前段时间一直在弄golang，很少关注一些开源项目。正巧碰到一个，可以将模糊的照片或者视频修复清晰，且可以超分处理的项目。
智东西4月18日报道，以“重构世界 奔赴未来”为主题的2024中国生成式AI大会今日正式开幕，今明两日，有54位产学研投重量级嘉宾代表将同台探讨生成式AI的发展现状与未来趋势。
NVIDIA cuOpt 是一个用于解决复杂路径问题的加速优化引擎。它能高效解决不同方面的问题，如休息时间、等待时间、多个车辆成本和时间矩阵、多个目标、订单-车辆匹配、车辆起始和结束位置、车辆起始和结束时间等。
近日，全球分布式云大会（Global Distributed Cloud Conference，GDCC）在北京胜利召开。阿里云智能边缘云网产品负责人佘俊泉出席了本次活动的主论坛，并在会议期间，接受了全球分布式云大会的专访，就边缘云的现状、发展趋势以及阿里云的行业发展策略进行了分享。佘俊泉（右）
编者按云计算已经发展了20年，是到了变革的时候了。但变革成什么样子，目前还在混沌中。未来将形成的新的业态，我们姑且称之为“算力网络”吧！趁着AI大模型的东风，智算基础设施建设如火如荼。以智算（智算”力”，是算力的一个子集）为重心，更综合更全面的算力网络和算力中心建设，24-26这几年会是一个高潮。目前，行业发...
什么是旋转变压器呢？它是一种电磁式传感器，用来测量旋转物体的角位移和角速度。如下图所示，旋变由定子和转子组成，通常转子固定于电机转轴上，同步旋转。
Defacto SoC Compiler 是用于片上系统集成的领先工具，允许用户根据相关约束条件将各种 IP 块（如 CPU 内核和互连结构）组合在一起，并创建将所有这些组件连接在一起所需的 RTL。Arm 公司使用 SoC Compiler 加快顶层 Verilog 代码的生成，同时减少出错的可能性。
在过去的几个月中，时间序列基础模型的发展速度一直在加快，每个月都能看到新模型的发布。从TimeGPT 开始，我们看到了 Lag-Llama 的发布，Google 发布了 TimesFM，Amazon 发布了 Chronos，Salesforce 发布了 Moirai。TimesFM是信息最多的模型，而Lag-Llama、Chronos我们都做过详细的介绍。今天我们来详细介绍一下Moirai...
✎ 编 者 按 TCAM(Ternary content-addressable memory)在FPGA里并没有专门的资源，其在网络应用上是一个比较常见的资源。关于如何在FPGA中实现TCAM功能有不少的论文，在翻阅借鉴之后，本文就TCAM在FPGA上的最优化实现进行探讨。
NVIDIA Holoscan for Media 现已向所有希望在完全可重复使用的集群上构建下一代直播媒体应用的开发者开放。
glitch功耗并不是一个新现象。在先进节点上，glitch功耗问题正变得越来越突出，没有一种解决方案适用于所有芯片或设计类型。
导读：极术社区推出极术通讯，引入行业媒体和技术社区、咨询机构优质内容，定期分享产业技术趋势与市场应用热点。
在全球业务拓展的浪潮下，企业追求全球化不仅意味着市场的扩张，也代表着技术实力的较量。边缘容器云作为企业实现全球战略的重要支撑，正在被越来越多富有远见的企业所采用。它们依托于边缘容器云的技术，将应用部署于世界各地，以期在保证极致用户体验的同时，实现敏捷响应市场变化。透过边缘容器云，这些企业得以突破...
随着科技的飞速发展，AI大模型技术已经成为引领数字化新时代的重要力量。4月18日至19日，一场聚焦生成式AI领域的行业盛会——中国生成式AI大会将在北京举行。届时，众多业界领袖、技术大咖、算力专家以及青年学者将齐聚一堂，共同探讨AI大模型技术的未来趋势和创新应用。
当 DRAM 处于自刷新状态时，系统可以保持提供给 DRAM 的 CK 时钟，或者关闭时钟供给。一般来说，停止 CK 时钟能够进一步降低 DRAM 和系统的功耗，毕竟 CK 时钟是一组高频的差分时钟对（DDR4-3200 为 1.6GHz ）。
随着科技的不断进步，汽车行业也在不断演变，而FPGA（可编程逻辑门阵列）的引入给汽车领域带来了革命性的变化。FPGA作为一种灵活且高性能的“处理器”，已经在汽车行业找到了广泛的应用
语音识别技术是指机器自动将人的语音的内容转成文字，又称 Automatic Speech Recognition，即ASR技术。语音识别是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识。
我们开始看4月的新论文了，这是来自北京大学人工智能研究所、北京大学智能科学与技术学院的研究人员发布的Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation（PiSSA）方法。
numa架构下，在固定数量的CPU核（10物理核，20逻辑核）的情况下，访问本地、远程以及混合内存的内存带宽表现。以及观察在不同的测试模式：顺序/随机、读/写情况下的内存带宽差异情况。从而由这些测试数据指导性能调优以及编写性能友好的代码。（如果不了解numa架构的基本知识，可以先查阅大致了解一下。）
