可靠性。 发表于：2020/1/9 “奇招”与新意并出，富士通6大创新方案迎2020产业回暖！ 随着NB-IoT正式划入5G标准与5G网络规模化商用，万物互联的未来正不断加速，物联网产业逐渐形成碎片化、垂直化的市场分布，纵观数据采集、边缘计算、传输链路等各个领域，无不呈现“百家争鸣”的发展态势。尽管2019年被称为半导体行业寒冬，在不久前的ELEXCON 2019上，不少国内外厂商均表示了对2020年产业回暖的信心，积极推出众多垂直应用市场的解决方案。例如，知名厂商富士通电子推出了6大创新解决方案，聚焦多个热门领域应用，以创新技术抢占市场先机！ 发表于：2020/1/9 恩智浦利用S32G车辆网络处理器释放车辆数据的全部潜力 美国拉斯维加斯——2020年1月9日——恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V., 纳斯达克代码：NXPI）宣布推出全新S32G车辆网络处理器。这款处理器标志着整车架构设计与实现的一个重要转折点。作为恩智浦S32处理器系列中的最新产品，S32G处理器可帮助汽车行业转向高性能、基于域的车辆架构，并降低软件复杂性，提高加密安全和功能安全。目前这款S32G已被全球主要OEM采用， 并在服务型网关中发挥重要作用，帮助OEM从汽车制造商转变为车辆数据驱动型服务提供商，由此拓展商机。 发表于：2020/1/9 移动技术可以检测并预防医疗疾病的暴发 由国际发展研究中心(IDRC)共同资助的一个项目帮助建立了斯里兰卡野生动物健康中心，以监测动物健康。调查结果还促使中央政府将兽医的作用扩展到抗生素抗性和农场实践等领域。 发表于：2020/1/9 自动驾驶成CES2020最大亮点 过去几年，自动驾驶技术测试不断取得进展。CES2020展会上，汽车厂商和无人驾驶解决方案提供商纷纷亮出最新成果。 发表于：2020/1/9 基于蚁群算法改进One-Class SVM的电力离群用户检测算法研究 用电采集负荷数据反映了用户的用电特性及用电习惯，通过用电负荷数据分析识别用电离群用户。根据高维用电负荷数据的特点，提出了一种基于改进One-Class SVM算法的电力离群用户检测，同时采用蚁群算法对支持向量机的训练参数进行优化，可以在样本分布不均匀、样本分布未知的环境下有效识别电力离群用户。通过对某市纺织业用户的数据进行实践证明，改进的算法能够有效提高收敛速度，并能有效地识别出离群的用电用户。 发表于：2020/1/9 <…127128129130131132133134135136…>
