头条 四分之一市场份额，RISC-V正式跻身主流架构行列 在中美科技竞争日趋激烈的背景下，RISC-V凭借其开源、免费、可定制的特性，被许多人视为中国芯片产业实现"弯道超车"的关键路径。开源的RISC-V，是中国芯未来的重要组成部分，但不是全部答案。 最新资讯 联电回应窃取美光知识产权指控：已积累近15年DRAM制造经验！ 针对美国的“禁令”及窃取美光知识产权和机密的诉讼，上周福建晋华做出回应，称不存在窃取其他公司技术的行为！11月9日深夜，与福建晋华合作的联电也发表声明，否认相关指控，并称联电此前已积累了近15年制造DRAM产品的经验。 发表于：2018/11/10 Arm中国发布本土首个成果：周易人工智能平台 11月8日，全球最大的技术信息集团ASPENCORE在中国深圳举办全球CEO峰会。来自世界各地的行业领袖和技术大咖云集深圳，探讨人工智能的冲击与契机、物联网路线图、联网标准之争等热门话题，并前瞻改变世界的未来技术。 发表于：2018/11/9 CITE2019定新主题：创新驱动发展 智慧赋能未来 2018年11月8日，第七届中国电子信息博览会（以下简称“CITE 2019”）组委会在北京举行新闻发布会，宣布第七届中国电子信息博览会筹备工作全面启动，定于2019年4月9-11日在深圳会展中心举行。 发表于：2018/11/9 方之熙博士任RISC-V基金会中国顾问委员会主席 今天在中国乌镇举行的世界互联网大会(World Internet Conference)上，RISC-V基金会 (RISC-V Foundation)宣布，半导体行业资深人士方之熙(Jesse Zhixi Fang)博士已被任命为RISC-V基金会新组建的中国顾问委员会主席。RISC-V基金会是一家由其成员所管理的非营利组织，致力于促进免费开源的 RISC-V指令集架构(ISA)的应用与实施。RISC-V基金会在中国影响力不断扩大覆盖超过25个组织机构与大学，在此基础上，中国顾问委员会 将对RISC-V基金会的教育与应用推广战略提供指导意见，以进一步加速RISC-V生态系统在该地区的发展。方之熙博士将与当地利益相关方密切合作，并 在中国的RISC-V社区招贤纳士，邀请一些重要人士加入委员会。 发表于：2018/11/8 深兰科技：“形神兼具”的人工智能独角兽 深兰科技董事长陈海波最新透露，深兰第二、三大股东为国家财政部和上海国资委，公司上一轮的估值是160亿，今年底到明年初会完成230亿。2019年底，深兰计划走人工智能独角兽绿色通道推进IPO，这是与上交所共同商量的决定，深兰要以更好的数据来奠定人工智能上海第一的位置。 发表于：2018/11/7 意法半导体欲借STM32WB扩张物联网市场 ST有MCU以及蓝牙BlueNRG来支持无线或者是物联网应用。ST在几年前就有BlueNRG，单独的蓝牙芯片。我们注意到客户用的MCU+蓝牙双芯片方案，会有成本压力。所以我们希望可以把内部的IP放到STM32里面，做单芯片。这样从成本，从客户需求以及设计的简易性来看都非常方便，所以今天我们发布了STM32WB。 发表于：2018/11/7 AMD逆袭！全球首款面向数据中心的7nm CPU面世 时隔两年，AMD再一次举办“Next Horizon”，包括CPU和GPU两个部分，GPU是Radeon Instinct MI60/MI50计算卡，将于2018年底以及2019年初正式发布。作为本次发布会的重头戏，AMD重点介绍基于7nm的EPYC霄龙处理器。 ? 发表于：2018/11/7 多特征融合及最小均方误差优化的阴影检测 为降低阴影对运动目标检测结果的干扰，提出了一种阴影检测方法，作为运动侦测方法的后处理步骤。在运动侦测检测到的目标列表的基础上，该方法针对R、G、B 3个颜色通道提取相邻帧之间像素点的亮度、对比度和结构特征，融合这3类特征生成相似度度量，并依据最小均方误差准则设计目标函数，通过最优化方法求解最佳的像素点分割阈值，检测并消除运动侦测目标中的阴影像素点。阴影检测实验在Changedetection.net数据集的shadow数据子集进行。实验结果表明，该方法的阴影检测率高，检测耗时少。 发表于：2018/11/6 恩智浦参加中国国际进口博览会，与海尔签署合作 全球最大的汽车电子及领先的人工智能物联网芯片公司恩智浦半导体（纳斯达克代码：NXPI，以下简称“恩智浦”）今日亮相于在上海隆重举行的中国国际进口博览会（以下简称“进博会”），并在现场与海尔家电产业集团（以下简称“海尔”）签订合作备忘录。 发表于：2018/11/5 基于先验知识的草莓机器手目标定位算法 研究开发了一种基于视觉识别的草莓机器手，重点是采用深度学习辅助草莓机器手进行目标定位。为了加快目标定位速度，先把草莓目标的特定颜色作为先验知识进行候选目标的分割筛选，再将得到的多个候选区输入预先训练好的深度卷积网络进行目标识别，得分最高的候选区作为最终的定位结果。实验证实，该算法可以实时地获取高精度符合要求的目标区域。 发表于：2018/11/5 <…315316317318319320321322323324…>
