數(shù)據(jù)中心最新文章 印度研制出第一款RISC-V芯片原型Shakrti 據(jù)報(bào)道，印度研制出了第一款 RISC-V 芯片原型 Shakrti。 發(fā)表于：7/31/2018 模擬 or 數(shù)字電路，機(jī)器學(xué)習(xí)如何選擇？ 近年來，我們目睹了“深度學(xué)習(xí)”的興起，這一領(lǐng)域試圖實(shí)現(xiàn)類似于人類行為的推理和智能水平。 發(fā)表于：7/31/2018 Montgomery標(biāo)量乘算法的抗DPA攻擊改進(jìn)算法 標(biāo)量乘法是橢圓曲線密碼算法中最核心的運(yùn)算，對(duì)整個(gè)密碼體制的效率和安全性具有舉足輕重的作用。在對(duì)準(zhǔn)投影坐標(biāo)系下實(shí)現(xiàn)的Montgomery標(biāo)量乘算法的安全性進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合該算法的特點(diǎn)，提出了一種隨機(jī)Z坐標(biāo)的抗DPA攻擊改進(jìn)算法，并利用EDA仿真工具驗(yàn)證了其抗DPA攻擊能力。 發(fā)表于：7/31/2018 快速上手學(xué)習(xí)RFID技術(shù)，掌握物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù) 為什么我們的快遞可以一直準(zhǔn)確無誤在路線上？為什么學(xué)校圖書館里海量的書籍卻管理得整齊有序？為什么有些不小心失竊的物品可以迅速追蹤回來？而這些都得利用RFID技術(shù)，因?yàn)樵谶@個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，它是數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)交流的關(guān)鍵技術(shù)之一。 發(fā)表于：7/31/2018 教程 | PyTorch經(jīng)驗(yàn)指南：技巧與陷阱 PyTorch 的構(gòu)建者表明，PyTorch 的哲學(xué)是解決當(dāng)務(wù)之急，也就是說即時(shí)構(gòu)建和運(yùn)行計(jì)算圖。目前，PyTorch 也已經(jīng)借助這種即時(shí)運(yùn)行的概念成為最受歡迎的框架之一，開發(fā)者能快速構(gòu)建模型與驗(yàn)證想法，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換格式 ONNX 在多個(gè)框架之間快速遷移。 發(fā)表于：7/30/2018 同行評(píng)審是這樣略讀論文的！Ian Goodfellow實(shí)力「嘲諷」了一波 「我懷疑同行評(píng)審實(shí)際上會(huì)造成而非減輕 Zachary Lipton 和 Jacob Steinhardt 不久之前在文章《Troubling Trends in Machine Learning Scholarship》中總結(jié)的怪趨勢(shì)。」今日，谷歌大腦知名研究科學(xué)家、GAN 的提出者 Ian Goofellow 在 Twitter 上發(fā)表多條信息炮轟同行評(píng)審機(jī)制。 發(fā)表于：7/30/2018 擁抱新時(shí)代Google開源量子算法框架CIRQ 過去幾年，量子計(jì)算不僅在量子硬件方面有所發(fā)展，在量子算法的開發(fā)方面也迎來了改進(jìn)。隨著 Noisy Intermediate Scale Quantum 計(jì)算機(jī)（NISQ）的推出，開發(fā)用于理解這些機(jī)器性能的算法越來越重要。然而，在 NISQ 處理器上設(shè)計(jì)量子算法時(shí)的一個(gè)常見問題是如何充分利用這些有限的量子器件。 發(fā)表于：7/30/2018 STM32 USART 串口 DMA 接收和發(fā)送的源碼詳解 先說說應(yīng)用通訊模式，串口終端的工作方式和迪文屏差不多，終端被動(dòng)接受MCU發(fā)的指令，終端會(huì)偶爾主動(dòng)發(fā)送一些數(shù)據(jù)給MCU(像迪文屏的觸摸信息上傳)。 發(fā)表于：7/30/2018 多款數(shù)據(jù)采集器任你選 手持?jǐn)?shù)據(jù)采集器（Bar code Hand Terminal），又稱盤點(diǎn)機(jī)、掌上電腦。它是將條碼掃描裝置，RFID技術(shù)與數(shù)據(jù)終端一體化，帶有電池可離線操作的終端電腦設(shè)備。具備實(shí)時(shí)采集、自動(dòng)存儲(chǔ)、即時(shí)顯示、即時(shí)反饋、自動(dòng)處理、自動(dòng)傳輸功能。為現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、有效性、實(shí)時(shí)性、可用性提供了保證。其具有一體性、機(jī)動(dòng)性、體積小、重量輕、高性能，并適于手持等特點(diǎn)。 發(fā)表于：7/28/2018 RISC-V將是中國(guó)芯的機(jī)會(huì)？ 一個(gè)禮拜前，上海市經(jīng)信委發(fā)布了一項(xiàng)集成電路相關(guān)專項(xiàng)資金支持細(xì)則。在細(xì)則中，上海經(jīng)信委把RISC-V指令集架構(gòu)的處理器芯片列為相關(guān)的支持項(xiàng)目。按照細(xì)則的規(guī)定，如果企業(yè)所做的產(chǎn)品是基于RISC-V指令集架構(gòu)研發(fā)的32位及以上的處理器芯片，且所用內(nèi)核擁有國(guó)產(chǎn)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的，再加上如果能滿足一些營(yíng)收和性能條件，企業(yè)就有機(jī)會(huì)獲得上海方面的項(xiàng)目資金的支持。 發(fā)表于：7/28/2018 介紹機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法——決策樹 今天，我們介紹機(jī)器學(xué)習(xí)里比較常用的一種分類算法，決策樹。決策樹是對(duì)人類認(rèn)知識(shí)別的一種模擬，給你一堆看似雜亂無章的數(shù)據(jù)，如何用盡可能少的特征，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分類。 發(fā)表于：7/27/2018 德州儀器Q2掙了14億，模擬產(chǎn)品貢獻(xiàn)90%利潤(rùn) 德州儀器今天公布了截至6月30日的2018財(cái)年第二季度財(cái)報(bào)。報(bào)告顯示，公司該季度營(yíng)收為40.17億美元，去年同期為36.93億美元，同比增長(zhǎng)9%；按美國(guó)通用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則計(jì)（GAAP），歸屬公司上市部分的凈利潤(rùn)為14.05億美元，去年同期為凈利潤(rùn)10.56億美元，同比增長(zhǎng)33%；合攤薄后每股利潤(rùn)為1.40美元，去年同期為每股利潤(rùn)1.03美元，同比增長(zhǎng)36%。 發(fā)表于：7/26/2018 ECCV 2018 | 美圖云聯(lián)合中科院提出基于交互感知注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為分類技術(shù) 以往注意機(jī)制模型通過加權(quán)所有局部特征計(jì)算和提取關(guān)鍵特征，忽略了各局部特征間的強(qiáng)相關(guān)性，特征間存在較強(qiáng)的信息冗余。 發(fā)表于：7/23/2018 前沿 | 不使用深度學(xué)習(xí)，進(jìn)化算法也能玩Atari游戲！ 深度學(xué)習(xí)因?yàn)槠鋸?qiáng)大的表征能力，在很多方面都有非常優(yōu)秀的性能，它不論是在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理，還是在游戲智能體上都能構(gòu)建出優(yōu)秀的模型。 發(fā)表于：7/23/2018 改進(jìn)的最大最小特征值之差的頻譜感知算法 針對(duì)傳統(tǒng)的最大最小特征值之差的頻譜感知算法(DMM)，從提高特征值估計(jì)精度出發(fā)，引入了信號(hào)矩陣拆分重組的過程，提出了一種改進(jìn)的協(xié)作頻譜感知算法(IDMM)。該算法在邏輯上增加了協(xié)作用戶數(shù)，降低了協(xié)作用戶數(shù)少對(duì)頻譜感知性能造成的影響。理論分析和仿真結(jié)果均表明，IDMM算法性能明顯優(yōu)于DMM算法。 發(fā)表于：7/23/2018 ?…9596979899100101102103104…?
