數據中心最新文章 多模擬通道數據采集，平均法選擇需謹慎 隨著電子系統中傳感器和信號源的快速增加，使得設備設計師們可以在系統MCU或傳感器融合協處理器中加入更多的模擬信號通道。尤其是在日益發展的小型物聯網領域中更是如此。 發表于：11/29/2017 FPGA與云端需求“不謀而合” 國產先從“中低端”發力 多方資料顯示，FPGA將在云端數據中心業務發揮突出的作用。據某數據調研報告預計，未來云端芯片的空間2020年有望達105億美元，其中FPGA將貢獻20億美元。 發表于：11/28/2017 東芝首發第九代垂直記錄存儲：艱難上到14TB 雖然西部數據宣布了革命性的微波磁記錄存儲技術（MAMR），希捷則號稱搞定了業界看好的熱輔助磁記錄存儲技術（HAMR），號稱可在2023－2025年左右把機械硬盤容量提高到40TB，但是最近一段時間，PMR垂直記錄、SMR疊瓦式記錄等技術仍然是絕對主流，只能繼續慢慢改進。 發表于：11/23/2017 日本研發出超高性能量子計算機，未來是量子計算機+人工智能 據日本媒體報道，日本NTT物性科學基礎研究所等在宣布成功研發出超高性能的新型量子計算機，可以瞬間解析以往計算機不易解開的復雜算法。 發表于：11/23/2017 華芯通半導體和UIT創新科攜手 共建ARM架構聯合實驗室 以 “集聚高端創新資源，打造東部創新中心” 為主題的深圳市龍崗區重大項目簽約儀式，暨 “千人計劃” 專家創新創業交流會在2017深圳高交會期間隆重舉辦。在項目簽約儀式上，龍崗區區委書記張勇、貴州華芯通半導體技術有限公司（以下簡稱：華芯通半導體）董事長歐陽武、創新科存儲技術（深圳）有限公司（以下簡稱：UIT創新科）董事長陳凱，以及Arm公司全球執行副總裁兼大中華區總裁吳雄昂共同見證了來自四方代表簽署的戰略合作框架協議，四方約定在深圳市龍崗區成立 “Arm架構數據中心聯合實驗室” ，共同開發和建設基于高性能、低功耗的Arm架構處理器的自主、安全、可控的云計算和大數據應用數據中心示范工程。龍崗區副區長陳廣文等區領導出席了簽約儀式。 發表于：11/23/2017 一種自適應選擇樣本的用電負荷預測方法 針對傳統短期負荷預測中預測模型缺乏自適應性、預測影響因素復雜難于篩選的問題，提出一種結合自適應技術的嶺回歸預測模型。通過引入嶺回歸技術，能在預測中多方面考慮各種復雜因素而不會受到因素間多重共線性的影響；引入虛擬預測日，同時設置不同權重對相似歷史樣本進行自適應篩選并訓練，能夠對每一個預測日減小預測誤差。算例分析表明，應用結合自適應技術的嶺回歸預測方法后，實際預測誤差得到顯著降低。 發表于：11/22/2017 ADI公司推出集成式精密解決方案，助力電池制造業實現更高安全性與高達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、控制器和脈寬調制器(PWM)于一體，能夠提高鋰離子電池化成與分級的系統精度和效率。與傳統技術相比，新款AD8452能夠在相同空間內多提供50％的通道，從而擴充容量并提高電池產量。AD8452所采用的開關技術可在放電時回收電池的能量，精度高達傳統開關解決方案的10倍。更高的精度意味著電池包內可以放更多的電芯，這有助于延長電動汽車等應用的電池壽命。此外，該器件還兼具更為出色的檢測和監控功能，能夠有效防止可能導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/放電板節省高達50％的物料清單(BoM)成本，系統成本可節約20％左右。該器件具有配套的系統仿真演示板，能夠為測試設備制造商降低研發工程成本并縮短上市時間。 發表于：11/17/2017 數據遠見者通過數字化轉型顛覆并重塑行業格局，幫助企業走上蓬勃發展之路 中國，北京 — 2017 年 11 月 15 日 — 全球混合云數據管理領域權威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積極開展數字化轉型的全球研究項目的結果。通過與 IDC 合作，該研究項目提供了可供所有企業在轉型過程中利用的即時、有效的步驟。 發表于：11/17/2017 融合用戶屬性信息的冷啟動推薦算法 協同過濾算法廣泛應用于個性化推薦系統中。現有的基于社群相似性的協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網絡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，訓練神經網絡學習從用戶屬性數據到潛在興趣向量的映射關系；最后，融合用戶的歷史評分數據與屬性數據各自生成的興趣向量，給出平滑的推薦預測值。實驗表明，當用戶的評分記錄很少時，預測性能有明顯提升，融合用戶的屬性信息能較好地改善“冷啟動”情況下推薦系統的性能。 發表于：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，結合紋理分類和改進的Fisher向量實現圖像檢索。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紋理復雜度進行分類，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，據此進行圖像檢索。在Holidays數據集上進行圖像檢索的實驗結果表明，該方法的查準率和召回率高，且耗費的查詢時間少。 發表于：11/14/2017 西部數據發布首款移動固態硬盤 高速移動固態硬盤 - my passport? SSD 以精美而小巧的設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據公司 (NASDAQ: WDC)日前宣布推出旗下運行速度更快的WD®品牌移動固態硬盤My Passport? SSD。新款My Passport? SSD擁有極快的讀寫速度和優美的外型設計，為西部數據公司領先的存儲硬盤產品。新款My Passport? SSD可說專為大文件使用者和科技愛好者設計，將卓越的讀寫速度和便攜性的巧妙結合用于海量檔案的管理。 發表于：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，來自英國的學術界代表、超過100 位國內外頂尖高校的專家學者、英特爾技術專家一起交流并分享了當今前沿技術與英特爾創新技術成果、人才培養和教學科研創新等方面的真知灼見，共同探索產學研合作新途徑。《電子技術應用》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，與新朋友暢談技術趨勢，筑夢更廣闊的未來。 發表于：10/25/2017 結合本征分解和抽樣學習的快速SVM分類器 為了提高經典支持向量機（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，對訓練子集進行劃分，隨機抽樣訓練樣本進行學習，進一步提高SVM分類器的運算效率。圖像分類實驗結果表明，改進的SVM分類器不僅分類正確率高于經典SVM、隨機森林和神經網絡分類器，而且訓練耗時最少，平均分類耗時也低于經典SVM分類器。 發表于：10/23/2017 人工智能下棋已不新鮮，未來還要當一名優秀“寫手”？ 現在人工智能的寫作也在快速發展，一些簡單的新聞以及文稿如今已經不弱于一般人的寫作。 發表于：10/23/2017 拳打AlphaLee，腳踢AlphaMaster，全新AlphaZero實現自我學習 柯潔稱：“一個純凈、純粹自我學習的alphago是最強的...對于alphago的自我進步來講...人類太多余了。” 發表于：10/20/2017 ?…121122123124125126127128129130…?
