XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System处理器
英特尔® 酷睿超级处理器
根据以下电池容量的同类商用电脑（截至 2024 年 12 月上市）的电池续航时间测量结果：最新一代 HP EliteBook X – 68 Wh；HP EliteBook Ultra G1q 14 – 59 Wh；戴尔 Latitude 7455 笔记本 – 54 Wh；联想 ThinkPad T14s Gen 6 – 58 Wh。系统性能会因电池容量、屏幕类型和其他 OEM 设计因素的不同而有很大差异。有关更多详细信息，请参阅 intel.com/performance index
英特尔酷睿超级处理器
根据以下电池容量的同类商用电脑（截至 2024 年 12 月上市）的电池续航时间测量结果：最新一代 HP EliteBook X – 68 Wh；HP EliteBook Ultra G1q 14 – 59 Wh；戴尔 Latitude 7455 笔记本 – 54 Wh；联想 ThinkPad T14s Gen 6 – 58 Wh。系统性能会因电池容量、屏幕类型和其他 OEM 设计因素的不同而有很大差异。有关更多详细信息，请参阅 intel.com/performance index
翻转芯片集成超导量子处理器
在通往易断层量子计算的道路上 - 这是由解决量子化学，材料和优化等领域中棘手的计算问题的前景所激发的 - 一个关键挑战是扩大量子信息的数量（Qubits），量子计算机可以托管量的量子，同时又不降级其性能。为此，由于其灵活的设计，与微芯片制造工艺的兼容性以及由市售设备生成的微波处理，超导量子处理器（SQP）具有其优势。本文是SQPS可伸缩性的证明。通过采用用于半导体制造的3维集成技术，与单芯片结构可以容纳的较小数量相比，平流芯片集成的SQP可以托管数十至数百个量子位。本文的第一部分展示了我们如何转移SQP的各个组件的设计 - Qubits，耦合器，读取谐振器和Purcell过滤器（同时维持良好的Qubit相干性和高控制和高度遵守的效果，并使用其他制造工艺）保持了良好的Qubit chip体系结构。我们特别注意InterChip间距，这是在平流芯片体系结构中引入的附加设计参数，该参数对SQP的参数可预测性和性能具有很大影响。论文的第二部分展示了我们如何使用这些单独的组件来设计缩放的SQP。从参数设计到布局的多Qubit SQP的设计工作流已经详细详细阐述。这项工作流量导致了25 Q量的片芯片集成的SQP，而不会降低量子轴相干性和门的性能，进一步证明了流质芯片集成的SQP的可扩展性。我们通过引入基于共形映射技术的超导谐振器的分析设计方法加快了这项设计工作的速度，我们将其用于设计读取谐振器，其参数不受Interchip间距的变化影响。
使用嵌入式处理器在边缘增加智能
lmbench基准BW_MEM测量已达到的内存副本性能。参数CP执行数组副本，而Bcopy参数使用Memcpy（）标准函数的运行时GLIBC版本。GLIBC使用了高度优化的实现，例如使用SIMD，从而导致更高的性能。大小参数等于或小于给定级别的高速缓存大小，可以测量典型的loop或memcpy（）类型操作的软件可实现的内存带宽。典型用途用于外部存储器带宽计算。带宽计算为字节读取和书面计数为1，这大约是流副本结果的一半。表3-1显示了所测得的带宽和与理论电线相比的效率。使用的电线速率是DDR MT/s速率倍宽度除以两个（读写副本都消耗了总线）。基准进一步允许使用-p参数创建并行线程。要获得最大的多核心存储器带宽，创建与可用于操作系统可用的核心相同的线程，对于AM62X Linux（-p 4）为4。
Hailo-15 AI 视觉处理器
Hailo-15 是一系列用于智能摄像头的 AI 视觉处理器。Hailo-15 片上系统 (SoC) 将 Hailo 的专利和经过现场验证的 AI 推理功能与先进的计算机视觉引擎相结合，可生成优质图像和高级视频分析。前所未有的 AI 容量既可用于 AI 驱动的图像增强，也可用于全面高效地处理多个复杂的深度学习 AI 应用程序。
Hailo-8 AI 处理器
Hailo 与领先的合作伙伴合作，将他们的产品与我们的产品无缝集成，打造易于使用、可靠且高质量的解决方案，并遵守行业最严格的标准。我们广泛的可信赖合作伙伴网络覆盖各个地区和细分市场，为我们的客户提供创新的解决方案。
全球最佳的边缘 AI 处理器
Hailo AI 处理器旨在适用于多种智能机器和设备，例如智能 IP 摄像机、个人计算机、边缘计算设备和驾驶安全系统，影响汽车、工业自动化、安全和零售等广泛领域。
使用Ti的嵌入式处理器和广泛的第三方硬件合作伙伴网络简化机器人系统设计
mmwave雷达技术通常是在LIDAR，相机和其他光学传感器上选择的，不仅是为了节省成本，而且还因为雷达在不良天气条件下工作得很好，而相机可能会受到较差的照明和天气的影响。雷达还具有广泛的范围和覆盖范围，可传感器检测到一百多米以上的物体。使用移动机器人应用程序需要节省功耗，并且通常有时客户使用雷达，而雷达可以达到1兆瓦的范围来进行检测。但是，将雷达与激光雷达，相机或其他光学传感器配对结合，可以帮助应用程序达到您的应用程序可能需要的几乎每个角落情况。
使用集成硅光子卷积处理器
光子整合电路是多模式光谱感觉系统的微型化解决方案。多模式光谱感官数据很复杂，具有较大的冗余性数据量，因此需要与高通信功率消耗相关的高通信带宽才能传输感官数据。为了规避这种高通信成本，光子传感器和处理器被带入亲密关系，并使用集成的硅光子卷积处理器提出了光子多模式内传感器计算系统。微区谐振器横梁阵列用作使用5位精度实现卷积操作的光子处理器，并通过图像边缘检测任务验证。证明了多模式光谱感觉数据的原位处理，进一步将处理器与光子光谱传感器整合在一起，从而实现了不同温度下不同类型和浓度的蛋白质种类的分类。在45个不同类别中，分类精度为97.58％。多模式内传感器计算系统展示了整合光子处理器和光子传感器以增强边缘光子设备的数据处理能力的可行性。
具有全可重构路由器的模块化量子处理器
超导量子比特为大规模容错量子计算提供了一种有前途的方法。然而，平面上的量子比特连接通常仅限于几个相邻的量子比特。实现更长距离和更灵活的连接（鉴于纠错码的最新发展，这尤其有吸引力）通常涉及复杂的多层封装和外部布线，这需要大量资源并且可能造成保真度限制。在这里，我们提出并实现了一种高速片上量子处理器，它支持可重构的全对全耦合，具有较大的开关比。我们在四节点量子处理器中实现了该设计，该处理器采用模块化设计，包括一个与两个单独的量子比特承载基板耦合的布线基板，每个基板包括两个单量子比特节点。我们使用该设备演示所有量子比特对的可重构控制 Z 门，基准平均保真度为 96 . 00% 0 . 08%，最佳保真度为 97 . 14% 0 . 07% ，主要受量子比特失相限制。我们还生成分布在各个模块上的多量子比特纠缠，显示 GHZ-3 和 GHZ-4 状态的保真度分别为 88 . 15% 0 . 24% 和 75 . 18% 0 . 11% 。这种方法有望有效扩展到更大规模的量子电路，并为实现受益于增强的量子比特连接性的量子算法和纠错方案提供了途径。