• 中国大陆EVE V品牌的独家代理--X电站

    中国大陆EVE V品牌的独家代理--X电站

    电子竞技是电子游戏比赛达到“竞技”层面的体育项目。电子竞技运动就是利用电子设备作为运动器械进行的、人与人之间的智力对抗运动。通过运动,可以锻炼和提高参与者的思维能力、反应能力、心眼四肢协调能力和意志力,培养团队精神。近年来,在中国乃至全球范围内,电子竞技市场都得到了爆发式发展,消费者对电竞显示器产品的消费需求迅速增加,促使诸多科技企业纷纷加入电竞显示器市场,从而推动了电竞显示器市场的快速发展。 奥维云网数据显示:全球电竞面板出货量继续增加,2019年已经达到1020万片,同比增长65%,2020年总体供应规划更为激进,预计比去年实绩增加89%。虽然已有不少厂商围绕着27英寸2560 x 1440分辨率的规格推出了高刷新率显示器,可玩家要想选购超过144Hz刷新率以上的产品,只能选择那些使用TN面板的显示屏,而颜色还原更好的IPS面板并没有相应的产品可选。因此,现阶段众多用户面临的需求痛点是:IPS面板和高刷新率两者不可兼得,而来自北欧的eve社区给出了满意的答案。 2020年1月28日,eve社区正式宣布推出世界首款27寸,240Hz刷新率的IPS面板1440p分辨率显示器—SPECTRUM。该系列不仅全系标配可自行调节的显示器支架,还配备了一个支持充电、数据和视频信号传输的全功能USB-C接口(支持100W PD协议的充电功率)。打开APP 阅读最新报道众所周知,传统常规化产品已经不再能迎合市场需求,越来越多的用户开始热衷于定制化产品。而如何在产品设计上捕捉到用户的心理诉求和个性化解决方案正成为各大厂商寻求突破的瓶颈。 正如在高端电竞显示器领域,未来玩家们在细节上会更加追求个性化。丰富的接口、人性化的设计都是玩家们入手一款显示器的理由。此外,显示器的可调范围、RGB灯甚至OSD的操作方式亦是玩家们所在意的。而eve社区通过收集社区4053名游戏玩家、程序员、专业设计师的想法和意见,由社区成员讨论和投票决定产品的每一个细节,从而开发出全球第一款真正由用户们参与设计的电竞显示器- EVE SPECTRUM(eve spectrum)。 根据不同用户群体的差异化需求,EVE SPECTRUM系列产品一共分为三款产品,其中定位入门级使用的是27英寸2560×1440分辨率的IPS屏,刷新率达到了144Hz,支持AMD FreeSync和英伟达G-Sync。峰值亮度可达450尼特、灰阶响应速度为1ms。其覆盖了98% DCI-P3的色域空间,并提供了DP 1.、HDMI 2.0、USB-C和额外三个拓展USB 3.2接口。至于不少人关心的240Hz刷新率的版本和4K 144Hz的版本均使用了IGZO技术的IPS屏。它们除分辨率和刷新率不同外,均支持AMD FreeSync和英伟达G-Sync,并且峰值亮度也都达到了750尼特,可以满足用户观看HDR内容的基本要求。 据了解,EVE SPECTRUM将会在今年第三季度在海外开始出货2K分辨率的版本,而4K分辨率的显示器将会在今年第四季度开始上市。当然,后续这三款产品还将允许用户自行设计显示器背面的图案,显然这样的做法比堆叠RGB元素更能讨好玩家们的欢心。 EVE SPECTRUM将于3月底在X电站官方网站开启预售,预计7月份正式在国内上市。三款新品的预售价格也非常具有竞争力,其中2K 144Hz的预售价格为人民币3099元,2K 240Hz的预售价格为人民币4499元,4K 144Hz则为人民币5199元。于此同时,X电站和eve社区已经在着手共同研发下一代EVE V二合一平板产品,通过连接国内外用户的共同需求,进一步探讨用户自定义产品的未来。 如今,经济全球化和市场一体化趋势不断发展,跨国研发合作的企业变得越来越多,其合作的广度和深度也在进一步扩展。2019年年初,X电站成为EVE V品牌在中国大陆地区的独家代理,正式与eve社区进行跨国界合作。X电站凭借其强大的供应链体系和市场资源,并通过差异化的销售策略和良好的口碑,帮助EVE V品牌赢得了众多国内消费者的支持和认可。正是此前的成功合作,让X电站再次受到eve社区的青睐,一举拿下了EVE SPECTRUM在中国地区的独家品牌授权,成为整个大中华区的唯一代理。X电站与eve社区在电竞显示器领域的再度携手,是双方战略布局的延伸。我们期待这次合作能够更好的挖掘电竞显示屏产业的新蓝海,同时推动用户定制化产品模式的探索,从而创造出真正体现用户需求和意志的产品。

    时间:2020-03-26 关键词: 电子竞技 电竞显示器 rgb灯

  • 高通发布两款全新耳机芯片:前景令人兴奋!

    高通发布两款全新耳机芯片:前景令人兴奋!

    3月26日, 高通公司宣布推出两款专为无线耳机设计的新型蓝牙芯片——QCC514x和QCC304x SoC。这两款新型芯片有望将一些只有在高端耳机上的功能下放到廉价耳机中,这是一个令人兴奋的前景。 这两款芯片组都将支持高通公司的TrueWireless镜像技术,以实现更可靠的连接,同时还集成了专用硬件,可以实现混合主动降噪技术,且支持语音助手。 了解到,高通的TrueWireless镜像技术是通过一只耳机与手机链接,并将其镜像给另一只耳机,这在理论上减少了所需的同步数据,从而提高可靠性,如果用户取下主耳机,那么该系统还可以无缝切换到副耳机上,可以让无线耳机更像一副耳机,而非2个单独链接在手机上的耳机。 另一项主要功能是高通的混合式ANC技术,芯片集成了主动降噪技术,换句话说采用这些芯片的廉价无线耳机产品也可以拥有主动降噪功能。 QCC514x和QCC304x SoC之间的主要区别在于语音助理集成方面,QCC514x支持唤醒词唤醒语音助手,QCC304x只提供按键唤醒。此外高通还表示,两颗芯片的能效比更高,可以带来更长的续航时间(即使在开启降噪功能下)。

    时间:2020-03-26 关键词: 高通 语音助手

  • 适合宅家游戏玩家的HKC IG27显示器

    适合宅家游戏玩家的HKC IG27显示器

    液晶显示器是游戏玩家的必备“装备”之一,对于资深玩家来说,一台好的显示器可以让游戏体验感更加震撼。HKC IG27显示器,专为电竞而生的高品质显示器,是很多游玩家的“菜”。HKC IG27显示器,是一台特别实用的设备,也是游戏玩家钟爱的原因。还有一个明显的优点,就是买了它就相当于省了买G-Sync专利显示器的费用,它可以同时兼容FreeSync和G-Sync,而且丰富接口也便于玩家连接多种不同的设备,重点是它的价格也不高,物美价廉非常适合资深游戏玩家使用。 首先来看它引以为傲的响应速度。游戏玩家都知道显示器的刷新速度决定了它的动态画质,IG27显示器以每秒144HZ的刷新速度,也就是每秒可以更新出多达144张的高清画面,呈现出更加细腻真实的动态的画面。结合1秒极速响应技术,快速消除电竞游戏中出现的拖影、卡顿、画面模糊、延迟等现象,畅玩游戏无需等待。 除了反应快之外,它的画面还更加丰富。为了更加突出画面的层次感,IG27显示器,采用新一代IPS面板,可视角度高达178度,搭配超高对比度,画面更加明艳动人,而且重要的是超级逼真;当然仅此还不够,它的DCI-P3色域覆盖率更高,比起标准的RGB色域更加饱满,两者结合画面的颜色精准度更高,更富有表现力。给发烧级游戏玩家提供了视觉上的盛宴,畅玩游戏同时享受影院级别的画质。 最后再来说说它的使用感。长时间使用电子产品,就不得不重视它对眼睛的伤害了,普通的显示器多是采用LCD蓝光发射,比较伤眼。而IG27显示器为了避免上述现象,采用DC调光,同时加入了滤蓝光功能,这样就很大程度上降低了屏幕的闪屏现象,而且可以过滤高能短波蓝光,将有害蓝光段过滤,还原更加靓丽护眼的画面,满足长时间工作、游戏的需要。而且它的外边框仅有1.8mm,真正的超窄边框,没有厚重的束缚感,画面更加宽阔,游戏时可以全身心的投入,畅想沉浸式的游玩体验。

    时间:2020-03-26 关键词: 液晶显示器 g-sync hkc ig27显示器

  • 英公司“光速”制药?AI药物研发碾压传统研发?

    英公司“光速”制药?AI药物研发碾压传统研发?

    众所周知,药物研发一年进入临床实属“光速”。近期英国初创公司 ExScientia 称,他们已经使用人工智技术开发出第一款药物。这款药物可用来治疗强迫症,不久将开始进入临床测试阶段。需要强调的是,这款药物从提出概念至今不到一年时间。 可能很多人对于“药物一年时间就进入临床阶段”没有概念,因为在日新月异的今天,一年一个发明创造似乎并不新鲜。 但对于药品研发而言,这样的速度无异于高速列车,因为新药研发是一个耗时耗资的庞大工程。 《Natrue》提供了准确的数据:新药的研发成本大约是26亿美元,耗时约10年,成功率不到1/10。所以,因为其高成本、长周期和低成功率的特性,药品研发可以说是名副其实的高风险投资。 一个新药从研发到最后上市,需要经过药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市 4 个阶段。其中,药物发现是非常重要的环节,它决定了一次研发的具体目标。 这个环节又要分成疾病选择、靶点发现和化合物合成几个步骤。其中,仅化合物合成一步,一种药品就需要对5000种-10000 种化合物进行筛选,最后仅有 5 种进入最后的研究阶段。 可见工程量是多么巨大,所以药品研发的临床前研究阶段一般需要耗时3至6 年。 所以,“不到一年的时间”与传统研发的长周期对比,那几乎就是汽车对马车式的碾压。 AI制药大幅压缩药物研发周期 其实,人工智能对于药品研发的介入,并不是新鲜事务。可以说从二战以后,随着计算机技术的民用化,这种人工智能技术就已经被运用到药物研发中。 只是,早期的人工智能主要用来标记训练数据集和模型,集中运用于化学成分的定量结构和性质关系的研究中。可以说,早期的智能还主要停留在数据的记录和计算层面。 近年来,随着计算机技术的不断升级,计算机的数据收集和学习分析能力有了空前提高。2007年6月,美国一个名叫Adam(亚当)的机器人,通过搜索公共数据库,预测了酵母菌基因的新功能。预示着人工智能研发新药进入了新阶段。 现在,人工智能依靠越来越强的分析和筛查能力,在发掘药物靶点、挖掘候选药物、实施药物设计、优化药物合成、预测药物性质等方面,发挥着越来越显著的作用,并且较人类自己,具有更大的优势。 例如,我国的阿里云近年就曾与基因公司联合,仅用15分钟,就完成了高精度的个人全基因组测序。而这在以前至少需要120小时。 通过人工智能技术,大幅度压缩药物发现环节的时间,应该说是可行的。 AI制药待改善,却是今后研发必然选择 如今,世界上最大的10家药企,都积极投身于人工智能的药品研发工作之中,在全球共有118家人工智能+药物研发企业。 我国也不甘人后,众多企业都积极参与药品研发,加快了药品的研发进程。特别是阿里云为了帮助加速新药和疫苗研发,向全球公共科研机构免费开放一切AI算力。 当下,我国新冠肺炎战“疫”仍在进行,疫苗研发是重中之重。中国疾控中心已成功分离病毒,但需要进行大量的数据分析和文献筛选工作。阿里云提供的强大AI算力,对于疫苗早日研发成功,显然具有积极的意义。 但需要指出的是,人工智能还主要在临床试验前的环节中,具有分析模拟的能力,到了临床试验环节,科研人员还需要一步一步走。而临床试验距离药品研发成功,中间还有不少路要走。 一般来说,药物的临床试验期包括I、II、III、IV这4期,用以观察和评价人体对于新药的耐受程度、治疗反应和安全性等,加上后期的审批。一般说从开始临床试验到正式上市,在不被淘汰的情况下,也大约需要四五年的时间。 所以,就目前而言,英国公司用人工智能技术开发出的第一款药物,能否成功还需要后续环节的验证。即便如此,利用人工智能技术帮助人们研发药物是技术发展的必然选择。因此,英国公司关于人工智能研发成功第一种药物的信息,依然是一个可喜的信号。

    时间:2020-03-26 关键词: 英国 AI 药物研发

  • 昂达H310C-SD3主板图形性能测评

    昂达H310C-SD3主板图形性能测评

    在前面的文章里,小编对昂达H310C-SD3全固版主板进行过CPU性能、内存性能测评。而此次,小编将对它的图形性能加以测评,以帮助大家增进对它的了解。 Fire Strike 在新3DMARK中,为用户提供了基准测试和功能测试等多项功能。在基准测试中,包括我们熟悉的Fire Strike各项测试,这些测试包括多种强度,用户可以根据自身平台的性能等级,来选择对应的测试项目。 3DMark Fire Strike测试成绩@1080p 3DMark Fire Strike Extreme测试成绩@2K Time Spy Futuremark的3DMark Time Spy基准测试软件是其第一个专门针对DX12环境设计的测试项目。该测试由Futuremark和AMD、Intel、微软、NVIDIA等众多基准测试开发项目(BDP)合作伙伴共同开发,从零开始完全面向DX12,核心引擎也是完全基于DX12,可彻底释放新API的各种潜力,包括降低处理器负载、高效利用GPU硬件、异步计算、混合多显卡、多线程等等。 Time Spy是第一个针对DX12的独立第三方基准测试工具,整个引擎完全基于DX12设计,可充分压榨显卡的DX12性能。3D Mark所有的测试项都不仅仅测试显卡性能,处理器的表现也影响着最终结果。 以上便是小编此次带来的昂达H310C-SD3全固版主板的图形性能相关测评,最后,小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读,都是对小编莫大的鼓励。最后的最后,祝大家有个精彩的一天。

    时间:2020-03-26 关键词: 主板 昂达 图形性能

  • 2020最新自动驾驶技术报告出炉:最终完全实现无人化

    2020最新自动驾驶技术报告出炉:最终完全实现无人化

    进入 2020 年,自动驾驶技术的跨越式路线与渐进式路线之间的阵营划分已经十分明显。对于自动驾驶的技术进展,WEVOLVER 发布的《2020 自动驾驶技术报告》进行了全面的阐释。但最终自动驾驶要完全实现无人化,其技术还需要进行不断的迭代和发展。 报告从感知、规划、执行三个层面表述了自动驾驶汽车技术的最新发展状况,涉及了传感器、数据处理、机器学习、SLAM 与传感器融合、路径规划等多个领域,同时提供了多个自动驾驶公司的案例,包括特斯拉、Volvo、Waymo 等。 感知 自动驾驶汽车是在一个未知的动态环境中运行的,所以它需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位,而执行同步定位和映射过程(SLAM,即时定位和地图构建)的输入则需要传感器和 AI 系统的帮助。 报告指出,传感器可分为有源传感器和无源传感器,各种传感器都有其优缺点,没有一种单一传感器能够适用于所有路况。通常情况下,想要可靠、安全地操控一辆自动驾驶汽车,需要同时使用多个传感器。 一般情况下,自动驾驶汽车包含的传感器主要有五种类型: 1、远程雷达:信号能够透过雨、雾、灰尘等视线障碍物进行目标检测。 2、照相机:一般以组合形式进行短程目标探测,多应用于远距离特征感知和交通检测。 3、激光雷达:多用于三维环境映射和目标检测。 4、短程/中程雷达:中短程目标检测,适用于侧面和后方避险。 5、超声波:近距离目标检测。 前面提到,各类传感器均有其优缺点,而自动驾驶汽车需要从技术上对传感器进行判断、选择,筛选的条件主要有以下几个方面: 扫描范围,决定了传感器对被感知的物体做出反应的时间; 分辨率,传感器可以为自动驾驶车辆提供的环境细节; 视野/角度分辨率,决定自动驾驶汽车需要多少传感器来覆盖感知的区域; 3D 环境下区分静态对象和动态对象的能力; 刷新率,决定传感器信息更新的频率; 在不同环境条件下的总体可靠性和准确性; 成本、尺寸和软件兼容性; 生成的数据量。 以下是 Waymo、Volvo-Uber、Tesla 的传感器方案示意图: 另外,关于无源传感器和有源传感器,报告中也作了详尽的介绍: 无源传感器 无源传感器能够探测环境中物体反射的现有能量,如光、辐射等。但在弱光环境下,由于没有自己的传播源,无源传感器的性能将有所下降。并且在产生的数据方面,对比有源传感器,无源传感器产生的数据量更多,约 0.5-3.5 Gbps。 即便如此,无源传感器仍具有多方面特点,主要包括: 1.涵盖整个视野宽度的高分辨率的像素和颜色; 2.在视野中保持恒定的帧频; 3.两个摄像头可以生成一个 3D 立体视图; 4.缺乏发射源减少了来自其他车辆的干扰的可能性; 5.技术成熟,成本低; 6.系统生成的图像便于用户理解和交互。 如果在自动驾驶汽车上使用无源摄像头传感器套件,需要覆盖汽车周边的各个环境。这可以通过使用在特定时间间隔拍摄图像的旋转相机来实现,或者通过软件将 4-6 个相机的图像拼接在一起。 此外,这些传感器需要一个超过 100 分贝的高动态范围(场景中高光和阴影的成像能力),使它们能够在各种光照条件下工作,并区分不同的对象。 有源传感器 有源传感器具有信号传输源,依靠 TOF 原理感知环境,ToF 能够通过等待信号的反射返回来测量信号从源到目标的传播时间,信号的频率决定了系统所使用的能量及其准确性。因此,确定正确的波长在选择系统时起着关键的作用。 关于有源传感器的类型,报告主要介绍了以下三种: 超声波传感器:也称为声纳;声音导航测距。在有源传感器中,声波的频率最低(波长最长),因此声波更容易被干扰,这也意味着超声波传感器很容易受到不利环境条件的影响,如下雨和灰尘。另外,其他声波产生的干扰也会影响传感器的性能,需要通过使用多个传感器和依赖额外的传感器类型来缓解干扰。 雷达:主要通过无线电波进行测距。无线电波以光速传播,在电磁波谱中频率最低(波长最长),基于无线电波的反射特性,雷达传感器可以探测到前方物体之外的东西。 不过,雷达信号容易被具有相当导电性的材料(如金属物体)反射,并且其他无线电波的干扰也会影响雷达的性能,造成雷达传感器无法对物体进行探测。在确定被探测目标的形状方面,雷达的能力不如激光雷达。 激光雷达:以脉冲激光的形式使用光。激光雷达传感器能够以每秒 50,000- 200,000 个脉冲的速度覆盖一个区域,并将返回的信号编译成一个 3D 点云,通过比较连续感知的点云、物体的差异检测其运动,由此创建一个 250 米范围内的 3D 地图。 2 规划 根据自动驾驶汽车传感器套件捕获的原始数据和已有地图,自动驾驶系统需要通过同时定位和映射算法构建和更新具体的环境地图,跟踪其具体定位,从而开始规划从一个点到另一个点的路径。 SLAM与传感器融合 SLAM 是一个复杂的过程,因为定位需要地图,而绘制地图需要良好的位置估计。为了更准确地执行即时定位和地图构建,传感器融合开始发挥作用。 传感器融合是将多个传感器和数据库的数据结合起来以实现信息改进的过程。它是一个多层次的过程,能够处理数据间的联系和相关性,对数据进行组合,与使用单个数据源相比,能够获得更便宜、更高质量、相关性更高的信息。 在自动驾驶汽车 AI 架构中,主要有两种方法: 1. 逐步处理。把整个驾驶过程拆解为一系列逐层连接的流水线,其中的每一步,比如感知、定位、地图、路径导航、运动控制,都分别由各自的具体软件组件处理。 2. 端到端。基于深度学习的解决方案,一次性处理所有这些功能。 通过传感器的融合,自动驾驶汽车获得了数据,不过,如何从传感器信号中提取有用的信息,并基于现有信息执行任务,则需要利用机器学习算法——CNN、RNN、DRL。 CNN(卷积神经网络):主要用于处理图像和空间信息,提取感兴趣的特征和识别环境中的对象。这些神经网络是由一个卷积层构成的:一个过滤器的集合,它试图区分图像的元素或输入数据来标记它们。这个卷积层的输出被输入到一个算法中,该算法将它们结合起来预测图像的最佳描述。最后的软件组件通常称为对象分类器,因为它可以对图像中的对象进行分类,例如一个路标或另一辆汽车。 RNN(递归神经网络):主要用于处理视频信息,在这些网络中,先前步骤的输出将作为输入进入到网络中,从而允许信息和知识能够在网络中持久存在并被上下文化。 DRL(深度强化学习):DRL 方法允许软件定义的“代理”学习在虚拟环境中使用奖励函数实现目标的最佳可能操作。这些面向目标的算法将学习如何实现目标,或如何在多个步骤中沿着一个特定的维度最大化。目前,深度强化学习在无人驾驶汽车中的应用还处于起步阶段。 这些方法不一定是孤立存在的。为了避免过度拟合,在深度学习中通常会进行多任务训练网络。当机器学习算法被训练用于一个特定的任务时,它会变得如此专注于模仿它所训练的数据,以至于试图进行插值或外推时,它的输出会变得不现实。 通过在多个任务上训练机器学习算法,网络的核心将专注于发现对所有目的都有用的通用特性,而不是专注于一个任务,以便输出更加实际有用的应用程序。 利用传感器提供的所有数据和这些算法,自动驾驶汽车能够探测到周围的物体。接下来,它需要找到一条路径。 3 路径规划 车辆了解其环境中的物体及其位置后,可以使用 voronoi 图(车辆与物体之间的最大距离)、占用网格算法或驾驶廊道算法来确定车辆的大尺度路径。然而,这些传统方法并不能够满足车辆在动态环境下的移动。 报告指出,部分自动驾驶汽车不仅依靠机器学习算法来感知环境,还依靠这些数据来控制汽车。路径规划可以通过模仿学习的方式传授给 CNN,在模仿学习中,CNN 试图模仿驾驶员的行为。 通常情况下,这些机器学习方法会与经典的运动规划和轨迹优化方法相结合,以确保路径的鲁棒性。此外,出于其他目的(例如减少燃料使用),汽车制造商还会在模型中提供最佳路径参考。 车辆运行过程中的神经网络训练和推理需要巨大的计算能力,由于汽车需要对新数据作出及时反应,因此,操作车辆所需的部分处理需要在车上进行,而模型的改进可以在云上完成。 目前,机器学习的最新进展在于有效处理自动驾驶汽车传感器产生的数据,减少计算成本。此外,芯片制造和微型化的进步正在提高可安装在自动驾驶汽车上的计算能力。随着网络协议的进步,汽车或许能够依靠低延迟的基于网络的数据处理来帮助它们进行自主操作。 4 执行 那么,车辆是如何行动的呢? 在人类驾驶的汽车中,汽车的转向、刹车或信号等动作通常由驾驶员控制。来自驾驶员的机械信号由电子控制单元(ECU)转换成驱动命令,再由车上的电动或液压执行器执行。 在(半)自动驾驶汽车中,这种功能被直接与 ECU 通信的驱动控制软件取代。这些软件能够改变车辆的结构,减少部件的数量;尤其是那些专门用于为 ECU 将机械信号从驾驶员转换为电信号的部件。 自动驾驶汽车通常包含多个 ECU,一般车辆大约有 15-20 个,高端车型可能达到 100 个。 ECU 是一个简单的计算单元,有独立的微控制器和内存,以此处理接收到的输入数据,并将其转换为其子系统的输出命令,例如,转换自动变速箱。 一般来说,ECU 既可以负责控制车辆的操作,也可以负责安全功能,运行信息娱乐和内部应用程序。并且,大多数 ECU 支持单个应用程序,如电子动力转向,能够在本地运行算法和处理传感器数据。 挑战一:系统复杂性 工程师需要为系统设计正确的电子体系结构,以便进行传感器融合,将决策同步分发到按指令行事的较低层子系统,这对需求的增加和复杂性提出了挑战。 理论上,在一种极端情况下,人们可以选择一种完全分布式的架构,其中每个传感单元处理其原始数据并与网络中的其他节点通信。在光谱的另一端存在一个集中的架构,其中所有的远程控制单元(RCUs)都直接连接到一个中央控制点,该控制点收集所有信息并执行传感器融合过程。 而在这个范围的中间是混合解决方案,它将在更高抽象级别工作的中央单元与执行专用传感器处理,或与执行决策算法的域相结合。这些域可以基于车辆内部的位置,例如汽车前部和后部的域,它们控制的功能类型,或者它们处理的传感器类型(例如照相机)。 在集中式体系架构中,来自不同传感器的测量值是独立的量,不受其他节点的影响。数据在系统的边缘节点上没有被修改或过滤,为传感器融合提供了最大可能的信息,并且具有较低的延迟。这一架构挑战在于,大量的数据需要传送到中央单元并在那里进行处理。这不仅需要一个强大的中央计算机,而且还需要一个高带宽的重型线束。 分布式架构可以用更轻的电气系统实现,但更复杂。尽管在这样的架构中,与带宽和集中处理相关的需求大大减少,但它在驱动和传感阶段之间引入了延迟,增加了对数据验证的挑战。 挑战二:动力、热量、重量和尺寸的增加 除了增加系统的复杂性之外,自动化还会增加车辆部件的功耗、热足迹、重量和尺寸。无论架构是分布式的还是集中式的,auton - omous 系统的功耗需求都是巨大的,而在这之中,主要的驱动因素是竞争需求。 全自动汽车的竞争需求比目前生产的最先进的汽车高出近 100 倍。对纯电动汽车来说,行驶里程容易受到这种动力需求的负面影响。因此,Waymo 和福特等公司选择专注于混合动力汽车,而 Uber 则使用全汽油 suv。然而,专家指出,全电动最终会成为动力系统的选择,因为内燃机在为车载电脑发电方面效率低下。 增加的处理需求和更高的功率吞吐量会使系统升温,但为了使电子元件正常可靠地工作,不管车外部条件如何,电子元件必须保持在一定的温度范围内,这就需要冷却系统的存在。但是,冷却系统进一步增加车辆的重量和尺寸,特别是液体冷却。另外,额外的组件、额外的布线和热管理系统也会对车辆任何部分的重量、尺寸和热性能造成压力。 针对于此,自动驱动元件的供应商正改变着产品,从减轻像 LIDARs 的大型元件重量,到构建像 semicon - ductor 这样的微型元件。同时,半导体公司正在制造占地面积更小、热性能更好、干扰更小的元件,发展各种硅元件,如 MOSFET、bipo - lar 晶体管、二极管和集成电路。 不仅如此,该行业还考虑使用新材料——氮化镓(GaN)。与硅相比,氮化镓可以更有效地传导电子,从而能够在给定的导通电阻和击穿电压下,制造出更小的器件。 一辆全自动驾驶汽车所包含的代码可能比迄今为止所开发的任何软件平台或操作系统都要多,要自行处理所有的算法和过程需要显著的计算能力和强大的处理。目前,GPU 的加速处理正成为行业的标准。

    时间:2020-03-26 关键词: 传感器 自动驾驶

  • 中国电信联合华为推出首款Wi-Fi 6+路由器:远距离穿墙无敌?

    中国电信联合华为推出首款Wi-Fi 6+路由器:远距离穿墙无敌?

    3月25日,中国电信发布与华为共同研发、联合定制的首款WiFi 6+路由器,以超高速、低时延的WiFi 6+网络有力支撑中国电信智慧双千兆战略,引领智慧家庭产业进入WiFi6新时代。简单来说,近距离速度快一倍,远距离多穿一堵墙。 同时,由于采用了华为海思自研凌霄650芯片,为用户提供比普通WiFi 6更先进的WiFi 6+网络,支持两大新特性: 一是端到端支持160MHz超大频宽,近距离畅享双倍速度; 二是动态窄频宽技术,报文按需自动分片,确保路由和手机等终端设备可稳定工作在窄频宽模式,大幅提升手机等终端侧的信号强度,实现多穿一堵墙的效果。 总体来说,本次中国电信与华为联合打造的WiFi 6+路由器型号为TC7102,在配置上,该路由器支持双核1.2GHz CPU,计算能力高达6000 DMIPS,支持WiFi 6“两高两低”全新体验升级,即高带宽、高并发、低时延、低功耗。

    时间:2020-03-26 关键词: 路由器 中国电信

  • 昂达H310C-SD3主板内存性能测评

    昂达H310C-SD3主板内存性能测评

    在前面的文章里,小编对昂达H310C-SD3全固版主板进行过CPU性能测评。而此次,小编将对它的内存性能加以测评,以帮助大家增进对它的了解。 此次对于内存性能的测评的具体数据如下: 内存测试之中可以看到运行达到了2.3W的读取速度,写入和复制速度也达成了双通道应有的性能水平,算是非常不错了,如果使用双8G内存的话读取速度应该会更快一些。 以上便是小编此次带来的昂达H310C-SD3全固版主板的内存性能相关测评,此外,如果你想进一步了解有关它的其他方面的实际性能,不妨继续关注小编后期带来的更多相关测评哦。

    时间:2020-03-26 关键词: 主板 昂达 内存性能

  • 昂达H310C-SD3主板CPU性能测评

    昂达H310C-SD3主板CPU性能测评

    在这篇文章中,小编将为大家带来昂达H310C-SD3全固版主板的CPU性能测评。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣,不妨继续往下阅读哦。 CINEBENCH R11.5 CINEBENCH是业界公认的基准测试软件,在国内外主流媒体的多数系统性能测试中都能看到它的身影。它使用该公司针对电影电视行业开发的Cinema 4D特效软件引擎,可以测试CPU和显卡的性能。其中单颗核心和多颗核心的测试是单独计算得分的,除此之外,其还提供了OpenGL的测试。 CINEBENCH R15 CineBench的R15版本最为显著的改变就是其仅支持64位操作系统,32位被彻底抛弃了。相比R11.5版本的最多16个核心来说,R15版本最多能够支持256个逻辑核心,新的旗舰处理器终于可以用这款软件跑分了。此外新版本还加强了着色器、抗锯齿、阴影、灯光以及反射模糊等的考察,对CPU性能的检测更加准确。CineBench R15版本的最终成绩发生了改变,最终的单位为cb,而非R11.5版本的pts。 i7-8700在这套平台上运行也十分稳定,没有出现性能发挥不出来的情况。 以上便是小编此次带来的昂达H310C-SD3全固版主板CPU性能相关测评,此外,如果你想进一步了解有关它的其他方面的实际性能,不妨继续关注小编后期带来的更多相关测评哦。

    时间:2020-03-26 关键词: cpu性能 主板 昂达

  • 昂达H310C-SD3主板,入门级必选

    昂达H310C-SD3主板,入门级必选

    本文将对昂达H310C-SD3全固版主板予以介绍,如果你想对它的具体情况一探究竟,或者想要增进对它的认识,不妨请看以下内容哦。 昂达H310C-SD3全固版主板是一款看起来有点奇怪的产品,H310芯片组兼容第八代酷睿系列处理器,或者是同一代的奔腾和赛扬也是没有问题的,但昂达H310C-SD3全固版配备的内存插槽却是DDR3的,这就有点意思了。 在其他方面的配置上昂达H310C-SD3全固版基本上就是一款非常基础的主板产品,M-ATX窄版版型,只有两个内存插槽,三个SATA III插槽,6相CPU供电也是主流级主板的标准配置。 至于扩展接口,一条全尺寸的PCI-E X16显卡接口用来连接独立显卡,另外还有一个PCI-E X1的接口需要独立显卡低于两槽厚度才能正常使用。 M.2高速接口位于两个PCI-E插槽中间,旁边配置了两组跳针,正对主板全部切换到下方,M.2接口使用SATA模式;全部切换到上方,M.2接口启用PCI-E高速通道。 昂达H310C-SD3全固版使用了日系和台系的电容,铁素体封闭电感,低温MOSFET系统,多重安全稳定防护为主板的稳定运行做支持。 I/O区域配置了PS/2键鼠接口一对,HDMI/VGA核显输出,USB 2.0*2,USB 3.0*2,以及一个网络接口和一组音频接口。作为入门级平台使用完全足够。 经由小编的介绍,不知道你对它是否充满了兴趣?如果你想对它有更多的了解,不妨尝试度娘更多信息或者在我们的网站里进行搜索哦。

    时间:2020-03-26 关键词: 主板 昂达 h310c-sd3

  • 微星MEG X299 CREATION主板,爱上顶级配置

    微星MEG X299 CREATION主板,爱上顶级配置

    在这篇文章中,小编将为大家带来微星MEG X299 CREATION主板的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣,不妨继续往下阅读哦。 MEG X299 CREATION浑身卖点满满,带冰霜护甲的3个 Turbo M.2 , Mystic Light, 核心加速引擎, 纳美音效的Audio Boost 4 和 雷电 USB 3.1 Gen2,给你带来极致的速度传输体验和使用体验。 DDR4内存,8条插槽,13+1相数字供电,注定这是一个不普通的“硬核玩家”,USB 3.1 Gen2 A+C 接口,带光纤S/PDIF的镀金音频接口,Intel无线蓝牙模块,三个8针供电接口确保足够电源供应以充分释放多核CPU性能给设计师等专业用户带来稳定性能。 它采用了3个M.2接口设计的SSD插槽,带有冰霜护甲的设计,让你的M.2 SSD随时随地保持在一个冷酷的运行温度,还有不得不提的旗舰Turbo U.2接口,支持NVMe协议,使用PCI-Express Gen3 x4标准速度可高达32Gb/s,这样的速度匹配设计师等专业用户可以说是相得益彰了。 附件有M.2 Xpander-AERO(M.2飞行扩展卡)一个, 雷电接口卡一个,Wi-Fi天线一个, SATA线四根,LED Y型排线一根, LED JCORSAIR排线一根, LED JRAINBOW排线一根,感应装置排线一根,SLI桥接器一个,驱动盘一个,I/O挡板一个,SATA线标签贴纸一个。 以上便是小编此次想要和大家共同分享的内容,如果你对本文内容感到满意,不妨持续关注我们网站哟。最后,十分感谢大家的阅读,have a nice day!

    时间:2020-03-26 关键词: 主板 微星 ddr4内存

  • CVN B365M GAMING PRO V20主板图形性能测评

    CVN B365M GAMING PRO V20主板图形性能测评

    在前面的文章里,小编对七彩虹CVN B365M GAMING PRO V20主板进行过CPU性能测评。而此次,小编将对它的图形性能加以测评,以帮助大家增进对它的了解。 图形能力测评时,将使用3D MARK中的DX11项目Fire Srike中,和DX12的Time spy项目。 Time spy Fire Srike 这款主板的DX11项目的Fire Srike中,得分为12285,而在DX12的Time spy测试中,成绩为5739分,i7-9700K与GTX 1660显卡发挥正常。 以上便是小编此次带来的七彩虹CVN B365M GAMING PRO V20主板的图形性能测评,如果你想了解更多相关测评,不妨关注之后的测评哦。

    时间:2020-03-26 关键词: 主板 b365m 图形性能

  • 七彩虹CVN B365M GAMING PRO V20主板CPU性能测评

    七彩虹CVN B365M GAMING PRO V20主板CPU性能测评

    在这篇文章中,小编对七彩虹CVN B365M GAMING PRO V20主板进行CPU性能测评,一起来了解下吧。 首先使用Fritz Chess Benchmark这款软件来测试一下多线程大规模科学运算能力。这款软件最多支持十六线程同时运算。 i7-9700K在Fritz Chess Benchmark得分是24724,这个分数发挥的没有问题。 Cinebench R20删去了GPU的测试。CPU测试按CPU核心数和可用的SMT单位进行扩展。包括Render Baron对工作室公寓起居室场景的平铺渲染,光线跟踪元素,高分辨率纹理,照明和反射,可用的逻辑处理器数决定了渲染实例的数量。 Cinebench R20中i7-9700K多线程的分是3270,单线程得分是473,看来运行i7-9700K这种高性能CPU还是有些吃力。 以上便是小编此次带来的七彩虹CVN B365M GAMING PRO V20主板的CPU性能测评,如果你想了解更多相关测评,不妨关注之后的测评哦。

    时间:2020-03-26 关键词: cpu性能 主板 b365m

  • ROG STRIX B365-F GAMING主板拷机测试

    ROG STRIX B365-F GAMING主板拷机测试

    在前面的文章里,小编对ROG STRIX B365-F GAMING主板进行过理论性能、图形性能和游戏性能测评。而此次,小编将对它进行拷机测试,以帮助大家增进对它的了解。 因为B365芯片组不能进行CPU超频,所以最后我们使用AID64对ROG STRIX B365-F GAMING进行拷机的实验,看看这款主板能不能抗住高负载应用的压力。 经过了一个小时的拷机ROG STRIX B365-F GAMING没有出现任何问题,而且将i7-9700K的温度稳定在了76℃左右,非常厉害,比一般的B365主板要低了4-5℃,说明其散热效果很好。 以上便是小编此次带来的ROG STRIX B365-F GAMING主板的拷机测试,最后,小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读,都是对小编莫大的鼓励。最后的最后,祝大家有个精彩的一天。

    时间:2020-03-26 关键词: 主板 拷机 b365-f

  • ROG STRIX B365-F GAMING主板游戏性能测评

    ROG STRIX B365-F GAMING主板游戏性能测评

    在前面的文章里,小编对ROG STRIX B365-F GAMING主板进行过理论性能、图形性能测评。而此次,小编将对它的游戏性能加以测评,以帮助大家增进对它的了解。 在测试中我们选用了《孤岛惊魂5》、《刺客信条:奥德赛》2款3A大作,画面选项均为预设最高,分辨率为2k,均使用游戏自带BENCHMARK进行测试。 《刺客信条:奥德赛》 《孤岛惊魂5》 在游戏测试中i7-9700K和GTX 1660Ti表现的不错,非常稳定,而且《孤岛惊魂5》帧数上甚至达到了60帧以上。 以上便是小编此次带来的ROG STRIX B365-F GAMING主板的游戏性能相关测评,此外,如果你想进一步了解有关它的其他方面的实际性能,不妨继续关注小编后期带来的更多相关测评哦。

    时间:2020-03-26 关键词: 主板 游戏性能 b365-f

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