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• 存算一体化与边缘计算：重新定义智能计算的未来2024-11-12 01:05

  

  随着数据量爆炸式增长和智能化应用的普及，计算与存储的高效整合逐渐成为科技行业关注的重点。数据存储和处理需求的快速增长推动了对计算架构的重新设计，“存算一体化”技术应运而生。同时，随着物联网、5G网络、人工智能（AI）等技术的发展，数据量的分布性、实时性需求增加，边缘计算也逐渐从概念走向落地。本文将介绍存算一体化与边缘计算的核心思想及其发展趋势，探讨两者在智能

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• 基于光线追踪实现反射折射效果2024-11-09 01:07

  

  本文翻译自Scratchapixel3.0[1]，是一个关于计算机图形学的系统性的学习教程。如果有误，欢迎在评论区讨论。光线追踪的另一个优点是，通过扩展光线传播的思想，我们可以非常容易地「模拟反射」和「折射」等效果，这在模拟玻璃材料或镜面表面时非常方便。在一篇名为《用于阴影显示的改进照明模型》的1979年论文中，TurnerWhitted首次描述了如何扩展A

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• 浅谈算力调度2024-11-08 03:00

  

  近年来，随着5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用，全社会数据总量爆发式增长，算力总规模快速上升。但总体上看，我国算力资源分布仍呈现“东部不足、西部有余”的不平衡局面，难以匹配大规模数据存储、计算、传输、应用的现实需求。打造跨区域算力调度体系，能够破除东中西部之间、枢纽节点与非枢纽节点之间算力供需壁垒，加快实现多级算力协同，有效解决我国算力资源分布不均

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• Imagination荣获2024全球电子成就奖“年度最具潜力物联网技术企业”2024-11-07 08:06

  

  2024年11月5-6日，国际集成电路展览会暨研讨会（IICShenzhen2024）在深圳顺利召开，作为全球领先的半导体IP供应商Imagination受邀出席大会，并荣获2024全球电子成就奖——“年度最具潜力物联网技术企业”大奖。每年一度的IIC大会不仅集结了来自全球半导体产业链上下游头部厂商及新锐企业参展，还聚焦探讨多个热门话题——涵盖IC设计、ED

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• 智能网联汽车全球十大技术趋势发布2024-11-05 08:04

  

  在近期举行的2024世界智能网联汽车大会上，中国汽车工程学会代表大会发布智能网联汽车全球十大技术趋势。这些趋势包括面向高级别自动驾驶的超级人工智能、网联汽车高速通信技术、实现全域软件定义的整车SOA软件架构等，成为了当下最热的技术风向标。趋势一：面向高级别自动驾驶的超级人工智能人工智能凭借强大的理解和决策能力，已经成为支撑高级别自动驾驶落地应用的关键技术，未

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• 数据准备指南：10种基础特征工程方法的实战教程2024-11-01 08:09

  

  在数据分析和机器学习领域，从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策，还能预测未来趋势。为了实现这一目标，特征工程技术显得尤为重要。特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术，包括其基本原理和实现示例。首先，我们需要导入必要的库以确保代码的正常运行。以下是本文中使用的主

  数据 数据分析 机器学习 305浏览量

• 基于光线追踪的渲染算法实现2024-10-30 08:06

  

  我们已经涵盖了所有需要说的内容！我们现在准备写我们的第一个光线追踪器。你现在应该能够猜到光线追踪算法是如何工作的了。首先，注意到自然界中光的传播只是从光源发出无数条射线，反弹直到它们撞到我们眼睛的表面。因此，光线追踪是优雅的，因为它直接基于我们周围发生的事情。除了它按照相反的顺序

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• 【一文看懂】大白话解释“GPU与GPU算力”2024-10-29 08:05

  

  随着大模型的兴起，“GPU算力”这个词正频繁出现在人工智能、游戏、图形设计等工作场景中，什么是GPU，它与CPU的区别是什么？以及到底什么是GPU算力？本篇文章主要从以下5个角度，让您全方位了解GPU与GPU算力1.GPU是什么？2.GPU与CPU的区别？3.GPU算力是什么？4.哪些因素影响了GPU的算力？5.为什么GPU算力非常重要？GPU是什么？GPU

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• 理解LLM中的模型量化2024-10-25 11:26

  

  在本文中，我们将探讨一种广泛采用的技术，用于减小大型语言模型（LLM）的大小和计算需求，以便将这些模型部署到边缘设备上。这项技术称为模型量化。它使得人工智能模型能够在资源受限的设备上高效部署。在当今世界，人工智能和机器学习的应用已成为解决实际问题不可或缺的一部分。大型语言模型或视觉模型因其卓越的表现和实用性而备受

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• 未来边缘GPU算力在车联网中的创新应用2024-10-25 08:08

  

  随着汽车智能化、网联化的发展，车联网作为智能交通系统的重要组成部分，正逐渐成为全球汽车产业创新发展的重要战略方向。边缘GPU算力作为一种新兴的计算技术，具有高性能、低延迟、安全可靠等特点，为车联网的发展提供了强大的技术支撑。未来边缘GPU算力在车联网中的应用及创新，将有力推动车联网技术的快速发展，提升交通运行效率，降低交通事故发生率，为人们创造更加安全、便捷

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