華芯通半導(dǎo)體和UIT創(chuàng)新科攜手 共建ARM架構(gòu)聯(lián)合實驗室

以 “集聚高端創(chuàng)新資源，打造東部創(chuàng)新中心” 為主題的深圳市龍崗區(qū)重大項目簽約儀式，暨 “千人計劃” 專家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)交流會在2017深圳高交會期間隆重舉辦。在項目簽約儀式上，龍崗區(qū)區(qū)委書記張勇、貴州華芯通半導(dǎo)體技術(shù)有限公司（以下簡稱：華芯通半導(dǎo)體）董事長歐陽武、創(chuàng)新科存儲技術(shù)（深圳）有限公司（以下簡稱：UIT創(chuàng)新科）董事長陳凱，以及Arm公司全球執(zhí)行副總裁兼大中華區(qū)總裁吳雄昂共同見證了來自四方代表簽署的戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，四方約定在深圳市龍崗區(qū)成立 “Arm架構(gòu)數(shù)據(jù)中心聯(lián)合實驗室” ，共同開發(fā)和建設(shè)基于高性能、低功耗的Arm架構(gòu)處理器的自主、安全、可控的云計算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)中心示范工程。龍崗區(qū)副區(qū)長陳廣文等區(qū)領(lǐng)導(dǎo)出席了簽約儀式。

發(fā)表于：11/23/2017

一種自適應(yīng)選擇樣本的用電負荷預(yù)測方法

針對傳統(tǒng)短期負荷預(yù)測中預(yù)測模型缺乏自適應(yīng)性、預(yù)測影響因素復(fù)雜難于篩選的問題，提出一種結(jié)合自適應(yīng)技術(shù)的嶺回歸預(yù)測模型。通過引入嶺回歸技術(shù)，能在預(yù)測中多方面考慮各種復(fù)雜因素而不會受到因素間多重共線性的影響；引入虛擬預(yù)測日，同時設(shè)置不同權(quán)重對相似歷史樣本進行自適應(yīng)篩選并訓(xùn)練，能夠?qū)γ恳粋€預(yù)測日減小預(yù)測誤差。算例分析表明，應(yīng)用結(jié)合自適應(yīng)技術(shù)的嶺回歸預(yù)測方法后，實際預(yù)測誤差得到顯著降低。

發(fā)表于：11/22/2017

ADI公司推出集成式精密解決方案，助力電池制造業(yè)實現(xiàn)更高安全性與高達50％的效率提升

中國，北京 – Analog Devices, Inc.(ADI)今日宣布推出一款用于電池測試和化成的集成式精密解決方案，這套解決方案集模擬前端、控制器和脈寬調(diào)制器(PWM)于一體，能夠提高鋰離子電池化成與分級的系統(tǒng)精度和效率。與傳統(tǒng)技術(shù)相比，新款A(yù)D8452能夠在相同空間內(nèi)多提供50％的通道，從而擴充容量并提高電池產(chǎn)量。AD8452所采用的開關(guān)技術(shù)可在放電時回收電池的能量，精度高達傳統(tǒng)開關(guān)解決方案的10倍。更高的精度意味著電池包內(nèi)可以放更多的電芯，這有助于延長電動汽車等應(yīng)用的電池壽命。此外，該器件還兼具更為出色的檢測和監(jiān)控功能，能夠有效防止可能導(dǎo)致電池故障的過度充電和充電不足行為，從而提高制造過程的安全性。AD8452可為充電/放電板節(jié)省高達50％的物料清單(BoM)成本，系統(tǒng)成本可節(jié)約20％左右。該器件具有配套的系統(tǒng)仿真演示板，能夠為測試設(shè)備制造商降低研發(fā)工程成本并縮短上市時間。

發(fā)表于：11/17/2017

數(shù)據(jù)遠見者通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型顛覆并重塑行業(yè)格局，幫助企業(yè)走上蓬勃發(fā)展之路

中國，北京 — 2017 年 11 月 15 日 — 全球混合云數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域權(quán)威NetApp公司（納斯達克股票代碼：NTAP）今天公布了一項旨在幫助企業(yè)積極開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全球研究項目的結(jié)果。通過與 IDC 合作，該研究項目提供了可供所有企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中利用的即時、有效的步驟。

發(fā)表于：11/17/2017

融合用戶屬性信息的冷啟動推薦算法

協(xié)同過濾算法廣泛應(yīng)用于個性化推薦系統(tǒng)中。現(xiàn)有的基于社群相似性的協(xié)同過濾算法在新用戶新商品的冷啟動場景中難以使用，性能較差。對此，提出了一種基于矩陣分解和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射的冷啟動推薦算法。首先，使用矩陣分解方法求出用戶在潛在興趣空間的向量表示；然后，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)從用戶屬性數(shù)據(jù)到潛在興趣向量的映射關(guān)系；最后，融合用戶的歷史評分數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)各自生成的興趣向量，給出平滑的推薦預(yù)測值。實驗表明，當(dāng)用戶的評分記錄很少時，預(yù)測性能有明顯提升，融合用戶的屬性信息能較好地改善“冷啟動”情況下推薦系統(tǒng)的性能。

發(fā)表于：11/16/2017

后驗概率改進Fisher向量的高性能圖像檢索算法

提出了一種高性能的圖像檢索方法，結(jié)合紋理分類和改進的Fisher向量實現(xiàn)圖像檢索。首先，將圖像劃分為互不重疊的圖像子塊，對每一圖像子塊依據(jù)紋理復(fù)雜度進行分類，對不同類別的圖像子塊提取不同的特征。其次，采用基于后驗概率改進的Fisher向量進行特征編碼，依據(jù)乘積量化和非對稱距離計算方法，分段計算兩特征向量之間的距離，快速求取相似度指標，據(jù)此進行圖像檢索。在Holidays數(shù)據(jù)集上進行圖像檢索的實驗結(jié)果表明，該方法的查準率和召回率高，且耗費的查詢時間少。

發(fā)表于：11/14/2017

西部數(shù)據(jù)發(fā)布首款移動固態(tài)硬盤 高速移動固態(tài)硬盤 - my passport? SSD 以精美而小巧的設(shè)計為用戶提供強大性能

2017年11月13日–北京，存儲解決方案提供商西部數(shù)據(jù)公司 (NASDAQ: WDC)日前宣布推出旗下運行速度更快的WD®品牌移動固態(tài)硬盤My Passport? SSD。新款My Passport? SSD擁有極快的讀寫速度和優(yōu)美的外型設(shè)計，為西部數(shù)據(jù)公司領(lǐng)先的存儲硬盤產(chǎn)品。新款My Passport? SSD可說專為大文件使用者和科技愛好者設(shè)計，將卓越的讀寫速度和便攜性的巧妙結(jié)合用于海量檔案的管理。

發(fā)表于：11/14/2017

Intel PSG 2017全國教師會議勝利閉幕

日前，Intel PSG 2017全國高校教師會議在美麗的三亞成功召開，來自英國的學(xué)術(shù)界代表、超過100 位國內(nèi)外頂尖高校的專家學(xué)者、英特爾技術(shù)專家一起交流并分享了當(dāng)今前沿技術(shù)與英特爾創(chuàng)新技術(shù)成果、人才培養(yǎng)和教學(xué)科研創(chuàng)新等方面的真知灼見，共同探索產(chǎn)學(xué)研合作新途徑。《電子技術(shù)應(yīng)用》全媒體傳播平臺受邀參加了本屆盛會，與老朋友回顧合作歷程，與新朋友暢談技術(shù)趨勢，筑夢更廣闊的未來。

發(fā)表于：10/25/2017

結(jié)合本征分解和抽樣學(xué)習(xí)的快速SVM分類器

為了提高經(jīng)典支持向量機（SVM）分類器的運算效率，提出一種改進的快速SVM分類器。針對低維空間向高維空間變換時核矩陣運算效率低的問題，采用本征分解方法對核矩陣進行降維處理，得到核矩陣的近似表示；同時，對訓(xùn)練子集進行劃分，隨機抽樣訓(xùn)練樣本進行學(xué)習(xí)，進一步提高SVM分類器的運算效率。圖像分類實驗結(jié)果表明，改進的SVM分類器不僅分類正確率高于經(jīng)典SVM、隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，而且訓(xùn)練耗時最少，平均分類耗時也低于經(jīng)典SVM分類器。

發(fā)表于：10/23/2017

人工智能下棋已不新鮮，未來還要當(dāng)一名優(yōu)秀“寫手”？

現(xiàn)在人工智能的寫作也在快速發(fā)展，一些簡單的新聞以及文稿如今已經(jīng)不弱于一般人的寫作。

發(fā)表于：10/23/2017

拳打AlphaLee，腳踢AlphaMaster，全新AlphaZero實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)

柯潔稱：“一個純凈、純粹自我學(xué)習(xí)的alphago是最強的...對于alphago的自我進步來講...人類太多余了?！?/a>

基于MapReduce的并行抽樣路徑K-匿名隱私保護算法

K-匿名算法及現(xiàn)存K-匿名改進算法大多使用犧牲時間效率降低發(fā)布數(shù)據(jù)信息損失量的方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的匿名化，但隨著數(shù)據(jù)量的急劇增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)匿名化方法已不適用于對較大數(shù)據(jù)的處理。針對K-匿名算法在單機執(zhí)行過程中產(chǎn)生大量頻繁項集和重復(fù)搜索數(shù)據(jù)表的缺點，將MapReduce模型引入到抽樣泛化路徑K-匿名算法中對其進行優(yōu)化。該方法兼具MapReduce及抽樣泛化算法的優(yōu)點，高效分布式匿名化數(shù)據(jù)集，降低發(fā)布數(shù)據(jù)集信息損失量，提高數(shù)據(jù)的可用性。實驗結(jié)果表明：當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時，該優(yōu)化算法在時間效率及數(shù)據(jù)精度方面有顯著提高。

發(fā)表于：10/20/2017

基于FPGA的LMS自適應(yīng)濾波器設(shè)計

提出一種基于LMS（Least Mean Square）自適應(yīng)算法的濾波方法，介紹該方法在低頻信號濾波上的應(yīng)用及在FPGA平臺上實現(xiàn)。傳統(tǒng)數(shù)字濾波器FIR、IIR濾波器針對不同的系統(tǒng)和干擾信號，其濾波參數(shù)不固定。因此，在窄帶信號的濾波處理中，傳統(tǒng)濾波器對信號濾波降噪的效果往往受到衰減增益限制。提出的方法先以CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法產(chǎn)生的正弦信號來調(diào)制采樣信號，根據(jù)采樣信號與基準信號誤差使其權(quán)向量沿負梯度方向終止于維納解。該方法在類直流輸入及帶寬窄的情況下仍能有效過濾高頻噪聲，讀取低檢測信號幅值。理論分析和實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)濾波方法對比，該濾波方法在處理窄帶信號的濾波上更具有優(yōu)勢。

發(fā)表于：10/17/2017

基于跨平臺的實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計

設(shè)計實現(xiàn)了一款實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，是SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）的數(shù)據(jù)核心。在基于國產(chǎn)軟硬件平臺的基礎(chǔ)上，采用跨平臺的架構(gòu)設(shè)計，介紹了實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的功能及設(shè)計實現(xiàn)。該實時數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)采用在共享內(nèi)存中創(chuàng)建多個隊列的方式存放輸入和輸出的數(shù)據(jù)，既方便多個進程同時存取數(shù)據(jù)，又保證了數(shù)據(jù)處理的實時性。

發(fā)表于：10/16/2017

結(jié)合改進編輯距離與SVM的圖像分類方法

提出了一種圖像分類方法，結(jié)合圖像的多尺度字符串表示以及改進的編輯距離和SVM分類器進行圖像分類。首先，對圖像進行多尺度分塊，提取各個歸一化圖像子塊上的方向梯度直方圖特征，并將生成的多尺度特征向量用多個字符串進行表示；然后，提出融合編輯操作，改進字符串的編輯距離，通過計算兩幅圖像對應(yīng)的兩組字符串之間的改進編輯距離來測量兩幅圖像的相似度；最后，采用改進的編輯距離計算徑向基函數(shù)，進行改進的SVM分類。實驗結(jié)果表明，該方法的分類正確率高，且平均分類耗時少。

發(fā)表于：9/14/2017