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公司年会玩“定格挑战”吗?英特尔的最新黑科技帮你搞定

最近无论你是刷微博,还是扫朋友圈,一定都会注意到一个特别有意思的视频,你会看到画面中的每个人都像是被按了定格键一样,静止在原地。而这就是由一群美国高中生玩起来,最终风靡全球的“定格挑战”(mannequin challenge)。

<center><img src="http://intel.eetrend.com/files/2016-12/wen_zhang_/100004409-14541-1.gif…; alt=""></center>

有人打印了我的指纹怎么办?厉害了3D打印

<p>混科技圈的不知道3D打印技术都上天了可就太OUT了,所以我们这就来用3D打印技术开下脑洞。<br />
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<p><strong>3D打印假肢,连猫猫狗狗的都可以!</strong></p>

低功率无线感测促进了 IoT 的发展

凌力尔特 Joy Weiss,Ross Yu

低功率无线技术正在大幅降低传统有线感测系统的成本,并为传感器网络提供采用导线完全无法实现的全新可能性。低功率无线传感器网络 (WSN) 标准,特别是采用时间同步通道跳频 (TSCH) 的网格架构,可使网络中的每个节点依靠电池或收集能量来运行,并不会牺牲可靠性或数据吞吐量。这使得应用开发人员能够自由地安放传感器,并不仅仅局限在可提供电源的地方,而是应用需要传感器数据的任何地方。凌力尔特公司 (其包括了 Dust Networks 产品组) 一直身处基于 TSCH 之高可靠、低功率 WSN 和能量收集技术领域创新的最前沿。这些技术紧密关联,旨在为应用开发人员部署那些要求尽量少 (如果有的话) 更换电池的系统提供更多的机会,从而进一步降低了部署无线传感器的生命周期成本并刺激了物联网 (IoT) 的发展。

嵌入式智能家居监控系统的设计与实现

1 引言

随着家庭网络研究的兴起,如何设计一种集家电管理、协议转换和家庭网络监控为一体的家庭网关,实现家用电器的网络化、智能化和远程控制,已成为当前研究的热点。

  本文以CGI原理为基础,以嵌入式数据库为后台,用软件编程的方法实现用户、Web服务器以及网关应用程序之间的动态交互,提出了-一种新的基于SIP协议和嵌入式数据库实现家居远程监测和控制的解决方案。

[ARM笔记]虚拟地址和物理地址的关系

对于内核物理内存映射区的虚拟内存,使用virt_to_phys()可以实现内核虚拟地址转化为物理地址,phys_to_virt()可以实现物理地址转化为内核虚拟地址。

高速ADC的电源设计

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<strong>作者:Rob Reeder,ADI高速信号处理部(北卡罗莱纳州格林斯博罗)资深应用工程师</strong>

<strong>内容提要</strong>

如今,在设计人员面临众多电源选择的情况下,为高速ADC设计清洁电源时可能会面临巨大挑战。在利用高效开关电源而非传统LDO的场合,这尤其重要。此外,多数ADC并未给出高频电源抑制规格,这是选择正确电源的一个关键因素。

美科学家发现每个人大脑都有专属“指纹”:可精确识别身份

据国外媒体报道,一项最新研究称,每个人的大脑都有自己独有的“指纹”。该研究利用扩散核磁共振造影技术,绘制了人脑的结构连接图谱。科学家早就怀疑,每个人脑都具有自己独一无二的特征。而如今研究人员终于证明,我们能够利用这些特征,以接近百分之百的精确度识别出某个人的身份。

释放社会影响力,英特尔不止用“芯”还很用心

6年前的11月1日,ISO 26000社会责任国际标准发布。6年后的11月1日,《WTO经济导刊》副社长殷格非先生千字文释义ISO 26000“影响即责任”。该标准指出,社会责任是“通过透明和道德的行为,组织为其决策和活动为社会和环境带来的影响承担责任”。一直以来,英特尔都深谙其道,致力于推动智能互联和社会创新,连接世界上每一个人,让生活更美好,让世界更精彩。

英特尔李德胜:未来的创业将是科学技术的创新

  在中国“大众创业,万众创新”的浪潮中,美国硅谷是对标的样本。而在硅谷的代表性科技公司中,英特尔是其中技术创新的的典型代表,这家成立将近50年的公司,目前已经是全球最大的个人计算机零件和CPU制造商。

  2016年是英特尔进入中国的第31年,在中国“大众创业,万众创新”的浪潮中,英特尔也是首批投入中国“双创”的技术性公司。这家技术公司从把中国当作重要的销售市场,到把中国作为共同推动创新的重要力量,并开始加入中国的”创新创业“大潮。

  英特尔中国创新业务部总经理李德胜,在今天举办的2016年36氪WISE大会上表示:中国过去的创业大多数业务模式的创新,但他认为基础科技的创新和业务模式的创新是螺旋式发展的状态,未来的创业将是科学技术的创新。

观点丨深度神经网络中深度究竟带来了什么?(上)

<font color="#FF8000">作者:赵黎明</font>

在计算机视觉领域,大部分的问题都已经开始使用深度神经网络进行解决,也确实取得了广泛的成功。本文作者是微软亚洲研究院实习生,在本文中介绍了其团队提出的deep fusion概念,沿着deep fusion的思路研究了类似ResNet、Highway、Inception等结构的深度融合网络,探索了“深度”在神经网络当中究竟带来了什么,并提出了一个新的网络模型,在不同数据集上均取得了不错的表现。