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• 发布了文章 2026-04-10 14:18

  汽车电子，从单片SoC走向多芯片设计

  

  可扩展算力架构、更高良率、异质集成能力与更强可靠性，多芯片设计有效弥补了单片式SoC的局限。受算力需求攀升、功能安全要求提高以及向可扩展半导体架构转型等因素驱动，现代汽车电子正经历快速变革。支撑这一变革的最重要技术突破之一，便是多芯片系统集成方案的普及。多芯片设计是指将多颗同质或异质半导体裸片集成于单一封装内，以实现更强的可扩展性、更高性能与更好的可靠性。这

  soc 汽车电子 芯片设计

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• 发布了文章 2026-04-09 13:55

  深度学习驱动的超构表面设计进展及其在全息成像中的应用

  

  当前，深度学习技术与超构表面（metasurface）全息成像技术的融合，有力推动了光学成像领域的发展。得益于超构表面对光波特性的精准调控，全息成像技术经处理后可生成对应的三维图像。因此，二者的结合可实现高质量图像的获取。基于神经网络深度学习方法进行超构表面设计的文章数量日益增多，但关于该主题的综述仍较为匮乏。据麦姆斯咨询报道，近期，中国计量大学田颖教授等人

  光学成像 深度学习 神经网络

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• 发布了文章 2026-04-08 14:41

  机器学习特征工程：缩放、编码、聚合、嵌入与自动化

  

  本文转自：DeepHubIMBA好模型的秘诀不在于更花哨的算法，而在于更好的特征。第1部分：数值特征1.1缩放多数机器学习算法对尺度敏感。一个取值范围在0到1,000,000的列，会在训练中压制一个取值范围仅0到1的列。常用的三种缩放器各有适用场景：StandardScaler适合近似正态分布的数据，也是最常见的选择；MinMaxScaler将值压缩到0和1

  嵌入式 数据集 机器学习

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• 发布了文章 2026-04-07 14:42

  汽车芯片安全，迫在眉睫

  

  安全必须被视为首要架构约束条件，从芯片设计之初就融入其中。芯片领域最紧迫的安全挑战，已不再是抽象的抗量子算法选型，或是后期追加安全功能。这些挑战本质是必须在设计早期就做出的架构决策，且要在面积、功耗、性能、成本的现实约束下，兼顾产品超长使用寿命。若干安全问题已直接影响芯片架构，包括将后量子密码算法集成到实际硬件、数学安全算法与物理安全实现之间的差距不断扩大，

  IC 汽车芯片 芯片设计

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• 发布了文章 2026-04-03 14:56

  《具身智能数据行业研究》正式发布，洞见数据机遇与挑战

  

  具身智能不是单纯的机器人产业，而是人工智能从数字世界的“认知智能”向物理世界的“行动智能”的跨越。人工智能逐渐进入物理世界的浪潮，将是一个比互联网、移动互联网更具想象力的时代，通往这一未来的道路注定漫长而艰辛，这不会是一次ChatGPT式的突变，而是一场以五年、十年、二十年为尺度的渐进式演进。具身智能作为一种前沿交叉技术，已经如神经网络般延伸

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• 发布了文章 2026-04-02 11:00

  车载以太网，速度直指Tbps？

  

  要点总结：汽车以太网，特别是10BASE-T1S，正在成为车载网络中CAN的替代品，预计未来自动驾驶和联网汽车将拥有更高的速度。汽车领域向以太网的过渡并非普遍现象；一些原始设备制造商(OEM)可能由于成本原因在某些领域保留CAN或LIN，而且集成各种以太网标准在技术上是可行的，但很复杂。汽车以太网的应用仍然面临诸多挑战，包括噪声、测试和互操作性

  CAN 汽车以太网 车载以太网

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• 发布了文章 2026-04-01 20:04

  Imagination荣获“年度产业贡献IP公司奖——边缘 AI 大规模落地：实现高效推理的架构选择

  

  近日，在Aspencore主办的IIC国际集成电路展览会期间，ImaginationTechnologies荣获“2026中国IC设计成就奖——年度产业贡献IP公司奖”。今年是AspenCore连续第24年举办IC设计调查及奖项评选，中国IC设计成就奖是中国电子业界最具影响力的技术奖项之一。同期，Imagination受邀参加大会“边缘AI与算力芯片”论坛，

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• 发布了文章 2026-03-27 15:01

  超大复杂场景优化和渲染加速：12个实操技巧

  

  无论是在创建开放世界、茂密的森林还是拥挤的城市，平衡视觉细节与渲染性能始终是3D艺术家的核心挑战。为了实现快速且稳定的渲染输出，以下是优化大型3D场景的12个实战技巧。1.早期遮挡（BlockOut）与锁定摄像机在深入细节前，先用简单的几何体或高度图构建地形。尽早锁定摄像机角度。核心逻辑：一旦确定了构图和镜头距离，你就可以精准地根据物体与镜头的远近来分配细节

  摄像机 渲染

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• 发布了文章 2026-03-24 14:50

  具身机器人中那些关键零部件

  

  本文转自：TechSugar今年的科技热词已经从“人工智能”相关转变为“机器人”相关。而机器人技术的发展并非只依靠单一技术的突破，而是一系列关键零部件的协同发力。作为连接人工智能与物理世界的核心载体，具身机器人的每一次灵活转身、每一次精准抓取、每一次自主决策，都离不开底层零部件的支撑。这些看似独立的组件，如同人体的骨骼、肌肉、神经与大脑，相互咬合、彼此赋能，

  人工智能 具身智能 机器人

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• 发布了文章 2026-03-23 10:31

  芯片设计AI化，数据才是真难题

  

  数据之乱，正在拖慢整个芯片AI。将人工智能融入芯片设计流程，正推动企业全面重构数据管理策略，从被动存储转向主动、结构化、机器可读的系统。随着训练与推理负载不断增长，数据迁移、拥堵和能效已成为核心挑战，其重要性甚至超过了单纯的算力。EDA专用且复杂的数据格式，加上公开数据有限，使得针对半导体设计的AI模型微调变得非常困难。无论是用于RAG还是模型微调，都需要大

  AI 数据 芯片设计

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