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芯方向
• 【XR806开发板试用】棋子分拣机
本文为XR806开发板试用文章，作者基于XR806开发板和OpenHarmony实现了分拣棋子的功能。文中附效果视频及代码。（来源：极术社区XR806 Wi-Fi+BLE 开发板专栏）
• GPU 优化技术-OpenCL 介绍
随着摩尔定律的失效，支持大量并行计算的异构处理器开始大放异彩。其中，无论是在 PC 端还是移动端，GPU 无疑是其中最璀璨的明星。本文将对 GPU 的发展历史和移动端硬件架构如Arm Mali GPU等进行简单的介绍，随后详细介绍 OpenCL 编程框架。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
• AUTOSAR中的功能安全—— 硬件诊断
为实现功能安全应用的现代微控制器是非常复杂的设备，为了保证安全系统中，微控制器可以作为其中的一部分并且达到设计的安全等级，需要在硬件与软件中完成必要的功能安全机制与措施，完成必要的集成工作。微控制器必须支持安全系统的前提假设——提供的功能是可信的，这个可以通过执行硬件诊断机制来支持。本节主要介绍车载电子系统标准规范AUTOSAR（AUTomotive Open System ARchitecture，汽车开放系统架构）中硬件诊断是如何被支持的。（来源：极术社区汽车电子与软件专栏）
• YOLOv4 改进 | 记录如何一步一步改进YOLOv4到自己的数据集（性能、速度炸裂）
植物病害的早期识别和预防是精准农业技术的一个关键技术。本文提出了一种高性能的实时细粒度目标检测框架，解决了传统方法的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等困难，为在复杂场景下检测不同植物疾病提供了一种有效和高效的方法，可扩展到不同的水果和农作物检测、通用疾病检测和各种自动农业检测过程。阅读本文查看详细技术解读。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
• NeurIPS 2021华为诺亚方舟实验室系列研究介绍第一期：强化学习
强化学习目前存在诸多挑战问题亟待解决，包括数据利用率低，策略及知识迁移受限，多智能体强化学习信度分配等问题。在NeurIPS 2021中，诺亚方舟实验室强化学习方向共有7篇论文被接收。以上述挑战问题为起点，从有模型强化学习、多智能体强化学习、分层强化学习、部分可观测马氏决策过程高效搜索、以及多智能体零和博弈等多角度进行探索。相关工作在星际争霸、DMControl、华为供应链等多场景验证并取得了SOTA性能。本文主要介绍其中的3篇代表性工作。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
芯观察
• 中国大芯片的黄金时代
毫无疑问，算力革命影响着芯片未来方向。大算力芯片，这个由英伟达、英特尔等巨头执掌的赛道已然成为热门话题，我国也不例外。一位新秀企业的CEO曾表示，中国大芯片元年从2018年开始，到2021年是三年的开放窗口期，待到2021年年底后，创业窗口将收窄，再想入局可能为时已晚。进入2022年，中国大芯片的玩家们也迎来了他们的辉煌时刻。本文从爆发的AI芯片，GPU和计算芯片DPU这几个方向详细分析了中国大芯片的市场，同时预测了下一个可能爆发的点就在于Arm服务器芯片。据有相关人士告诉笔者，国内现在已经有多家初创企业围绕这个领域进行布局。（来源：极术社区半导体行业观察专栏）
• 《软硬件融合》缘起：从CPU、DSA到软硬件融合
本文是《软硬件融合》图书前言部分的改写。前言可以说是整个图书成文的大背景，作为2022年新年的第一篇，我们回到原点，重新思考“我是谁？我从哪里来？我要到哪里去？”。本文主要从CPU，DPU, 芯片定制，软件和硬件深度协同四个大方向来剖析这三个问题。（来源：极术社区软硬件融合专栏）
• 边缘AI芯片是个什么玩意？
市场上很多AI芯片，令人眼花缭乱。根据其应用范围，大体上可以分为终端AI芯片，云端AI芯片和边缘AI芯片，那么边缘AI芯片是做什么来用的？本文从边缘AI芯片的架构，特征和作用来详细分享。（来源：极术社区IC设计专栏）
• 看懂微软Ignite China技术大会：左手混合工作，右手混合多云
微软在线技术大会（Microsoft Ignite China）上，微软表示他们正通过技术和方案的持续创新，为中国企业和中国市场提供更多确定性的选择，提出了混合工作、多云部署、云原生创新等创新模式。微软还率先将“元宇宙”技术融入到Teams的远程协作体验中，微软智能云也为“元宇宙”提供了多方面的技术服务和解决方案。同时，此前推出的微软智能云Azure数字孪生和基于HoloLens所提供的数字孪生混合现实服务，为企业实现更多的数字化业务创新提供了全新的可能。本文从混合工作和云服务等详细阐述了微软智能云在中国提供的新服务。（来源：极术社区申耀的科技观察专栏）
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