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Bill Gervasi:CXL在移动设备上的应用

移动设备同样也有扩展内存的需求,基于CXL在服务器上的扩展形态,将带来高能耗、过度冗余等系统问题,如何优化CXL在移动设备上的使用? 3....来关注下移动智能设备市场,图表展示了2024至2028年各类计算设备的全球市场出货量预测,预计总出货量将维持在400多百万单位。相比之下,数据中心的设备市场规模相对较小。...将 CXL 移到主板是下一步合乎逻辑的发展 CXL 在移动设备上的优化路径: • 降低功耗 • 缩小占用空间 • 缩短通道 PCI-SIG 是一个由硬件制造商组成的组织,致力于开发和推广 PCI 标准。...例如,在需要大量内存的情况下,可以通过添加更多的 CXL 扩展卡来增加内存容量;而在需要更高的带宽时,则可以选择更高性能的 CXL 设备。...创新方向:NAND和DRAM封装在同一个主板上,节约主板空间的同时,有效提升移动设备的内存,从而支持新场景的大内存应用。 总结 1.

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移动设备上的多位数字识别

但是,据我们所知,在移动设备上使用CNN进行多位数字识别尚未得到很好的研究。 移动解决方案具有许多优点:便携、便宜且拥有便捷的交互界面。但是,移动平台有其自身的约束,例如实时响应速度、有限的内存资源。...特别是,在移动设备上运行CNN是一个具有挑战性的问题,因为传统的CNN通常需要大量的内存。...虽然在服务端有一个功能强大的服务器来处理和识别图像,可以大大减少客户端的计算,但该解决方案需要可靠的网络连接,存在额外的网络延迟。 因此,在大多数情况下,我们仍然优选基于客户端的解决方案。...简单的CNN只需少量的内存,并能在移动设备上快速运行,实验结果表明它仍然可以达到不错的准确度 - 错误率低于1%。 批量处理全连接层 批量化处理全连接层,更多的参数得到重用,局部缓存更有效。...此外,系统还基于数字的位置来计算哪些数字位属于同一个数。 识别 使用CNN识别每个图像块中的数字。CNN在主机上训练,移动设备加载训练好的参数。程序在全连接层中批量处理多个图像,加速CNN计算。

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    移动设备上的前端开发:特殊考虑因素探讨

    响应式设计在移动设备上进行前端开发时,响应式设计是至关重要的。移动设备的屏幕尺寸和分辨率与桌面设备不同,因此需要确保你的网站或应用能够在不同的屏幕上提供良好的用户体验。...手势支持: 考虑支持常见的手势,如滑动、捏合、双击等,以提升用户操作的便捷性。避免悬停效果: 悬停效果在移动设备上无法实现,避免依赖这些效果来传达信息。...测试和调试在移动前端开发过程中,确保进行充分的测试和调试,以保证应用在不同移动设备和浏览器上的兼容性和稳定性。多设备测试: 测试你的应用在不同设备和不同尺寸的屏幕上的显示效果。...浏览器兼容性不同移动设备上可能使用不同的浏览器,而且移动浏览器的版本也会有所不同。确保你的应用在主流移动浏览器中都能正常运行和显示。...易用性: 设计易于操作和导航的界面,减少用户的点击和滑动次数,提供良好的用户操作体验。安全性考虑移动设备上的前端开发也需要考虑安全性,以保护用户的隐私和数据安全。

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    Touch 移动设备上的 手势识别 与 Js事件库

    Touch.js 是移动设备上的手势识别与事件库, 由百度云Clouda团队维护,也是在百度内部广泛使用的开发工具。 Touch.js手势库专为移动设备设计。...function, 事件处理函数, 移除函数与绑定函数必须为同一引用 2、部分手势事件 图片 图片 3、部分事件处理函数 touchstart //手指刚接触屏幕时触发 touchmove //手指在屏幕上移动时触发...touch点击事件不错的解决方案,搭配zepto.js或者jQuery使用起来解决了移动端click点击事件300ms的延迟问题。...解除事件绑定 touch.off( element, types, callback ) 功能描述 解除某元素上的事件绑定,根据参数区分事件绑定和事件代理。...触发事件 touch.trigger(element, type); 功能描述 触发某个元素上的某事件。

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    INFOCOM 2023 | 基于多核的移动设备上的节能 360 度视频流

    下图展示了360°视频处理流程,其中现代移动设备中的硬件加速器(如硬件解码器、GPU和显示处理单元)被用于处理360°视频。...图 1 现代移动设备具有多核心的三集群处理器架构,包括三个处理器集群,每个集群都被设计用于有效地处理不同类型的工作负载。...客户端的能效模型 移动设备在360°视频流中的能源消耗主要包括两部分:视频下载(Pd)和视频处理(Pp)。...下载的能源与视频的质量级别和无线链接接口有关,而处理的能源与视频的质量级别和移动设备的硬件特性有关。...这些评估结果证明了所提出的EQA算法在实际应用中的有效性和优越性,特别是在节省能源和保持高QoE方面。 结论 本文识别了移动设备上360°视频流的能源效率问题,并提出了能效的360°视频流算法。

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    SDK热更系列之如何获取应用在当前设备上的so对应的指令集

    这篇文档优先介绍在SDK热更中遇到到的第一个比较头疼的特殊的问题:如何获取应用在当前设备上的so对应的指令集。...具体来说就是当要更新so的时候,怎么才能知道当前机器上安装的应用使用的是哪个指令集对应的so,然后给他下发对应指令集的so。...来源于官方介绍:ABI Management 不同类型的移动设备在运行APP时,需要加载自己支持的类型的so库,不然就Crash了。...通过 Build.SUPPORTED_ABIS 我们可以判断当前设备支持的ABI,不过一般情况下,不需要开发者自己去判断ABI,Android系统在安装APK的时候,不会安装APK里面全部的so库文件,...so,我们只需要保证我们下发的so和应用当前加载的so是同一个指令集就可以解决这个问题 此时核心诉求就变成了怎么获取当前加载的so对应的指令集。

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    学界 | 优于MobileNet、YOLOv2:移动设备上的实时目标检测系统Pelee

    Ling 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算,而缺乏有效的实现...本文的主要贡献如下: 研究者提出了 DenseNet (Huang et al. (2016a)) 的一个变体,它被称作 PeleeNet,专门用于移动设备。...PeleeNet 的 top-1 准确率要比 MobileNet 高 0.6%。需要指出的是,PeleeNet 的模型大小是 MobileNet 的 66%。...论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf 摘要:在具有有限的计算力和内存资源的移动设备上运行卷积神经网络模型的与日俱增的需求激励着高效模型设计的研究。...表 7: 实际设备上的速度 ? 表 8: COCO test-dev2015 数据集上的结果

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    学界 | 优于MobileNet、YOLOv2:移动设备上的实时目标检测系统Pelee

    Ling 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算,而缺乏有效的实现...本文的主要贡献如下: 研究者提出了 DenseNet (Huang et al. (2016a)) 的一个变体,它被称作 PeleeNet,专门用于移动设备。...PeleeNet 的 top-1 准确率要比 MobileNet 高 0.6%。需要指出的是,PeleeNet 的模型大小是 MobileNet 的 66%。...论文链接:https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf 摘要:在具有有限的计算力和内存资源的移动设备上运行卷积神经网络模型的与日俱增的需求激励着高效模型设计的研究。...表 7: 实际设备上的速度 ? 表 8: COCO test-dev2015 数据集上的结果 本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。

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    《探索 Caffe2 的 C++接口在移动设备上的性能优化之路》

    在当今移动应用日益智能化的时代,将深度学习框架如 Caffe2 的 C++接口应用于移动设备上已成为众多开发者的目标。然而,移动设备资源相对有限,如何优化其性能成为了关键挑战。...经过剪枝后的模型不仅占用更少的内存,在推理过程中的计算量也会大幅降低,从而提高在移动设备上的运行速度。...随着移动设备硬件技术的不断发展,如新型处理器的推出、内存技术的进步等,需要不断地调整和优化优化策略。...未来,我们可以期待 Caffe2 在移动设备上的性能会得到进一步的提升,从而为移动用户带来更加智能、便捷的应用体验。...通过对模型压缩、内存管理优化、计算优化以及电源管理优化等多方面的综合努力,Caffe2 的 C++接口能够在移动设备上展现出更好的性能,为移动深度学习应用的发展奠定坚实的基础。

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    TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案 | Google 开发者大会 2018

    2018 年 9 月 21 日 ,凌钰城(Google Brain 软件工程师)带来一场《TensorFlow Lite:TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲,本文将对演讲做一个回顾...在终端 / 设备上运行机器学习日益重要 今天,机器学习的发展日新月异,机器学习不仅部署在服务器端,运行在个人电脑上,也存在于我们生活中许许多多的小设备上,比如移动设备和智能手机。...再比如Google的照片app,可以通过机器学习来制作背景虚化、人像清晰的照片,这些在移动设备、智能手机上的机器学习应用很有用、很有趣。 在移动设备上实现机器学习,可以有两种实现方法。...移动终端上有更小的内存 对省电有要求 更弱的计算能力 对机器学习来说更是困难,我们为服务器开发的机器学习模型通常比较大,需要较大的内存,模型复杂,需要更多的耗电量和计算能力。...什么是TensorFlow Lite TensorFlow Lite是TensorFlow在移动设备上运行机器学习的跨平台解决方案,具有低延迟、运行时库 (runtime library) 极小等特性,

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    Smarting:第一款真正意义上的便携式可移动脑电设备

    《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 目前市面上有很多脑电设备都号称是便携式可移动的,但是笔者认为,今天我要介绍的Smarting这款脑电设备才是第一款真正意义上的便携式可移动EEG...为什么这样说,主要是因为Smarting的EEG信号采集器/放大器体积仅有82x51x12 mm,总量仅有60g,因此,这么轻巧的采集器可以直接挂在脑电帽子上(如图1所示),被试压根不会感觉到采集器的存在...1.研发公司和团队 Smarting可移动便携式EEG设备由塞尔维亚的mBrainTrain(mbt)公司研发,核心研发团队由多名具有博士学位且拥有多年EEG/fMRI研究经验的专家组成,具体如图2所示...4.论文和文献支撑 目前,研究者采用Smarting设备已经在Nature Medicine等权威杂志发表了大量的研究论文,这也证明了Smarting设备的可靠性以及获得了EEG领域的认可。...Smarting设备的代理公司,如有需要的朋友可以联系我们。

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    Smarting:第一款真正意义上的便携式可移动脑电设备

    目前市面上有很多脑电设备都号称是便携式可移动的,但是笔者认为,今天我要介绍的Smarting这款脑电设备才是第一款真正意义上的便携式可移动EEG设备。...为什么这样说,主要是因为Smarting的EEG信号采集器/放大器体积仅有82x51x12 mm,总量仅有60g,因此,这么轻巧的采集器可以直接挂在脑电帽子上(如图1所示),被试压根不会感觉到采集器的存在...图1 1.研发公司和团队 Smarting可移动便携式EEG设备由塞尔维亚的mBrainTrain(mbt)公司研发,核心研发团队由多名具有博士学位且拥有多年EEG/fMRI研究经验的专家组成,具体如图...如4 图5 4.论文和文献支撑 目前,研究者采用Smarting设备已经在Nature Medicine等权威杂志发表了大量的研究论文,这也证明了Smarting设备的可靠性以及获得了EEG领域的认可...,如有需要的朋友可以联系我们。

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    视频融合平台EasyCVR电子地图增加鼠标悬停展示经纬度

    EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快,可支持的主流标准协议有GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,以及厂家私有协议与SDK接入,包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等,能对外分发...其中,电子地图功能不仅可以在地图上具体展示设备的地点,并且还能展示视频快照,点击按钮即可播放视频。此外,平台还可支持绘制历史行驶轨迹、历史轨迹回放等功能,可应用在移动执法、车载监控等场景中。...有用户在使用EasyCVR时提出需求,希望可以在电子地图上显示定位点的经纬度信息(鼠标移动到定位点上后,显示经纬度信息)。...该功能在EasyCVR中当然可以实现,具体方法如下:1)先创建需要显示内容的标签, 并填写当前标记的经纬度;2)设置监听时间,当鼠标悬停时,显示当前标记的经纬度;3)在鼠标移出时,隐藏当前的显示经纬度信息...电子地图的功能十分实用,将视频监控与GIS地图互相配合,可实现视频监控数据的立体化、空间化展示,可应用在多种场景中,如仓库监控、工厂监控、道路监控等等。

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    6.22 VR扫描:ABI最新报告:2018年或将成为AR市场重要拐点

    三星新专利显示:未来版Gear VR或能根据面形识别佩戴头显用户 近日,三星最新专利表明,Gear VR头显可以通过分析设备与用户面部和头部接触区域的表面压力点来识别佩戴头显的用户。...微软新专利公布:应用在HoloLens等设备上的悬停检测系统 据悉,本月初美国专利商标局(USPTO)公布了微软的一项技术专利,专利描述为移动设备(如surface平板电脑、未来的智能手机和HoloLens...)上的“悬停检测”系统。...该技术通过设备的前置摄像头和一面小型的镜子来配合完成感测和定位悬停物体的位置的。 VRPinea独家点评:又一项黑科技要出炉了。...如苹果和宜家正在合作,这种合作不仅仅会出现在iOS设备上,还将会延伸到Mac上。 VRPinea独家点评:苹果又来刷脸了。

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    边缘计算AI智能安防监控视频平台车辆违停算法详解与应用

    取证、告警,还可以并结合声光报警器设备对违停行为进行及时有效的劝离提醒。...图片TSINGSEE青犀视频智能分析网关内置的车辆违停AI识别算法,可支持检测机动车、电瓶车等车型的违停行为,结合ROI划定,可手动将指定区域划为禁停区,并对其中的载具进行识别与标注。...AI智能分析网关的车辆违停算法可以应用在道路、停车场、商场、小区、园区出入口等指定区域,实时检测是否有车辆违停。...、HLS、Webrtc等,可在多终端设备上播放,包括:电视墙、拼接电子大屏、电脑端、手机端、移动APP等,方便管理人员随时随地查看现场的监控视频。...硬件可根据不同场景需求,提供多种算法组合,并灵活部署于各场景现场中,能应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等领域中。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。

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    视频上云网络穿透网络映射上云服务EasyNTS云组网服务端如何彻底删除不需要的设备?

    面对这样的趋势,仅靠某一方面的实力是远远不够的,真正需要的是全面的综合实力。TSINGSEE青犀视频全面构建云边端一体化系统方案,帮助客户行稳致远。...目前,TSINGSEE青犀视频平台在边缘侧有两个上云网关设备,一个是硬件版的EasyNVR视频平台,一个是组网服务EasyNTS。...有用户提出在使用EasyNTS穿透服务的过程中,先是创建了测试设备,但是测试完毕后,打算删除设备的时候,却发现无法彻底删除。 ?...如果用户需要完全的删除,我们需要将数据库里指定的表删除,具体步骤如下: (1)打开navicat数据库将我们的NTS目录下面的/data/easynts.db数据库进行一下备份 (即使修改错了也可以进行恢复...(3)在进行导入数据库后,我们将其打开找到nts_device表,并将我们不需要的设备进行一个选中删除,如下图所示: ? 删除之后我们在页面刷新一下就会发现设备已经被删除了 ?

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    CSS中鼠标滑过图片放大效果

    这是一款简单实用的CSS3鼠标滑过图片放大特效,我们可以将它应用在相册中,或者是轮播展示的图片中,这样可以将鼠标移到图片上进行快速预览图片。同时你也可以在此基础上扩展它,比如给图片加投影和边框等。...由于通用的同级组合器仅适用于位于给定选择器之后的同级(没有“向后”),因此我们需要另一种方法。 一种方法是在父容器本身上添加其他悬停规则。这是计划: 悬停父容器时,请将该容器内的所有项目向左移动。...使用通用的同级组合器可以将悬停的项目向右移动后放置的项目。 获得超级特定的信息,因此悬停的项目不会像其他项目一样进行转变。 我们假设您的文档使用从左到右的书写模式。...如果要在从右到左的上下文中使用此效果,则需要将悬停的外部容器内的所有项目设置为向右移动,并使用常规的同级组合器将所有选定的项目向左移动。...CSS3中鼠标滑过图片突出放大效果 向外移动兄弟元素 此时悬停效果看起来更加圆滑,不再那么生硬。需要注意的一点是:此最终版本正在使用:focus和:focus-within伪类来支持键盘导航。

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    宽禁带半导体:颠覆者还是搅局者?

    受疫情后期汽车、工业和移动通信等行业市场需求反弹因素推动,再加上“碳中和”概念倡导及相关政策支持,2021年,第三代半导体的成长动能有望持续上升。...无源元件和机械部件(包括散热器)的用量可节省约40%,增值部分则体现在控制电子IC上。 宽禁带半导体对高结温具有超高的耐受性,这种耐受性有助于提升功率密度,减少散热问题。...但随着GaN制造工艺在不断进步,在GaN-on-Si外延片上制造的GaN器件具有相当低的成本,比在SiC晶片上制造任何产品都更为容易。...目前关于宽禁带半导体未来发展空间的讨论很热,观点大致分为两个方向: 激进派 “宽禁带半导体材料,可以被广泛应用在各个领域,且具备众多的优良性能,可突破第一、二代半导体材料的发展瓶颈,故被市场看好的同时...但逐本溯源,宽禁带半导体仍将受制于更底层的基础产业。碳化硅的基础材料,如高纯的碳粉和硅粉,中国在提纯技术上有差距;而在碳化硅设备里,中国缺乏高纯的石墨坩埚技术;生产器件,光刻机、光刻胶也是个问题。

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