科大訊飛啟動(dòng)“訊飛超腦2030計(jì)劃”

近日，科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰及總裁吳曉如做主題演講，與1萬(wàn)多名員工以直播形式共同回顧科大訊飛的2021，展望2022?，F(xiàn)場(chǎng)，“訊飛超腦2030計(jì)劃”及“雁陣計(jì)劃”重磅發(fā)布。

過(guò)去一年，科大訊飛不忘用人工智能建設(shè)美好世界的初心，堅(jiān)持滿足社會(huì)剛需，回歸價(jià)值創(chuàng)造的根本，推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。年會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，回顧1500多封來(lái)自聯(lián)合國(guó)公益組織、冬奧組委會(huì)、全國(guó)人大及政協(xié)還有全國(guó)各地多個(gè)合作單位的感謝信，字字暖心。劉慶峰感慨，“我們的事業(yè)正日益深入?yún)⑴c著中國(guó)的建設(shè)，自豪感、成就感、責(zé)任感油然而生，并更上臺(tái)階?！?/p>

一如科大訊飛高級(jí)副總裁、本次年會(huì)主持人張友國(guó)所言，“這一年，科大訊飛作為人工智能國(guó)家隊(duì)，從廣大處著眼，胸懷世界志存高遠(yuǎn)，從精微處著手，以人工智能技術(shù)破解時(shí)代命題，真正做到致廣大而盡精微。”

村田開(kāi)發(fā)配備加速度傳感器

近日，株式會(huì)社村田制作所（以下簡(jiǎn)稱“本公司”）已開(kāi)發(fā)了配備加速度傳感器和Bluetooth? Low Energy的超小尺寸UWB（1）通信模塊“Type 2AB”（以下簡(jiǎn)稱“本產(chǎn)品”）。本產(chǎn)品中配備了Qorvo，inc.（以下簡(jiǎn)稱“Qorvo公司”）的UWB IC和Nordic Semiconductor（以下簡(jiǎn)稱“Nordic公司”）的Bluetooth Low Energy SoC（2）。預(yù)定于2021年12月以后開(kāi)始量產(chǎn)。

為了實(shí)現(xiàn)智慧城市和智慧工廠，需要檢測(cè)人和物的位置信息，因此使用了Wi-Fi?和Bluetooth、GPS等無(wú)線通信技術(shù)，但是近年來(lái)，能夠以更高的精度檢測(cè)位置信息的UWB通信方式越來(lái)越受到關(guān)注。在UWB通信方式中使用了非常寬的頻帶，受障礙物影響更小，因此能夠檢測(cè)幾厘米級(jí)別的高精度位置信息，這是傳統(tǒng)無(wú)線通信技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)的。此外，由于它的抗干擾性強(qiáng)，能夠進(jìn)行穩(wěn)定的通信，因此也可用于非接觸式支付系統(tǒng)等應(yīng)用。

本產(chǎn)品以至今為止在本公司的Wi-Fi和Bluetooth模塊產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中積累的高頻設(shè)計(jì)技術(shù)和特有的高密度貼裝技術(shù)和樹(shù)脂封裝技術(shù)為基礎(chǔ)，將在UWB通信和Bluetooth市場(chǎng)分別擁有實(shí)績(jī)的Qorvo公司的UWB IC和Nordic公司的Bluetooth Low Energy SoC進(jìn)行組合，從而開(kāi)發(fā)了超小尺寸的UWB通信模塊。

NVIDIA發(fā)布60余項(xiàng)CUDA-X庫(kù)更新

NVIDIA 于近日發(fā)布60多項(xiàng) CUDA-X? （NVIDIA 的一個(gè)庫(kù)、工具和技術(shù)集）更新。這些更新涵蓋了眾多學(xué)科，能夠顯著提升 CUDA? 軟件計(jì)算平臺(tái)的性能。

目前有數(shù)十項(xiàng)更新已經(jīng)可以使用，它們加強(qiáng)了 CUDA 作為業(yè)內(nèi)最綜合全面的平臺(tái)地位，供開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建加速應(yīng)用以應(yīng)對(duì)高性能計(jì)算領(lǐng)域的挑戰(zhàn)，例如 6G 研究、量子計(jì)算、基因組學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)和物流優(yōu)化，以及機(jī)器人技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)分析等方面的高深研究。

NVIDIA 開(kāi)發(fā)者計(jì)劃副總裁 Greg Estes 表示： “AI 和加速計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新正在推動(dòng)重大科學(xué)突破，并幫助幾乎所有行業(yè)創(chuàng)造出新的應(yīng)用和服務(wù)。通過(guò)這些更新， NVIDIA 讓研究者和開(kāi)發(fā)者比以往任何時(shí)候都更容易利用 CUDA 的強(qiáng)大功能，并從我們的平臺(tái)獲得更高性能?！?/p>