过去的一年在党中央国务院的高度重视和坚强领导下,我国坚持发展新能源汽车国家战略不动摇。充分发挥节能与新能源汽车部际联席会议机制的协调作用,各有关部门、各地方政府大力的推动,密切的合作,共同来促进新能源汽车产业的发展。我国新能源汽车产业进入了规模化、高质量快速发展的新阶段,一些攻坚克难的新问题也随之产生,需要全行业着力解决。
首先,我不是职业模拟设计工程师。我作为模拟/RF 设计工程师工作了多年,包括在模拟/混合信号 IC 设计和布局方面的工作。几年来,我还深入研究了控制系统和机器学习 (ML),从那时起,我对数据科学的了解一直保持在一定水平。这些天来,我做了很多咨询、RF 合同设计和大量工程写作。
EDA的全称是电子设计自动化(Electronic Design Automation),但其现在只能算是一种半自动化的工具,大量的工作还需要人工来操作。只有当AI技术开始融入之后,EDA工具才开始真正走向了自动化之路。
电池存在测试和测量的困境和难题。一方面,端电压、电流和温度等基本电池外部参数相当容易测量。下一层评估,例如评估充电状态,需要更多的时间和精力,但事后肯定是可行的。
当今市场需要具有先进功能和日益紧凑尺寸的电子设备。小型化趋势使设计人员面临艰巨的挑战,这首先与所需组件的集成密度不断提高以及不可避免的过热问题有关。 在本文中,我们将了解 Carbice 公司开发的基于碳纳米管的方法如何能够创建一个有效的冷却系统,该系统将液体和固体热界面材料 (TIM) 的特性结合在一个单一的解决方案。
作为ams OSRAM合并之后的首次大型公开技术活动,近日召开的光学技术论坛备受业内关注。而涉及到汽车领域,大众对于欧司朗的印象可能更加强一些,但也仅仅停留在外饰和照明光源领域。但其实ams OSRAM在汽车应用上的业务有着深厚的底蕴,涉及到了自动驾驶、车内驾驶员监控和各种新型的投影、迎宾光毯等。
各种形态的移动和可穿戴电子设备,需要大量的光学系统和传感系统支持。对于新兴的可穿戴设备而言,光学系统的能力更是其整体产品表现的关键技术。
特斯拉在 8 月中旬的 AI 日推出了用于机器学习和神经网络训练的汽车芯片、系统和软件。他们将共同推进自动驾驶汽车模型的培训。 埃隆马斯克和他的芯片和系统设计师团队在三个多小时的演示中提供了大量技术细节。以下是重点。
人工智能研发的持续重新校准强调了机器学习的一个基本原则:我们必须先学会爬行,然后才能走路。 到目前为止,人工智能的炒作主要是在谈论而不是在走路。回到似乎是工程第一原理的东西,美国的研究工作正试图超越目前仅擅长特定任务的“脆弱”人工智能模型。目标是开发更通用的模型,可以像人类在新情况下一样适应。
随着 AI 炒作的消退和面临新的工程挑战,内存需求成为焦点:并非每项机器学习和推理任务都需要先进的内存技术。相反,经过验证的传统存储器可以在边缘处理人工智能,而分布式人工智能可能正是 5G 真正需要的东西。
分布式 AI 的分层方法支持增量训练或“联合学习”,从而实现持续改进。“不断地重新训练和更新神经网络。你必须有一些非易失性内存或一些内存,你可以将这些更新推送到所有这些设备中——无论大小。” 例如,联想的 ThinkEdge 包括一个支持人工智能的边缘设备。它使用高性能 DDR4 DRAM 和容量 SSD 来支持人工智能和机器学习模型,例如用于跟踪仓库和物流操作或自动化制造过程的计算机视觉。
智慧医疗是利用先进互联网和物联网技术,通过智能化方式实现医疗卫生服务相关人员、信息、设备、资源的连接与良性互动,以及实时、智能化、自动化、互联互通的动态服务,最终保证患者及时获得预防性和治疗性医疗服务,包括智慧医院系统、区域卫生系统以及家庭健康。芯片是医疗设备不可或缺的组成部分,目前,医疗设备正越来越多地适应各种半导体技术,以在更小的外形尺寸中提供新的功能和能力。其中,汽车制造商和高科技制造商使用的第二代和第三代芯片是医疗设备领域的主要需求。
医疗健康产业作为最贴近民生的新兴产业,受到了世界各国的高度重视,各国纷纷采取有效措施积极推进其医疗健康产业的发展。尤其是疫情后时代,人民对健康产业的关注度持续提高。为了更好的研究中国医疗健康产业的发展趋势,我们对美国、德国、日本、以及中国台湾地区的医疗产业发展历程与医疗集团进行了标杆研究,通过研究发现,全球的医疗大健康发展历程与趋势,不管是欧美发达国家如美国、德国,还是亚洲邻国日本,在国家医疗需求迅速增长、医保改革、财政控费的情况下,虽然时间、路径、方式不尽相同,但都经历了公立医院、社会资本办医导入、医疗集团化的发展过程,有效的提升了医疗服务供给,改善了产业结构与服务效率。
随着全球新一轮科技革命和产业变革的蓬勃发展,汽车智能化、网联化、电动化的发展趋势日益显著,汽车逐渐从机械代步工具转变为新一代移动智能终端和智能移动空间,智能网联汽车的市场规模逐步提高。车联网智能终端是汽车实现与外界联通的重要载体,在车内建立通信系统并接入移动网络,使汽车成为万物互联中的一个节点。
车联网是运用大数据、云计算、人工智能等信息通信技术,通过汽车车内网、车际网和车载移动互联网,进行车与车、路、行人、平台等的全方位连接和数据交互,实现动态信息服务、车辆智能化控制和智能交通管理的一体智能网联化网络。车联网具有高容量性、高可靠性、高实时性、高安全性和高智能性——“五高”特性,并逐渐成为智慧交通发展的主攻方向。