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英偉達(dá)官宣：CUDA將全面支持RISC-V架構(gòu)！

早在2024年10月，英偉達(dá)在RISC-V北美峰會(huì)上透露，其在2015年就選定將RISC-V選定為其專(zhuān)有Falcon微控制器（MCU）的繼任架構(gòu)。由于 MCU 內(nèi)核是通用的，因此可以在英偉達(dá)的產(chǎn)品中廣泛使用。根據(jù)英偉達(dá)當(dāng)時(shí)的預(yù)計(jì)，2024年英偉達(dá)將交付10億個(gè)內(nèi)置于其 GPU、CPU、SoC 和其他產(chǎn)品中的 RISC-V 處理器，這也凸顯了定制 RISC-V 內(nèi)核在英偉達(dá)硬件中的普遍性和重要性。在此次RISC-V中國(guó)峰會(huì)上，F(xiàn)rans Sijstermanns也指出，英偉達(dá)是RVI和RISE的董事會(huì)成員和技術(shù)委員會(huì)代表，也是相關(guān)規(guī)范的貢獻(xiàn)者。英偉達(dá)產(chǎn)品中的微控制器都是基于RISC-V架構(gòu)，具有可配置、可擴(kuò)展和安全保護(hù)功能，并且也被集成在30多個(gè)IP中，每年出貨量超過(guò)10億個(gè)RISC-V MCU。

英特爾Nova Lake處理器單計(jì)算模塊版被曝有望先發(fā)

7 月 24 日消息，消息人士 @OneRaichu 今日爆料稱(chēng)，一款產(chǎn)品有望先提供 8/16 款，一個(gè)季度后再推出 16/32 款，其中 8/16 款看起來(lái)會(huì)包含一個(gè) BLLC 版本。英特爾 Nova Lake 處理器單計(jì)算模塊版被曝有望先發(fā)、提供“大緩存”變體從前后爆料內(nèi)容來(lái)看，@OneRaichu 此處指的應(yīng)是英特爾 Nova Lake-S 處理器，8/16 即 8 性能核 16 能效核 (8P16E) 的單計(jì)算模塊版本，16/32 即 16 性能核 32 能效核 (16P32E) 的雙計(jì)算模塊版本。

發(fā)表于：7/25/2025

索尼計(jì)劃出售旗下通信芯片部門(mén)

7月24日消息，據(jù)路透社報(bào)導(dǎo)，索尼集團(tuán)正計(jì)劃出售旗下通信設(shè)備芯片子公司Sony Semiconductor Israel，作為資產(chǎn)重組的一環(huán)，以便公司更進(jìn)一步聚焦娛樂(lè)主業(yè)。報(bào)道稱(chēng)，Sony Semiconductor Israel 前身為以色列新創(chuàng)Altair Semiconductor，2016年被索尼以2.12億美元收購(gòu)，專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)低功耗通信芯片，主要應(yīng)用于智能手表、穿戴式設(shè)備與家用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。消息人士指出，該子公司年?duì)I收約8,000萬(wàn)美元，預(yù)估交易估值接近3億美元。索尼目前正與投資銀行合作，啟動(dòng)正式出售程序。

發(fā)表于：7/25/2025

多芯粒異構(gòu)集成的雷達(dá)探測(cè)微系統(tǒng)設(shè)計(jì)

超寬帶探測(cè)雷達(dá)，因其高分辨率、高抗干擾能力和強(qiáng)穿透性等優(yōu)點(diǎn)而獲得了廣闊的發(fā)展前景及市場(chǎng)。當(dāng)前生命探測(cè)雷達(dá)趨于復(fù)雜化，這導(dǎo)致雷達(dá)系統(tǒng)體積、重量變大，限制了其在復(fù)雜救援、探測(cè)現(xiàn)場(chǎng)的應(yīng)用。系統(tǒng)級(jí)封裝技術(shù)（SiP）有效地解決了上述問(wèn)題，它將多個(gè)具有不同類(lèi)型的電子元器件組裝成為能實(shí)現(xiàn)特定功能的單個(gè)標(biāo)準(zhǔn)封裝體。與板級(jí)設(shè)計(jì)相比，實(shí)現(xiàn)相同的功能，SiP只需要占據(jù)PCB面積的10%~40%，功耗的70%~80%左右?；谖⑾到y(tǒng)方案設(shè)計(jì)了一套小型化生命探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了較好的便攜性，為各類(lèi)儀器小型化設(shè)計(jì)提供了解決方案。

發(fā)表于：7/24/2025

基于雙鎖相環(huán)的高分辨率步進(jìn)頻探地雷達(dá)設(shè)計(jì)

步進(jìn)頻探地雷達(dá)（Ground Penetrating Radar，GPR）因其寬帶寬的優(yōu)勢(shì)在淺表層高分辨率探測(cè)中得到了廣泛的發(fā)展和應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的步進(jìn)頻GPR硬件實(shí)現(xiàn)較為陳舊，無(wú)法同時(shí)滿(mǎn)足高分辨率、小體積、低成本、穩(wěn)定可靠和使用靈活的現(xiàn)代化要求。針對(duì)上述要求，設(shè)計(jì)了雙鎖相環(huán)發(fā)射機(jī)和數(shù)字固定中頻結(jié)構(gòu)接收機(jī)，實(shí)現(xiàn)了一套新型的高分辨率步進(jìn)頻GPR硬件系統(tǒng)。為解決超寬帶步進(jìn)頻率信號(hào)諧波干擾問(wèn)題，設(shè)計(jì)了新型的帶通濾波器組。多組環(huán)回和實(shí)地探測(cè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，該系統(tǒng)分辨率優(yōu)于5 cm，探測(cè)深度至少2.5 m，能夠滿(mǎn)足現(xiàn)代GPR的多重要求，為步進(jìn)頻GPR硬件的研發(fā)提供了有價(jià)值的參考。

發(fā)表于：7/24/2025

基于FMEA的多電力設(shè)備故障預(yù)測(cè)維護(hù)算法

針對(duì)大型電廠多個(gè)異常運(yùn)行開(kāi)關(guān)柜的維修問(wèn)題，當(dāng)前維護(hù)方案往往忽視了設(shè)備內(nèi)部復(fù)雜部件間緊密相連的相互作用，這對(duì)于包含各種運(yùn)動(dòng)和固定的零部件的開(kāi)關(guān)柜而言，其適用性顯得尤為不足。鑒于此，提出了一種預(yù)測(cè)性維修調(diào)度策略，此方法旨在雙重目標(biāo)下尋求最佳平衡點(diǎn)。首先，采用FMEA技術(shù)，得出更為貼近實(shí)際的失效概率預(yù)測(cè)。隨后，設(shè)計(jì)了一套綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，該體系不僅考慮了開(kāi)關(guān)設(shè)備故障可能給電網(wǎng)帶來(lái)的損失，還全面評(píng)估了維護(hù)活動(dòng)所伴隨的成本與效益。為驗(yàn)證該方法的實(shí)效性，選取一個(gè)10千伏變電站作為研究案例，通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)的基于時(shí)間間隔的維護(hù)策略，提出的方法在成本效率上實(shí)現(xiàn)了36%的顯著提升。

發(fā)表于：7/24/2025

一種M.2固態(tài)硬盤(pán)熱插拔和RAID功能的創(chuàng)新設(shè)計(jì)

M.2固態(tài)硬盤(pán)因其自身的優(yōu)勢(shì)得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，企業(yè)級(jí)的產(chǎn)品也普遍使用M.2固態(tài)硬盤(pán)作為操作系統(tǒng)的啟動(dòng)盤(pán)。但是由于其不具備熱插拔功能，難以滿(mǎn)足企業(yè)市場(chǎng)對(duì)高可用性、24小時(shí)不停機(jī)、數(shù)據(jù)保護(hù)以及在線(xiàn)維護(hù)的特殊需求。提出了一種新穎的綜合設(shè)計(jì)方案，在載板、FPGA、BIOS和BMC的配合下，實(shí)現(xiàn)了熱插拔功能和RAID功能。同時(shí)，依靠M.2固態(tài)硬盤(pán)引腳定義的不同實(shí)現(xiàn)了在M.2接口上PCIe和SATA總線(xiàn)的自動(dòng)識(shí)別和兼容，利用FPGA和MOSFET引入了一種新的動(dòng)態(tài)時(shí)鐘信號(hào)控制方式。該綜合設(shè)計(jì)方案不需要額外的硬件投入，以極高的成本效益實(shí)現(xiàn)以上功能，并提升系統(tǒng)的可靠性和可用性。

發(fā)表于：7/24/2025

基于人臉檢測(cè)跟蹤和輸入噪聲過(guò)濾的rPPG信號(hào)實(shí)時(shí)提取方法

遠(yuǎn)程光體積描記是非接觸式生理信號(hào)檢測(cè)領(lǐng)域的重要研究方向?，F(xiàn)有算法主要從人臉部分區(qū)域提取脈搏信號(hào)，存在信號(hào)獲取不全面及噪聲過(guò)大的問(wèn)題。提出了一種基于人臉檢測(cè)、跟蹤、分割和輸入噪聲過(guò)濾的實(shí)時(shí)rPPG信號(hào)提取方法，旨在提高心率檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。首先，通過(guò)小型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)視頻幀中的人臉檢測(cè)和跟蹤，準(zhǔn)確定位人臉區(qū)域。其次，通過(guò)人臉?lè)指钏惴ㄌ崛∑つw信息。最后，采用輸入噪聲過(guò)濾策略，去除與心率無(wú)關(guān)的頻率成分和信噪比較低的信號(hào)，從而優(yōu)化rPPG信號(hào)。實(shí)驗(yàn)在自建數(shù)據(jù)集上進(jìn)行，結(jié)果表明，該方法在信噪比、平均絕對(duì)誤差和均方根誤差等指標(biāo)上均表現(xiàn)出色。綜上所述，所提出的方法在rPPG信號(hào)實(shí)時(shí)提取中表現(xiàn)出優(yōu)異的精度和穩(wěn)定性，為非接觸式生理信號(hào)檢測(cè)提供了一種新的解決方案。

發(fā)表于：7/24/2025

基于機(jī)器視覺(jué)的監(jiān)控視頻移動(dòng)目標(biāo)輪廓提取算法

在監(jiān)控視頻中，移動(dòng)目標(biāo)易受到邊緣模糊和背景噪聲干擾等影響，使得目標(biāo)輪廓提取結(jié)果不準(zhǔn)確。為此，提出基于機(jī)器視覺(jué)的監(jiān)控視頻移動(dòng)目標(biāo)輪廓提取算法。采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)處理圖像，結(jié)合圖像背景模型建立像素高斯分布，并計(jì)算各個(gè)像素值與背景模型中高斯分布的匹配度，將匹配度低于閾值的像素視為前景像素，由此完成前景分割，結(jié)合鏈碼對(duì)前景目標(biāo)邊緣進(jìn)行編碼，標(biāo)識(shí)與預(yù)設(shè)閾值最接近的閉合邊緣，以此作為目標(biāo)輪廓粗定位結(jié)果，基于此，將目標(biāo)區(qū)域的統(tǒng)計(jì)分布參數(shù)融合到灰度光流圖像中，得到灰度差分圖像，進(jìn)而提取移動(dòng)目標(biāo)輪廓。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在所提方法的應(yīng)用下，目標(biāo)輪廓毛刺數(shù)始終控制在50以下，輪廓提取精度較高。

發(fā)表于：7/24/2025

基于邊緣計(jì)算的智慧工地視頻分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為精準(zhǔn)識(shí)別工地工人未正確佩戴安全帽行為，并且實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)快速響應(yīng)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一款采用邊緣側(cè)部署的智慧工地視頻分析系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件方案使用兩顆AX650N芯片級(jí)聯(lián)的方式，顯著提高系統(tǒng)計(jì)算能力。軟件方案采用Ubuntu操作系統(tǒng)，基于主流目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv8n，通過(guò)使用共享卷積層的空洞卷積替換SPPF模塊中的池化層提升檢測(cè)速度和精度；引入動(dòng)態(tài)非單調(diào)調(diào)頻的WIoU損失函數(shù)來(lái)提升對(duì)低質(zhì)量樣本的檢測(cè)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的算法模型平均檢測(cè)精度提高了1.8%，模型權(quán)重所占空間減少17.4%，模型檢測(cè)速度提高了7.3%。在多個(gè)實(shí)地場(chǎng)景下進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試，視頻目標(biāo)行為智能分析結(jié)果成功率都達(dá)到97%以上，且平均響應(yīng)時(shí)間在1 s以?xún)?nèi)，此系統(tǒng)可以顯著提高工地的管理效率與安全性。

發(fā)表于：7/24/2025

一種伺服功率驅(qū)動(dòng)電路的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

針對(duì)現(xiàn)有電動(dòng)伺服系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電路效率低、電路復(fù)雜、強(qiáng)弱電不隔離等問(wèn)題，介紹了一種輸出電流達(dá)36 A的直流有刷電機(jī)功率驅(qū)動(dòng)電路，該電路具有效率高、熱功耗小、與微控制電路光電隔離、單電源供電等優(yōu)點(diǎn)。將該電路分解為四個(gè)組成部分，對(duì)各部分詳細(xì)說(shuō)明，并從整個(gè)電路內(nèi)部工作原理及仿真實(shí)驗(yàn)情況作具體分析。

發(fā)表于：7/24/2025