XiaoMi-AI文件搜索系统
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TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
CHIP MLSOC™MODALIX产品系列的机器学习系统
sima.ai是以软件为中心的嵌入式边缘机器学习系统片（MLSOC）公司。sima.ai的硬件软件堆栈可灵活地调整到一个平台中的任何框架，网络，模型，传感器或模态。Edge ML应用程序完全在SIMA.AI MLSOC上运行，看到性能和能源效率提高了十倍，在几分钟内，将跨越计算机视觉的ML用例带到了计算机视觉的ML用例。与Sima.ai一起，客户解锁了新的收入途径，并节省了大量成本，以在工业制造，零售，航空，国防，农业和医疗保健之间进行创新。sima.ai成立于2018年，已筹集了2.7亿美元，并由Fidelity Management＆Research Company，Maverick Capital，Point72，MSD Partners，Venturetech Alliance等支持。有关更多信息，请访问www.sima.ai
与IX 2024条例系列的时间 战略注册管理计划2022-2025 心理学 - 转移要求 2024-2027技术计划 访问学位计划者通过Myecc 查看您的ED计划
作为第IX 2024条法规系列的第六期，本届会议将提供对2024年IX IX联邦法规中编纂的扩大的怀孕和育儿保护的实际见解。我们将讨论禁止基于怀孕或相关条件的歧视的监管要求，以及Atixa推荐的最佳实践，以支持怀孕的学生，员工和父母。
CHIP MLSOC™MODALIX产品系列的机器学习系统
•机器学习加速器（MLA） - 提供25-200台TERA操作，每秒（25-200个顶部），用于神经网络计算，并增强硬件，以提高精度，用于更快的Genai计算，硬件中的BF16，改进了DMA带宽和双电压支持。•应用程序处理单元（APU） - 八个ARM Cortex A65双线程处理器的群集以1.5 GHz运行，最多可提供32K DHRYSTONE MIPS。•视频编码器/解码器 - 支持MJPEG，H.264和H.265压缩标准，AOMEDIA视频1（AV1），支持主/高/专业配置文件，4：2：2：2：0像素和8位精度。编码器以高达4KP30的速率支持H.264，而解码器则以高达4KP60的速度支持H.264/265。•计算机视觉单元（CVU） - 由1GHz四核概念组成，弧EV74视频处理器，最多支持720位16位GOPS。•图像信号处理器（ISP）-ARM C -71以1.2GHz运行。RAW 8、10、12、14、16、20、22和24位输入来自CFA图像传感器。支持RGGB，RCCG，RCCB，RCCC和RGBIR颜色格式。支持24位宽动态范围（WDR）。•高速I/O子系统 - 提供四个10吉比特以太网端口以及PCIE GEN5 8车道接口可用作为根复合物或端点，并且具有分叉功能。•DRAM接口系统（DIS） - 支持八个32位LPDDR5，LPDDR4和LPDDR4X，并支持X32和X64 LPDDR芯片。目标速度6400 Mbps（LPDDR5）在所有DDR通道中提供102 GB/s的有效理论带宽。•引导和安全单元（BSU） - 在效率内存和密钥管理中提供安全的密钥存储。支持启动图像的解密和身份验证，并为用户代码提供安全性API。
通过先进的处理方法解决 P3HT:Y 系列的可混合性问题，实现可调聚合
聚合物和小分子混合薄膜在有机电子器件，尤其是有机太阳能电池中具有极高的应用价值。普通 P3HT 和最先进的 Y 系列非富勒烯受体 (NFAs) 的混合物具有很高的可混溶性，可以抑制相分离和聚集，从而抑制电荷分离和传输。在最近的一项研究中，引入了电流诱导掺杂 (CID)，这是一种精确控制溶液中聚 (3-己基噻吩) (P3HT) 聚集的方法。本文使用溶液中高度有序的预聚集来控制纯膜和与 Y12 (BTP-4F-12) 的混合物中的 P3HT 聚集。这使得 P3HT 有机场效应晶体管 (OFET) 器件中的空穴迁移率提高了 25 倍，并且在 Y12 存在下 P3HT 聚集体质量可以在大范围内可调。同时，特别是 Y12 长程有序性因 P3HT 聚集性的增加而受到严重抑制。然而，溶剂蒸汽退火 (SVA) 可导致 Y12 有序性极高，Y12 晶体取向发生变化，P3HT 聚集性进一步改善。因此，仅通过改变加工参数而不改变材料系统的组成，就可以在最终薄膜中获得两种材料不同程度的聚集。
人工智能网络研讨会系列的正念方法
9 月 25 日，威斯康星大学麦迪逊分校健康心灵中心 (使用新型幸福感 AI 进行正念和幸福感评估) 的 Richard J. Davidson 博士将与我们交谈。
dsoc讲座系列的机会和使用基于DNA甲基化的老化时钟作为改善人口健康和健康的措施
David Rehkopf是斯坦福大学的副教授，是流行病学和人口健康，医学，卫生政策，儿科和社会学系的副教授。他在加州大学伯克利分校和哈佛大学接受过社会流行病学和生物统计学培训。他是斯坦福人口健康中心的主任。在这个角色中，他与教师和受训者合作，以制定现实世界和行政数据，以使他们能够回答最紧迫的临床和人口健康问题。他的研究重点是理解将生活过程中社会经济劣势与健康社会不平等联系起来的机制和过程。由于经常进行政策和程序化的变化可能需要数十年的时间来影响健康，因此他的工作还包括更多的基础研究，以了解可能充当系统性疾病的预警信号，尤其是加速衰老的生物学信号。
使用fibonacci系列的文件加密
摘要 - 由于互联网的可访问性和技术改进，每天以电子方式传输信息，这将敏感的数据暴露于各种威胁。为了减轻这些风险，采用加密技术来保护传输过程中敏感信息。加密在保护数据中起着至关重要的作用，可确保唯一允许个人访问给定信息。因此，在给定的论文中，我们通过将斐波那契系列集成到Playfair加密算法中，提出了一种新颖的加密方法。斐波那契系列被哈希生成关键序列，从而增强加密过程的安全性。我们选择了斐波那契系列的几乎指数增长并降低了可预测性，从而抵抗了历史环境中使用的蛮力攻击和单词关联方法。在扩展的8x8加密矩阵中的符号的集成进一步增强了加密方案，因此很难破译。此外，我们将加密方法扩展到图像加密，证明了其在保护通过Internet传递的敏感图像数据方面的有效性。通过实验和分析，我们显示了我们修改的加密算法在确保电子通信和图像传输中的隐私和机密性方面的功效。