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算法排程：解決制藥排程危機(jī)

　　排程員必須花費(fèi)多少時(shí)間來處理數(shù)據(jù)？從車間的操作員處收集最新數(shù)據(jù)是他們“日常工作”的一部分，但卻被無休止的電話、郵件和短信來來回回而延誤數(shù)據(jù)采集。所有這些因素都會(huì)給排程員帶來巨大的消耗，并因變更沒有得到足夠快的響應(yīng)而導(dǎo)致生產(chǎn)受挫。

發(fā)表于：4/18/2023

“百模大戰(zhàn)”，來了

一夜之間，AI大模型熱得發(fā)燙。

發(fā)表于：4/13/2023

是德科技推出光測試解決方案

　　是德科技公司（NYSE：KEYS）日前宣布，推出一款全新 FlexOTO 光測試優(yōu)化軟件和解決方案。該解決方案可降低多通道接口測試的總體測試成本，例如收發(fā)信機(jī)制造商的 800G、1.6T 和 3.2T 共封裝光器件（CPO）/近封裝光器件（NPO）。

發(fā)表于：4/11/2023

歐盟數(shù)據(jù)治理域下再利用數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)與啟示

歐盟于2020年出臺(tái)了《數(shù)據(jù)治理法》以明確數(shù)據(jù)治理新措施“數(shù)據(jù)再利用”，歐盟數(shù)字主權(quán)取得進(jìn)一步發(fā)展。本文通過分析對再利用模式運(yùn)作中雙重邏輯，指出該法案象征著數(shù)據(jù)利他主義概念在歐盟數(shù)據(jù)治理域下的正式確立，并得出對我國數(shù)據(jù)治理具有啟發(fā)性的三點(diǎn)：明確數(shù)據(jù)治理中數(shù)據(jù)類型范圍、數(shù)據(jù)使用需兼顧數(shù)據(jù)保護(hù)以及先行完善數(shù)據(jù)共享的統(tǒng)籌規(guī)劃。

發(fā)表于：4/7/2023

粵港澳大灣區(qū)數(shù)據(jù)要素安全有序跨境流動(dòng)的困境與出路

發(fā)表于：4/7/2023

中國Chiplet的機(jī)遇與挑戰(zhàn)及芯片接口IP市場展望

?　　在探討Chiplet（小芯片）之前，摩爾定律是繞不開的話題。戈登·摩爾先生在1965 年提出了摩爾定律：每年單位面積內(nèi)的晶體管數(shù)量會(huì)增加一倍，性能也會(huì)提升一倍。這意味著，在相同價(jià)格的基礎(chǔ)上，能獲得的晶體管數(shù)量翻倍。不過，摩爾先生在十年后的1975年，把定律的周期修正為24個(gè)月。至此，摩爾定律已經(jīng)影響半導(dǎo)體行業(yè)有半個(gè)世紀(jì)。

發(fā)表于：4/4/2023

是德科技和索爾思光電聯(lián)合演示單波200G PAM4 EML激光器性能

　　2023年3月6日至9日，是德科技（Keysight Technologies,Inc）參加了位于美國加州舉行的第48屆OFC，這是一個(gè)為光通信專業(yè)人士舉辦的年度大型國際會(huì)議和展覽。

發(fā)表于：4/1/2023

諸神之戰(zhàn)！一文盤點(diǎn)中國“大模型”玩家們

開年以來，全球AI大模型行業(yè)，鮮花著錦，比肩繼踵。微軟、Google、Meta、百度等科技巨頭你追我趕，掀開了大模型“軍備競賽”時(shí)代的序幕。新的挑戰(zhàn)者入局，大模型概念不斷走高，眾多AI企業(yè)紛紛宣告進(jìn)軍，擁抱新一輪生產(chǎn)力革命。在國內(nèi)，做類ChatGPT產(chǎn)品，建中國版OpenAI，這個(gè)無與倫比的“性感故事”，引燃了互聯(lián)網(wǎng)大廠和科技大佬的創(chuàng)業(yè)熱情，AI 2.0的“諸神之戰(zhàn)”已經(jīng)打響。

發(fā)表于：3/31/2023

芯原助力藍(lán)洋智能部署基于Chiplet架構(gòu)的芯片產(chǎn)品

?　　2023 年 3 月30日，中國上?！驹煞荩ㄐ驹?，股票代碼：688521.SH）今日宣布AI Chiplet和SoC設(shè)計(jì)公司南京藍(lán)洋智能科技（簡稱“藍(lán)洋智能”）采用芯原多款處理器IP部署基于可擴(kuò)展Chiplet架構(gòu)的高性能人工智能（AI）芯片，面向數(shù)據(jù)中心、高性能計(jì)算、汽車等應(yīng)用領(lǐng)域。藍(lán)洋智能采用的芯原處理器IP包括通用圖形處理器（GPGPU）IP CC8400、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）IP VIP9400，以及視頻處理器（VPU）IP VC8000D。

發(fā)表于：3/30/2023

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)創(chuàng)新：節(jié)電、節(jié)水、省空間

　　ESG 的普及率已到達(dá)關(guān)鍵臨界點(diǎn)，企業(yè)正面臨必須在環(huán)保倡議與業(yè)務(wù)目標(biāo)以及數(shù)字化大方向之間求取平衡的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：3/30/2023

一種服務(wù)于K-means的初始中心選取方法

聚類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最重要的技術(shù)之一，K-means是其中使用頻率最高的舉足輕重的聚類算法。然而，K-means算法表現(xiàn)嚴(yán)重依賴于初始中心，選取多少個(gè)初始中心以及選擇哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始中心對K-means算法十分重要?；诖?，提出一種初始中心選取方法DPCC（Density Peak Clustering Centers）。DPCC方法基于密度和距離生成一個(gè)選取決策圖，將數(shù)據(jù)集中所有的密度峰值點(diǎn)凸顯出來。這些密度峰值點(diǎn)即為DPCC方法為K-means算法提供的初始中心。實(shí)驗(yàn)表明，DPCC方法不僅可為K-means提供初始中心數(shù)量，還能有效提高K-means算法的準(zhǔn)確度，并縮減K-means算法的執(zhí)行時(shí)間。

發(fā)表于：3/29/2023

面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)

針對目前CFD（Computational Fluid Dynamics）軟件數(shù)據(jù)可視化分析所需計(jì)算量大且操作不靈活的問題，面向CFD數(shù)據(jù)可視化分析需求，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)原型軟件。在該原型軟件中，研究了自適應(yīng)客戶端的服務(wù)自適應(yīng)QoS（Quality of Service）優(yōu)化技術(shù)，降低不同客戶端計(jì)算環(huán)境對服務(wù)質(zhì)量的影響；研究設(shè)計(jì)了基于消息中間件的服務(wù)集成接口，提高了服務(wù)使用的靈活性。面向云計(jì)算環(huán)境的CFD數(shù)據(jù)可視化分析服務(wù)發(fā)揮了云端服務(wù)器的性能優(yōu)勢，應(yīng)用了“云+端”的開發(fā)新模式，具備靈活性和可擴(kuò)展性。

發(fā)表于：3/29/2023

數(shù)值預(yù)報(bào)中試系統(tǒng)設(shè)計(jì)與關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

氣象數(shù)值預(yù)報(bào)模式是數(shù)值天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的重要基礎(chǔ)，模式的研發(fā)改進(jìn)需要在高性能計(jì)算環(huán)境中不斷地開展模擬試驗(yàn)來檢驗(yàn)評(píng)估預(yù)報(bào)效果。針對氣象科學(xué)家手工編排批處理腳本開展數(shù)值模擬試驗(yàn)方式中存在的不便捷、耗時(shí)長、不可見、底層細(xì)節(jié)復(fù)雜、試驗(yàn)分析比對困難等問題，采用C/S架構(gòu)，基于Python和工作流技術(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了可視化界面交互“建模-計(jì)算-監(jiān)控-分析-管理-共享”全流程集成應(yīng)用的數(shù)值預(yù)報(bào)中試系統(tǒng)。應(yīng)用結(jié)果表明，系統(tǒng)提升了模式研發(fā)試驗(yàn)效率和高性能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的易用性，在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式研發(fā)中試中發(fā)揮重要支撐作用，擴(kuò)展性良好。

發(fā)表于：3/29/2023

一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式訓(xùn)練方法

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高維數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測中取得了巨大成功。訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)密集型的任務(wù)，需從多個(gè)數(shù)據(jù)源收集大規(guī)模的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中通常包含敏感信息時(shí)，使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程容易泄露數(shù)據(jù)隱私。針對訓(xùn)練過程中的數(shù)據(jù)隱私和通信代價(jià)問題，提出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式訓(xùn)練方法，允許基于多個(gè)數(shù)據(jù)源共同訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先，提出了分布式訓(xùn)練架構(gòu)，由1個(gè)計(jì)算中心和多個(gè)代理組成。其次，提出了基于多代理的分布式訓(xùn)練算法，允許代理在數(shù)據(jù)不出本地和減少通信代價(jià)的情況下，通過切割深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)分布式地共同訓(xùn)練模型。然后，分析了算法的正確性。最后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法是有效的。

發(fā)表于：3/28/2023

工程創(chuàng)造未來，泰克在OFC2023展示最新光通信測試解決方案

　　中國北京，2023年3月24日——2023年3月5-9日，第48屆光纖通訊展會(huì)（OFC 2023）在美國加州圣地亞哥圓滿舉行。泰克科技以量子通信、高級(jí)數(shù)字信號(hào)處理、AI/ML在光網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用、800G及以上的數(shù)據(jù)中心光器件為重點(diǎn)，現(xiàn)場全面展示應(yīng)對這些技術(shù)的最新測量技術(shù)，來自泰克的多位工程師朋友和技術(shù)大咖與現(xiàn)場駐足者交流故事和展示技術(shù)。

發(fā)表于：3/25/2023