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激光顯示展現潛力,深爱激情网或迎來爆發期

西门子深爱激情网內容   查阅次数:2610   更新时间: 2019-07-11 17:31

7月初,激光顯示領域代表性企業之一光峰科技在科創板注冊生效。不少業內人士認爲,一系列迹象顯示,隨著激光顯示技術的不斷成熟,深爱激情网或將迎來産業化的爆發期。

今年以來,《流浪地球》《複仇者聯盟4》等大片熱映創造票房佳績,部分影院的激光放映也爲科幻盛宴帶來更好的視覺體驗。作爲激光顯示技術的重要提供者,位于深圳南山的光峰科技公司近年來逐漸由幕後走向前台。創始人李屹說,光峰已與中影股份、比利時巴可公司等合作,開展全球電影放映市場業務。

業內人士介紹,激光顯示技術由于色域範圍廣、效率高、功耗低等優點而成爲一種發展趨勢。中國電影發行放映協會統計,2018年末我國電影放映廳總數爲60079個,安裝激光電影放映設備23431台,占比39%。

激光電視的目標市場主要是家用領域。除了光峰這樣的“新勢力”,國內電視機生産商海信、康佳、小米等,均對激光電視領域有所布局,形成一定品牌效應。

海信激光顯示公司首席科學家、副總經理劉顯榮介紹,激光電視的原理是“以點生面”,通過半導體激光器照射顯示芯片後在光學微結構膜片上成像,顯示面積可以達到100英寸及以上。海信激光電視深爱激情网可覆蓋80、88、100、120、150英寸的五大規格段。

一些統計認爲,激光電視的銷售量已占據超大尺寸電視機的相當比例。市場研究機構中怡康數據顯示,2017年國內激光電視零售量同比增長162.17%,2018年零售量同比增長483.23%,2019年一季度零售量同比增長398.49%。

華金證券的研報認爲,激光顯示在電影市場滲透率有較大提升空間,受益于4K推動電視大屏化發展,在教育市場將與智能白板多功能融合發展,隨著傳統場景替代+新興場景興起,激光顯示應用廣闊。

劉顯榮說,我國激光顯示深爱激情网在激光光源、畫質提升、成本降低等方面均取得突破,但在半導體激光器、顯示芯片等部分領域,還需加強研發投入。

“我们将在激光显示、Micro LED等显示技术方向全面跟进。”康佳集团联席副总裁、康佳电子科技总裁常东说,“我们还将研究促使自然语言交互、计算机视觉、深度学习等人工智能技术,与电视深爱激情网更深融合,让电视变得更聪明。”

原文标题:激光显示展现潜力 深爱激情网或迎来爆发期

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全球第一个5G全覆盖国家 采用的是华为5G网络设备

據法新社發布的一則最新報道,近日,摩納哥成爲全球第一個實現了5G網絡全覆蓋的國家。

在近日举行的5G商用网络开通仪式上,Monaco Telecom公司董事长Etienne Franzi激动地宣布,摩纳哥是第一个被5G网络覆盖全境的国家。法新社的报道还显示,摩纳哥电信公司采用的是华为的5G网络设备来实现摩纳哥5G全覆盖的。

今年2月份,在西班牙巴塞罗那举行的“2019世界移动通信大会”期间,摩纳哥电信总经理Martin peronnet与华为公司法国代表处代表施伟亮签署合作备忘录,华为轮值董事长郭平到场。据悉,该战略合作协议旨在加速部署摩纳哥的智慧城市服务,助力摩纳哥打造“5G智慧国”。

根據合作協議,摩納哥電信華爲在摩納哥部署5G網絡和NB-IoT網絡。

Martin peronnet表示,“摩纳哥是创新之国,也是数字化转型的领导者。我们依靠华为这个主要合作伙伴,在这个阶段取得成功,并为摩纳哥居民、企业和政府提供优质的服务。”

原文標題:全球第一個5G全覆蓋國家!

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從8小時到80秒,NVIDIA如何實現AI訓練用時大突破?

“天下武功,唯快不破”,你需要以“快”制勝。

如今,全球頂級公司的研究人員和數據科學家團隊們都在致力于創建更爲複雜的AI模型。但是,AI模型的創建工作不僅僅是設計模型,還需要對模型進行快速地訓練。

这就是为什么说,如果想在AI领域保持领导力,就首先需要有赖于AI基础设施的领导力。而这也正解释了为什么MLperf AI训练结果如此之重要。

通过完成全部6项MLperf基准测试,NVIDIA展现出了全球一流的性能表现和多功能性。NVIDIA AI平台在训练性能方面创下了八项记录,其中包括三项大规模整体性能纪录和五项基于每个加速器的性能纪录。

表1:NVIDIA MLperf AI纪录

每个加速器的比较基于早前报告的基于单一NVIDIA DGX-2H、与其他同规模相比较的MLperf 0.6的性能?|最大规模MLperf ID:Mask R-CNN:0.6-23,GNMT:0.6-26,MiniGo:0.6-11 |每加速器MLperf ID:Mask R-CNN,SSD,GNMT,Transformer:全部使用0.6-20,MiniGo:0.6-10

以上测试结果数据由谷歌、英特尔、百度、NVIDIA、以及创建MLperf AI基准测试的其他数十家顶级技术公司和大学提供背书,能够转化为具有重要意义的创新。

簡而言之,NVIDIA的AI平台如今能夠在不到兩分鍾的時間內完成此前需要一個工作日才能完成的模型訓練。

各公司都知道,釋放生産力是一件重中之重的要務。超級計算機如今已經成爲了AI的必備工具,樹立AI領域的領導力首先需要強大的AI計算基礎設施支持。

NVIDIA最新的MLperf结果很好地展示了将NVIDIA V100 Tensor核心GpU应用于超算级基础设施中所能带来的益处。

在2017年春季的时候,使用搭载了V100 GpU的NVIDIA DGX-1系统训练图像识别模型ResNet-50,需要花费整整一个工作日的时间。

而如今,同样的任务,NVIDIA DGX SuperpOD使用相同的V100 GpU,采用Mellanox InfiniBand进行互联,并借助可用于分布式AI训练的最新NVIDIA优化型AI软件,仅需80秒即可完成。

80秒的時間,甚至都不夠用來沖一杯咖啡。

圖1:AI時間機器

2019年MLperf ID:ResNet-50:0.6-30 | Transformer:0.6-28 | GNMT:0.6-14 | SSD:0.6-27 | MiniGo:0.6-11 | Mask R-CNN:0?AI的必备工具:DGX SuperpOD?能够更快速地完成工作负载?仔细观察今日的MLperf结果,会发现NVIDIA DGX SuperpOD是唯一在所有六个MLperf类别中耗时都少于20分钟的AI平台:

图2:DGX SuperpOD打破大规模AI纪录

大规模MLperf 0.6性能?|?大规模MLperf ID:RN50 v1.5:0.6-30,0.6-6 | Transformer:0.6-28,0.6-6 | GNMT:0.6-26,0.6-5 | SSD:0.6-27,0.6-6 | MiniGo:0.6-11,0.6-7 | Mask R-CNN:0.6-23,0.6-3

更进一步观察会发现,针对重量级目标检测和强化学习,这些最困难的AI问题,NVIDIA AI平台在总体训练时间方面脱颖而出。

使用Mask R-CNN深度神经网络的重量级目标检测可为用户提供高级实例分割。其用途包括将其与多个数据源相结合,以精确识别并定位特定目标。

這類AI工作負載有助于訓練自動駕駛汽車,爲其提供行人和其他目標的精確位置。另外,在醫療健康領域,它能夠幫助醫生在醫療掃描中查找並識別腫瘤。其意義的重要性非同小可。

NVIDIA的“重量級目標檢測”用時不到19分鍾,性能幾乎是第二名的兩倍。

强化学习是另一有难度的类别。这种AI方法能够用于训练工厂车间机器人,以简化深爱激情网。城市也可以用这种方式来控制交通灯,以减少拥堵。NVIDIA采用NVIDIA DGX SuperpOD,在创纪录的13.57分钟内完成了对MiniGo AI强化训练模型的训练。咖啡还没好,任务已完成:即时AI基础设施提供全球领先性能打破基准测试纪录不是目的,加速创新才是目标。这就是为什么NVIDIA构建的DGX SuperpOD不仅性能强大,而且易于部署。

DGX SuperpOD全面配置了可通过NGC容器深爱激情网表免费获取的优化型CUDA-X AI软件,可提供开箱即用的全球领先AI性能。

在這個由130多萬名CUDA開發者組成的生態系統中,NVIDIA與開發者們合作,致力于爲所有AI框架和開發環境提供有力支持。

我们已经助力优化了数百万行代码,让我们的客户能够将其AI项目落地,无论您身在何处都可以找到NVIDIA GpU,无论是在云端,还是在数据中心,亦或是边缘。AI基础设施如今有够快,未来会更快更好的一点在于,这一平台的速度一直在提升。NVIDIA每月都会发布CUDA-X AI软件的新优化和性能改进,集成型软件堆栈可在NGC容器深爱激情网表中免费下载,包括容器化的框架、预先训练好的模型和脚本。

借助在CUDA-X AI软件堆栈上的创新,NVIDIA DGX-2H服务器的MLperf 0.6吞吐量比NVIDIA七个月前发布的结果提升了80%。

圖3:基于同一服務器,性能提升高達80%

对单个历元上单一DGX-2H服务器的吞吐量进行比较|? MLperf ID 0.5 / 0.6比较:ResNet-50 v1.5: 0.5-20/0.6-30 | Transformer: 0.5-21/0.6-20 | SSD: 0.5-21/0.6-20 | GNMT: 0.5-19/0.6-20 | Mask R-CNN: 0.5-21/0.6-20

科学家成功开发出人造皮肤 有望帮助加速机体伤口愈合

日前,一项刊登在国际杂志Medical Engineering & physics上的研究报告中,来自爱丁堡大学的科学家们通过研究设计出了一种织物敷料,其厚度和弹性都能够进行定制从而匹配身体的特定区域,同时这种材料也能够随着机体皮肤的愈合而被吸收。当将两种合成性的材料混合后就能够在数分钟内产生比头发细数千倍的纳米纤维。

這項研究中,研究人員利用最新開發的一種名爲無噴嘴靜電紡絲的技術生産了這種定制化的織物,他們所使用的這種裝置內包括一個旋轉的圓柱體,圓柱體位于含有織物兩種成分的溶液池之上。當圓柱體在高壓或高溫下旋轉時,微小的纖維就會迅速從液體中産生,並旋轉到鄰近的熱表面上,當纖維開始冷卻時織物就形成了。

研究者表示,這種織物組分混合物能被改變,從而生産出不同厚度和彈性的敷料,其中包含有一種名爲聚甘油癸二酸酯的物質,其具有彈性,能與人體組織相容;對皮膚細胞進行檢測後研究者發現,這種材料的小尺寸纖維能爲新形成的皮膚提供生長支架。如今研究者希望能夠進一步研究開發並測試用于醫療用途的材料,預計可能需要四年時間才能夠完成。

最后研究者Norbert Radacsi表示,我们所开发的技术是一种经济有效的方法,其能使人造皮肤适合身体的各个部位,从而就能加快伤口愈合的过程,这种新面料制成的敷料会被身体所吸收,从而就能减少频繁更换的需要。

原文标题:MEp:科学家成功开发出人造皮肤 有望帮助加速机体伤口愈合

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