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芯方向
• 在基于安谋科技STAR-MC1处理器的XR806开发板上用 ncnn 跑神经网络 mnist
XR806是全志科技研发设计的一款支持WiFi和BLE的高集成度无线MCU芯片，它采用了安谋科技的STAR-MC1处理器，支持鸿蒙L0系统。本文是腾讯NCNN开源项目负责人nihui把ncnn移植到XR806开发板且进行mnist推理的过程，结果证明在XR806上跑mnist测得算力几乎持平 esp32c3。这验证了XR806开发板的其他应用可能性。（来源：极术社区XR806 Wi-Fi+BLE 开发板专栏）
• 项目如何改进YOLOv5？这篇告诉你如何修改让检测更快、更稳！
本文是对论文《Improved YOLOv5 network for real-time multi-scale traffic sign detection》的详细解读，它提出了一种改进的特征金字塔模型AF-FPN，该模型利用自适应注意模块(adaptive attention module, AAM)和特征增强模块(feature enhancement module, FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失，进而提高特征金字塔的表示能力。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN，在保证实时检测的前提下，提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
• NeurIPS 2021 | 用于物体检测的实例条件知识蒸馏
本文为旷视研究院张祥雨团队的张培圳研究员对其团队的NeurIPS 2021 录用论文「用于物体检测的实例条件知识蒸馏」的介绍。本文为线上报告的回顾，首先简要回顾了用于图像识别、物体检测的知识蒸馏技术的发展历程，介绍了论文的研究动机、模型架构、训练技巧以及实验结果。（来源：极术社区旷视研究院专栏）
• 强化学习大牛Sergey Levine：将RL作为可扩展自监督学习的基础
强化学习大牛、UC 伯克利电气工程与计算机科学助理教授 Sergey Levine 在今年十月份发布了论文《Understanding the World Through Action》，该论文认为利用强化学习可以衍生出一个通用的、有原则的、功能强大的框架来利用未标记数据，使用通用的无监督或自监督强化学习目标，配合离线强化学习方法，可以利用大型数据集。此外，该论文还讨论了这样的过程如何与潜在的下游任务更紧密地结合起来，以及它如何基于近年来开发的现有技术实现的。本文是对该论文的详细解读。（来源：极术社区深度强化学习专栏）
• 芯片里起高楼(1)：从平面到3D NAND(视频)
SSD（固态盘）个头越来越小，容量越来越大，3D NAND就是闪存密度继续增长的源动力。结构、材料、工艺，3D NAND闪存与高楼大厦还有哪些共通之处? 请看由E企研究院制作的3D NAND系列视频。（来源：极术社区云·基·数@狒话专栏）
芯观察
• 从直播硬件出发，浅析直播技术到物联网设备的智能化趋势
直播有个人直播（泛娱乐直播）和企业直播（商业&商务直播）之分；个人直播的投入成本低，一部手机便可以随时随地开播，且各直播App有足够多的直播辅助工具来协助开播，对增值服务需求不高；企业直播讲究规范，有专门的直播间，投入的人力物力很大，直播影响面广泛，对专业的直播硬件，PaaS，SaaS等软件服务以及运营指导，售后服务等多种增值服务都有明确诉求，故本次分析基于TO B的企业直播业务展开。本文从直播市场的分析及IoT的机会，直播相关的技术以及直播一体机需求来进行展开。（来源：极术社区阿里云视频云专栏）
• AWS Graviton 3：遵循摩尔定律又有自己节奏（修订版）
本文是作者对之前AWS Gravition 3的分析的一个修订版。文章主要从Gravition产品家族的性能对比，Gravition 3服务器节点设计和机器学习提升方面以及Arm服务器生态成熟标志C7g实例来分享作者的思考。作者认为Graviton产品家族验证了从借助Arm CPU IP的敏捷芯片设计，到芯片和服务器联合设计，到快速部署上云的互联网速度。（来源：极术社区企业存储技术专栏）
• Aurora的自动驾驶技术介绍
2017年成立的Aurora最近上市，市值超过一百亿美金，其自动驾驶工程师团队超过1400人。刚开始是面向无人出租车应用，但近一年已经把商用大卡车业务作为自己的主业。除了激光雷达技术和激光雷达芯片技术，Aurora的自动驾驶算法很少公开，从上市前的融资材料我们可以看到相关技术信息。本文从软件、硬件、地图、数据服务、车辆等方面来分析Aurora Driver平台并进而介绍Aurora的自动驾驶技术。（来源：极术社区汽车电子与软件专栏）
• OPPO首个自研芯片背后：DSA的胜利
日前，本土手机厂商OPPO也带来其影像专用NPU——马里亚纳® MariSilicon X，揭开了公司造芯的神秘面纱。透过这个芯片，我们不但看到了这个手机巨头在提升用户体验方面的“芯”思考，也看到了属于DSA的一场胜利。本文从DSA在影像NPU上的实践入手来对Oppo芯片MariSilicon X展开了解读和分析。（来源：极术社区半导体行业观察专栏）
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