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2026英伟达GTC大会专题
如何进行光照渲染路径(Shading Path)选择?

在渲染场景中,我们往往有多种光照和材质,计算不同光照对不同材质的影响是图形编程中非常核心的一个环节。在什么时候,以怎样的形式渲染光照也是渲染架构需要考虑的。

汽车功能安全系统设计流程

系统级产品开发的目标是:确定和规划在系统开发中各个子阶段的安全功能活动。系统设计阶段即根据功能安全概念采取相应措施(技术安全概念)来降低不可接受的风险,使其能够达到目标安全等级及安全需求,即风险达到可接受的程度。

视频图像处理的四大技术和两种方法

数字视频和数字图像比传统的图像和视频分辨率要高,处理方便,易于操作和整理。但由于部分设备性能不足、客观条件限制等因素,在实际的视频监控应用中,仍会出现视频图像模糊不清、关键信息捕捉不到等问题。而在视频图像处理的过程中,由于操作技术问题或者客观因素等,给视频图像处理技术的应用带来一些负面影响,降低了处理技术的水平和质量。

解读关于人脸识别技术的法律规定

2021年7月28日最高人民法院发布了《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》,本文带大家解读该规定的重点内容。

Unity3D常见高频面试题整理(一)

整理了一些Unity3d高频面试题目,希望可以帮助到大家。

影响汽车软件开发的八种趋势

近年来,随着人们对汽车创新的强烈需求的不断增加,而这些创新要求反过来又极大地增加了车辆中的软件内容。这些创新正在自动驾驶,高级驾驶员辅助系统(ADAS),数字座舱技术,车辆电气化等领域发生。当前有几种影响汽车电子的关键趋势,这些趋势导致对计算平台要求的需求不断增加,车辆结构不断变化,并突出了安全性和功能安全性的重要性。

AI的偏见:谎言重复一千遍能成为真理吗?

AI看似是人的对立面,精准、冰冷且绝对理性;人则是偏见的集成,这偏见来源于既有的知识储备、思维方式、立场、情绪和习惯。但在现实世界里,由人创造、从人类数据中学习观察的AI,却常常表现出和人类相似的偏见,从招聘中的性别歧视,到人脸识别下的种族误判。AI的偏见从何而来?在科技能量日益增强的当下,我们如何减少算法的歧视与偏见,让它发挥更多向善的力量?

MIT新算法可训练无人机张弛有度避开障碍从而飞得更快

虽然无人机比赛纯粹是为了好玩,但在这些比赛中避开障碍物的技术也可以让作业中的商用无人机在用于复杂场合和时间敏感的行动时避开障碍物,如搜索和救援。麻省理工学院正试图使无人机能够在避开障碍物的同时飞得更快。

关于5G五个的误解

5G的炒作告一段落。但是,就像科技世界中的许多事情一样,5G充满了神话和误解。在这里,我们看一些影响最广泛的。

有效软件开发的25条军规

不建立尊重和信任的团队氛围,就不可能有一支有战斗力的队伍。

什么是云渲染?

云渲染就是基于云服务器针对渲染行业提出的应用解决方案——通过一键提交文件传输至云端,代替本地渲染工作。

深度学习的未来在光子——光计算可以大幅减少神经网络的能源需求

过去二十多年来,深度学习需要越来越多的乘法累加运算,计算机的性能也基本遵循摩尔定律大幅增长。然而,随着半导体工艺发展到临近极限,摩尔定律已经失去动力,继续保持成长趋势是一个极大的挑战。

Vulkan填坑学习Day22—描述符布局和缓冲区

Vulkan 描述符布局和缓冲区,在Vulkan中正确处理此问题的途径是使用资源描述符(resource descriptors)。描述符是着色器自由访问缓冲区和图像资源的一种方式。我们需要设置一个包含转换矩阵的缓冲区,并使顶点着色器通过描述符访问它们。

未来自动驾驶汽车发展趋势

许多人声称自动驾驶汽车是车辆技术的下一步。考虑到制造商在驾驶辅助技术方面取得的突飞猛进,这种说法似乎是正确的。然而,尽管这些安全功能看起来很先进,但与完全自动化汽车所需的相比,它们只是基本步骤。在我们开始计算在自动驾驶汽车成为大规模生产的现实之前我们需要等待多长时间之前,我们首先需要了解自动化水平以及我们在这项技术方面取得了哪些进展。

比9种SOTA GNN更强!谷歌大脑提出全新图神经网络GKATs

尽管现代GNN在理解图形数据方面取得了巨大的成功,但在有效处理图形数据方面仍然存在一些挑战。

家庭之外,智能家居技术还能应用于这3个地方!

作为楼宇自动化的近亲,智能家居的几个属性还是可以在家庭之外应用。物联网驱动的自动化在其他地方也有商业应用。在这里,我们将发现一些可以使用类似智能家居功能以实现便利、安全、安保和自动化的地方。

基于机器视觉的智能人机交互技术

随着未来智能机器人的不断发展,人们对人机交互的要求也越来越高,智能化、流畅化、拟人化,这都深深考验着我们对各种机器模块的应用能力。本文我们从机器人视觉人工智能和机器人控制三个方面来探讨机器视觉与人工智能的人机交互问题。

基于标准化生成流的人体运动风格迁移方法

近期,清华大学温玉辉博士后、刘永进教授、中科院计算所副研究员高林、香港城市大学傅红波教授等合作,在CVPR2021上发表论文,提出了一种基于标准化生成流(Glow)的自回归运动风格迁移方法,并在GitHub上开源了Jittor代码。

【下载电子书】 Imagination 三管齐下的汽车解决方案:GPU、NNA 和 EPP

欢迎了解Imagination三管齐下的汽车解决方案:GPU、NNA & EPP,下载本期汽车电子专刊,查看更多精彩详细内容!

从硬件角度了解什么是边缘计算

由于物联网和工业物联网设备产生的大量数据,边缘计算呈爆炸式增长。随着5G网络的发展和5G 变得越来越普遍,新设备上线后将产生比以往任何时候都多的数据。因此,许多企业发现使用边缘计算来执行实时、低延迟的数据分析非常有效。边缘计算使本地处理数据接近数据生成源成为可能。