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Gartner：2024年全球半導體收入增長21%

Gartner：2024年全球半導體收入增長21%

根據Gartner的最終統計結果，2024年全球半導體總收入為6559億美元，較2023年的5421億美元增長了21%。同時，英偉達超越了三星電子和英特爾，首次躍居首位。 Gartner研究副總裁Gaurav Gupta表示：“前十大半導體廠商收入排名變動的主要原因在于強勁的AI基礎設施需求以及73.4%的內存收入增長。英偉達之所以能夠躍至首位，主要在于其獨立圖形處理單元（GPU）需求顯著增長，GPU已成為數據中心AI工作負載的首選。” Gupta表示：“供需失衡引起價格大幅反彈，三星電子的DRAM和閃存收入增長，得以繼續保持在第二位。英特爾2024年的半導體收入僅增長了0.8%，原因在于其主要產品線面臨的競爭威脅正在加劇，而且英特爾未能把握AI處理需求強勁增長這一機遇。”2023-2024年全球排名前十半導體廠商收入（單位：百萬美元）

我國展示全球首臺自研重力測量無人機系統

11月14日消息，第十五屆中國國際航空航天博覽會（簡稱中國航展）日前在珠海舉辦，這是世界知名的五大專業國際航空航天展覽。據央視新聞報道，在本屆航展上，全球首臺低空重力測量系統首次公開亮相。從外觀來看，這臺八旋翼無人機看起來與平常見到的無人機沒什么太多的不同，但由于它攜帶了我國自主研制的最新重力測量系統，可以完成其他無人機無法完成的任務。據介紹，無人機集成了高精度重力傳感器，當重力發生變化的時候，重力傳感器能夠通過高精度的電流檢測反映出地球重力場變化。

發表于：11/15/2024

AMD數據中心收入首超Intel

歷史性突破！AMD數據中心收入首超Intel：Instinct GPU功不可沒

發表于：11/15/2024

高通推出其首款RISC-V架構可編程連接模組QCC74xM

11 月 14 日消息，高通本月 12 日宣布推出兩款面向智能家居、智能家電等 IoT 應用的連接模組 QCC74xM 和 QCC730M。這兩款模組現已出樣，2025 年上半年上市。

發表于：11/15/2024

中國首臺準環對稱仿星器測試平臺取得重大突破

11 月 15 日消息，西南交通大學昨日（11 月 14 日）發布博文，宣布中國首臺準環對稱仿星器測試平臺（CFQS-T）取得重大階段性成果，在國際上首次利用三維模塊化線圈獲得超高精度的“準環向對稱磁場位形”，讓我國成為繼美國和德國之后又一掌握“三維非平面模塊化線圈”高精度制造工藝的國家。

發表于：11/15/2024

英偉達明年將推Jetson Thor 算機

11 月 14 日消息，華爾街日報今天（11 月 14 日）發布博文，報道稱英偉達計劃面向人形機器人市場，于 2025 年推出 Jetson Thor 計算機，在快速增長的機器人行業中占據一席之地。注：Jetson Thor 計算機隸屬于英偉達 Jetson 緊湊型計算機平臺，該平臺專為 AI 應用設計，而 Thor 型號專注于機器人技術。英偉達并不直接參與機器人制造，類似于谷歌向手機制造商提供安卓平臺，將其定位為技術供應商。公司副總裁 Deepu Talla 表示，英偉達的目標是服務“數十萬”家機器人制造商，形成一個分散的市場環境。

發表于：11/15/2024

OpenAI駁斥消息稱生成式AI發展遇瓶頸論調

11 月 14 日消息，The Information 上周末報道稱，生成式 AI 模型的快速發展似乎正在遭遇瓶頸。一些專家預測，簡單地通過增加模型參數、訓練數據和算力來提升模型性能的方法已經逐漸失效，甚至可能帶來負面影響。

發表于：11/15/2024

基于先進工藝技術的機電控制SiP電路的設計與測試

機電控制系統包含多款芯片，其小型化、輕量化的需求日益迫切，系統級封裝（System in Package）技術作為一種先進封裝手段能夠將多款不同類型的芯片集成于更小的空間中。基于系統級封裝技術，并結合TSV與FanOUT技術設計了一款機電控制SiP電路，該電路包括頂層DSP信號控制單元和底層FPGA信號處理單元，兩者通過PoP（Package on Package）形式堆疊構成SiP電路，相比于常規分立器件所搭建的機電控制系統，該SiP體積縮小70%以上，重量減輕80%以上。針對該款SiP電路設計了相應的測試系統，且對內部的ADC及DAC等芯片提出了一種回環測試的方法，能夠提高測試效率。測試結果表明，該電路滿足設計要求，在機電控制領域具有一定的應用前景。

發表于：11/14/2024

智慧農業下基于聯邦學習的水稻病蟲害分類研究

在農業發展過程中，農作物的健康問題一直是一個重要的研究課題。面向這一課題探討智能化農業種植過程中的水稻病蟲害分類問題。在智能化農業種植場景下，為了提高設備對病蟲害的分類準確性，同時保護各設備的數據隱私，提出使用聯邦學習來解決各設備間的數據孤島問題。實驗選取了七個預訓練模型來提取特征，使用四個指標（準確率、召回率、損失函數和F1分數）來評估不同模型上的性能。實驗結果表明，在獨立同分布（IID）和非獨立同分布（Non-IID）數據下模型VGG19的準確率分別為99.05%和98.48%，表現出較高的魯棒性和準確率。通過幾種實驗和指標對比發現，聯邦學習的應用提升了設備4.36％的準確率，圖像分類模型的收斂時間受到聯邦學習輪數round和每輪聯邦學習中訓練集的訓練epoch數的共同影響，并且模型的穩定性隨著參與聯邦學習的設備數量增加而提高。

發表于：11/14/2024

ßFA：一種基于向量指令集的高性能數據處理算法

正則表達式匹配技術在數據清洗、解析提取等數據處理任務方面發揮重大作用。然而，由于匹配過程中存在數據強依賴關系和內存訪問不可預測等問題，造成匹配性能較低。針對此問題，提出一種基于向量指令集的高性能正則表達式數據處理算法，稱之為ßFA：通過向量指令一次性從內存讀出若干連續字符，并與最常被訪問狀態對應的非信任字符集進行向量匹配，利用內置函數定位首個非信任字符的位置，獲得可直接跳過的字符數，從而實現匹配性能的加速。實驗結果表明，ßFA算法的吞吐率優于原始DFA算法和αFA算法，是原始DFA算法的4.67~60倍以及ɑFA算法的4.37~7.82倍。

發表于：11/14/2024

基于殘差注意力自適應去噪網絡和Stacking集成學習的局部放電故障診斷

針對傳統局部放電（Partial Discharge， PD）故障診斷方法在處理復雜含噪PD信號存在局限性并依賴于人工去噪和專家經驗，難以學習到PD特征多樣化表達等問題，分別提出殘差注意力自適應去噪網絡（Residual Attention Adaptive Denoising Network， RAADNet）和基于Stacking集成學習的PD故障診斷模型。RAADNet基于殘差網絡結構設計，通過集成CAM注意力機制和軟閾值函數實現自適應去噪；Stacking集成模型的基學習器分別由基于卷積神經網絡的RAADNet、基于多頭自注意力機制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多個差異化模型共同構建構成。實驗結果表明，提出的RAADNet優于其他先進方法，識別準確率達到93.99%，Stacking集成模型則通過學習多樣化特征表達，進一步提高模型性能，達到96.79%識別準確率。

發表于：11/14/2024

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