華為發(fā)布全屋智能5.0

　　11月28日，智界S7及華為全場(chǎng)景新品發(fā)布會(huì)上，華為全屋智能5.0發(fā)布，圍繞“智”與“美”的空間解決方案，為全屋智能行業(yè)樹立了新的標(biāo)桿，也為家居空間的數(shù)字化升級(jí)展示了新的方向。

　　華為全屋智能解決方案首創(chuàng)PLC家庭連接，電力和信號(hào)共用一根電力線，有電即有網(wǎng)。連接穩(wěn)定率高達(dá)99.99%（數(shù)據(jù)來源于華為實(shí)驗(yàn)室），布線成本也僅為傳統(tǒng)有線系統(tǒng)的1/10，極簡(jiǎn)可靠。萬能智點(diǎn)一端連接繁雜的設(shè)備按鍵，另一端連接PLC，讓更多傳統(tǒng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能化，接入全屋智能，通過全屋智能中控屏、語(yǔ)音等實(shí)現(xiàn)智能化控制。配合豐富的鴻蒙智聯(lián)生態(tài)產(chǎn)品，全屋智能單品可實(shí)現(xiàn)更廣范圍覆蓋，用智能點(diǎn)亮家中“萬物”，讓家人得到更好的照顧。

　　亞馬遜發(fā)布兩款自研芯片

　　AWS發(fā)布了升級(jí)版的自研處理器芯片“Graviton4”。新聞稿稱，與上一代Graviton3相比，其計(jì)算性能提高了30%，內(nèi)核增加了50%，內(nèi)存帶寬增加了75%，為在亞馬遜EC2中運(yùn)行的云工作負(fù)載提供最佳的性價(jià)比和能效。

　　除此之外，AWS發(fā)布了面向人工智能系統(tǒng)的升級(jí)款加速器芯片“Trainium2”。介紹稱，其訓(xùn)練速度是上一代Trainium1的四倍，并且能夠組合在超過10萬個(gè)芯片的EC2 UltraCluster中，使基礎(chǔ)模型（FM）和大型語(yǔ)言模型（LLM）的訓(xùn)練只需極少的時(shí)間，同時(shí)能效將提升至2倍。

　　納睿雷達(dá)C波段雙偏振相控陣?yán)走_(dá)新品發(fā)布

　　雙極化（雙偏振）相控陣天氣雷達(dá)是采用了極化相控陣體制的天氣雷達(dá)，雙極化（雙偏振）相控陣天氣雷達(dá)具有快速掃描能力和極化探測(cè)能力的優(yōu)勢(shì)，是未來天氣雷達(dá)的重要技術(shù)發(fā)展方向之一。天氣雷達(dá)的探測(cè)頻段主要有S波段、C波段和X波段，隨著我國(guó)天氣雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，目前X波段雙極化相控陣天氣雷達(dá)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于氣象監(jiān)測(cè)，并被證實(shí)在中小尺度強(qiáng)天氣監(jiān)測(cè)預(yù)警中有顯著優(yōu)勢(shì)，另外S波段雙極化相控陣天氣雷達(dá)也進(jìn)入試驗(yàn)階段。WDCPT0164型C波段雙極化（雙偏振）有源相控陣天氣雷達(dá)的新品發(fā)布彌補(bǔ)了C波段微帶貼片天線雙極化相控陣天氣雷達(dá)的空缺，成為目前全球首款公開發(fā)布采用微帶貼片天線雙極化（雙偏振）相控陣技術(shù)體制的C波段天氣雷達(dá)。

　　瑞薩面向高端工業(yè)傳感器系統(tǒng)推出32位RX MCU

　　該新型MCU集成24位Delta-Sigma A/D轉(zhuǎn)換器，轉(zhuǎn)換速度高達(dá)125 kSPS（125,000采樣/秒），比現(xiàn)有RX23E-A產(chǎn)品快8倍。與RX23E-A相比，它可以處理精確的A/D轉(zhuǎn)換，同時(shí)將均方根（RMS）噪聲降低至1/3（0.18 Vrms @1kSPS）。RX23E-B能夠更快速、更精確地測(cè)量應(yīng)變、溫度、壓力、流速、電流和電壓等關(guān)鍵參數(shù)，是高端傳感器設(shè)備、測(cè)量?jī)x器和測(cè)試設(shè)備的理想之選。特別值得一提的是，RX23E-B具備足夠的性能來驅(qū)動(dòng)工業(yè)機(jī)器人中使用的力敏傳感器，這些機(jī)器人通常要求以10 sec（100,000次采樣/秒）的速度進(jìn)行測(cè)量。這一產(chǎn)品還將AFE和MCU集成在單個(gè)芯片，從而縮小了系統(tǒng)的整體尺寸，減少元件數(shù)量。

　　浪潮信息發(fā)布源2.0基礎(chǔ)大模型

　　當(dāng)前，大模型技術(shù)正在推動(dòng)生成式人工智能產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，而基礎(chǔ)大模型的關(guān)鍵能力則是大模型在行業(yè)和應(yīng)用落地能力表現(xiàn)的核心支撐，但基礎(chǔ)大模型的發(fā)展也面臨著在算法、數(shù)據(jù)和算力等方面的諸多挑戰(zhàn)。源2.0基礎(chǔ)大模型則針對(duì)性地提出了新的改進(jìn)方法并獲得了能力的提升。

　　算法方面，源2.0提出并采用了一種新型的注意力算法結(jié)構(gòu)：局部注意力過濾增強(qiáng)機(jī)制(LFA：Localized Filtering-based Attention)。LFA通過先學(xué)習(xí)相鄰詞之間的關(guān)聯(lián)性，然后再計(jì)算全局關(guān)聯(lián)性的方法，能夠更好地學(xué)習(xí)到自然語(yǔ)言的局部和全局的語(yǔ)言特征，對(duì)于自然語(yǔ)言的關(guān)聯(lián)語(yǔ)義理解更準(zhǔn)確、更人性，提升了模型的自然語(yǔ)言表達(dá)能力，進(jìn)而提升了模型精度。

　　注：本文新品圖文信息由本站編輯根據(jù)企業(yè)發(fā)布的相關(guān)新聞通稿截取整理

　　圖片或文字如涉侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系刪除!