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产品目录 - Hitec RCD
进化天才 自 2009 年推出以来，Hitec 的 Aurora 9 凭借其众多独特创新功能给无数飞行员留下了深刻印象。这一趋势在我们更新和升级的 Aurora 9X 中得以延续。我们的第一款三协议 2.4GHz 无线电 Aurora 9X 可让您从 Hitec 的第 1 代和第 2 代 AFHSS 或行业标准的安全链路技术中进行选择。Aurora 9X 是纯粹的进化天才，具有双处理器、低延迟信号、超平滑的 4096 分辨率、新的动态可分配开关和 30 多个额外的编程增强功能。将这些进步与四滚珠轴承万向架、广泛的遥测监控系统和灵敏的触摸屏界面相结合，新款 Aurora 9X 将激发和打动挑剔的运动飞行员和专业飞行员。
cybenetics-DeepCool DQ850-M-V2L
电解性：3x Nippon Chemi-Con（1-5,000H @ 105°C，16V，KZE），9x Nippon Chemi-Con（4-10,000H @ 105°C，5V-16V，KY），1x Nippon
anywave - 相位 Engenharia
新型 Anywave MARBLE 系列风冷 UHF/VHF 电视发射机为广播公司提供了最新的先进数字发射机设计，可提供最高水平的性能，但封装却非常紧凑。这些强制风冷固态发射机/转换器的功率范围从 300W ATSC（240W OFDM）到 2200W ATSC（1760W OFDM）（滤波前的功率水平）。它们适用于所有全球电视标准，包括 ATSC、ATSC 3.0、DVB-T、DVB-T2、ISDB-T 和 DTMB。MARBLE 系列融合了 ACT 5X+ 或 9X 数字激励器平台的强大校正功能。此外，这些产品还提供许多业内其他地方所没有的独特功能。
联邦登记册/卷。 90，第3号/2025年1月6日，星期一/...
基于任务计划系统。fmps是土耳其设计的，相当于联合任务计划系统（JMP）。15。AIM-9X街区II侧壁导弹是一种短距离空对空中导弹，可提供高探测者，增强的对策拒绝能力，低阻力/高攻击机身以及整合头盔安装的提示系统的能力。此潜在的销售将包括AIM -9倍指导部分备件，主动的光学目标探测器，圈养空气训练导弹（CATM）和CATM指导单元。16。AIM – 1220C – 8高级中型中型空对空导弹（AMRAAM）是一款超音速，空中发射的，空中拦截导弹，其具有数字技术和微型型固态电子设备。Amraam功能包括向下/射击，对多个目标的多次发射，对电子对策的阻力以及拦截高而低空和低飞行和机动目标。此潜在销售将包括圈养空气训练导弹（CATM）以及Amraam指导部分和控制部分备件。17。GBU – 39小直径炸弹增量1（SDB – I）是一个250磅的GPS辅助导航系统，具有小的自主，白天或夜晚，不利天气，不利的天气，常规的，空气到地面精确的Glide武器能力，能够击中固定的固定固定的固定固定固定和固定的非固定目标。旨在为飞机提供大量炸弹的能力。飞机能够携带四个SDB代替1,000磅炸弹。18。19。此潜在销售将包括此潜在的销售包括SDB – I指导测试车和GBU – 39/B战术训练回合。AGM – 88高速防反辐射导弹（HARM）是一种战术空气向下的导弹，旨在抑制或破坏地面向空中导弹雷达，早期警告雷达和雷达导向的防空火炮系统。此潜在的销售包括危害指导部分，控制部分，弹头和火箭汽车备件。AGM – 88E高级反辐射导弹（AARGM）武器系统是一种空对地的导弹，旨在抑制敌方防御力（SEAD）和破坏敌方防空（死亡）任务。AARGM提供了压制或破坏敌人的雷达，并否认敌人使用防空系统，从而提高了战术飞机的生存能力。
受中脑启发的稳健变化检测循环神经网络模型
我们提出了一种受生物启发的循环神经网络 (RNN)，它可以有效检测自然图像中的变化。该模型具有稀疏拓扑连接 (st-RNN)，与“中脑注意网络”的电路架构紧密相关。我们将 st-RNN 部署到一个具有挑战性的变化视盲任务中，该任务必须在一系列不连续的图像中检测变化。与传统 RNN 相比，st-RNN 的学习速度提高了 9 倍，并且以减少 15 倍的连接实现了最佳性能。低维动力学分析揭示了假定的电路机制，包括全局抑制 (GI) 基序对成功变化检测的关键作用。该模型再现了关键的实验现象，包括中脑神经元对动态刺激的敏感性、刺激竞争的神经特征以及中脑微刺激的标志性行为效应。最后，该模型在变化盲视实验中准确预测了人类注视点，超越了最先进的基于显着性的方法。st-RNN 提供了一种新颖的深度学习模型，用于将变化检测背后的神经计算与心理物理机制联系起来。
Netweb Technologies – ADD
2024 年 6 月 26 日 Netweb Technologies 是印度领先的端到端高端计算解决方案 (HCS) 供应商之一，采用以客户为中心的方法与全球跨国公司竞争。该公司已成为印度人工智能和数据中心相关投资的代理，TAM 约为 130 亿美元，预计未来 5 年将以 14% 的复合年增长率增长。在 HPC 和私有云投资加速的带动下，该公司在 21-24 财年的销售额/PAT 强劲增长了 5 倍/9 倍。现有产品组合的巨大增长空间和通过研发扩展产品范围应能推动 24-27 财年的销售额/PAT 复合年增长率达到 45%/50%ii。然而，在最近的上涨之后，该股以 1.7 倍 PEG 的价格交易，几乎没有上涨空间。我们首次对 Netweb 进行评级为增持，目标价为 2,680 卢比（70 倍市盈率），意味着上涨空间为 4%。领先的国内 HCS 提供商：快速向私有云过渡以及对数据中心的投资增加推动了对服务器的需求，而对生成式 AI 和超级计算系统的支出激增则推动了 HCS 的历史性增长。再加上印度政府旨在激励本地制造业的计划，这对国内企业来说是个好兆头。Netweb 拥有 20 多年的 HCS 部署经验，并与 NVIDIA 和 ARM 建立了合作伙伴关系，是领先的国内企业之一，并已准备好利用这一机会。利用研发扩大产品组合：Netweb 将销售额的约 3.5-4% 用于研发，并有根据最终消费者需求差距和市场机会进入新产品类别的成功经验。 2021 年进入私有云领域，最近又涉足网络交换机和 5G ORAN 制造领域。我们预计 Netweb 的研发工作将继续帮助扩大产品组合并推动整体 TAM。预计 24-27 财年每股收益复合年增长率为 50%ii：强劲的需求带动执行力的跃升，由此产生的经营杠杆将使 24-27 财年 PAT 增长 3.5 倍ii。尽管 NWC 强度很高，但我们预计强劲的净利润率将有助于实现约 30% 的 RoE 和健康的 FCF 转换。主要风险——客户集中度高和技术中断。
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。与上一代 16 位浮点选项相比，在每个 SM 上，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 A100 SM 的 2 倍 MMA（矩阵乘法累加）计算速率，在使用新的 FP8 数据类型时提供 A100 的 4 倍速率。稀疏性功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 快 7 倍。两个例子包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。 ○ 与 A100 相比，由于每个 SM 的时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟频率，因此芯片到芯片的 IEEE FP64 和 FP32 处理速度提高了 3 倍。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。群集支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块以同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持群集中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。 ● 新型 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型的训练和推理。Transformer Engine 可以智能地管理和动态地选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少对 HBM3 的访问。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽
NVIDIA H100 Tensor Core GPU 架构
○ 与 A100 相比，新的第四代 Tensor Cores 的芯片间速度提高了 6 倍，包括每个 SM 的加速、额外的 SM 数量和 H100 的更高时钟频率。在每个 SM 的基础上，与上一代 16 位浮点选项相比，Tensor Cores 在等效数据类型上提供 2 倍的 A100 SM MMA（矩阵乘法累加）计算速率，使用新的 FP8 数据类型提供 4 倍的 A100 速率。Sparsity 功能利用深度学习网络中的细粒度结构化稀疏性，使标准 Tensor Core 操作的性能翻倍。○ 新的 DPX 指令使动态规划算法比 A100 GPU 加速高达 7 倍。两个示例包括用于基因组学处理的 Smith-Waterman 算法和用于在动态仓库环境中为机器人车队寻找最佳路线的 Floyd-Warshall 算法。○ 与 A100 相比，IEEE FP64 和 FP32 芯片间处理速度提高了 3 倍，这是由于每个 SM 的时钟对时钟性能提高了 2 倍，再加上 H100 的额外 SM 数量和更高的时钟。○ 新的线程块群集功能允许以大于单个 SM 上单个线程块的粒度对局部性进行编程控制。这通过在编程层次结构中添加另一个级别来扩展 CUDA 编程模型，现在包括线程、线程块、线程块群集和网格。集群支持跨多个 SM 同时运行的多个线程块同步并协作获取和交换数据。○ 新的异步执行功能包括一个新的张量内存加速器 (TMA) 单元，它可以在全局内存和共享内存之间非常高效地传输大块数据。TMA 还支持集群中线程块之间的异步复制。还有一个新的异步事务屏障，用于执行原子数据移动和同步。● 新的 Transformer Engine 结合使用软件和定制的 Hopper Tensor Core 技术，专门用于加速 Transformer 模型训练和推理。Transformer Engine 可智能管理并动态选择 FP8 和 16 位计算，自动处理每层 FP8 和 16 位之间的重新转换和缩放，与上一代 A100 相比，在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和高达 30 倍的 AI 推理速度。● HBM3 内存子系统提供的带宽比上一代增加了近 2 倍。H100 SXM5 GPU 是世界上第一款配备 HBM3 内存的 GPU，可提供一流的 3 TB/秒内存带宽。● 50 MB L2 缓存架构可缓存大量模型和数据集以供重复访问，从而减少 HBM3 的访问次数。● 第二代多实例 GPU (MIG) 技术为每个 GPU 实例提供大约 3 倍的计算能力和近 2 倍的内存带宽