很多人都在關注，AI 的大戰中誰會勝出？
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AI
《科創板日報》17日訊，華爾街投行Evercore ISI分析師Amit Daryanani最新報告指出，戴爾已獲得特斯拉AI服務器大單，積壓的AI訂單有望繼續涌入，將戴爾目標價由原先140美元調升至165美元。
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戴爾 特斯拉 AI 服務器大
微軟于5月16日表示，計劃為其云計算客戶提供采用AMD人工智能（AI）芯片的平臺方案，作為英偉達方案的替代，具體細節將在下周舉行的開發者大會公布。微軟還將在此次大會展示新款自研Cobalt 100處理器。
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微軟 AMD AI 芯片
5 月 19 日消息，除爆料新款 AirTag 與 Mac 產品更新 M4 的時間外，來自彭博社的馬克?古爾曼（Mark Gurman）還對蘋果進入AI 時代的表現作出了評論。蘋果在生成式人工智能競賽中一籌莫展（flat-footed），如果它想迎頭趕上，就必須改變策略。古爾曼稱蘋果正面臨著蒂姆?庫克 CEO 任期內最大的挑戰：必須在人工智能領域后來居上并取得勝利。蘋果的主要優勢在于：資金、人才和強大的平臺，但這需要蘋果對其戰略做出重大改變，也需要其人工智能競爭對手提供一些幫助。盡管蘋果可能不同意，但該公
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江波龍應用于AI領域的存儲AQUILA系列企業級DDR4 RDIMM可靠性和穩定性達到數據中心級別產品的要求產品優勢以JEDEC Raw Card為基礎，經過精心優化和仿真測算，設計具有自主知識產權的電路板，硬件選用具有優異高頻性能的材料，以及高耐溫、高可靠性元器件，搭配原廠成熟制程的DDR4 顆粒，產品支持72bit位寬及 ECC 糾錯，可靠性和穩定性達到數據中心級別產品的要求其產品具有以下特性：（1）自主研發PCB 線路板，提升信號質量，減小電源噪聲（2）采用耐高溫元器件，保證產品可靠性和穩定性（3）
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江波龍 AI 存儲
江波龍企業級DDR5 RDIMM，用于人工智能行業其產品可靠性和穩定性達到數據中心級別產品的要求產品優勢以JEDEC Raw Card為基礎，經過精心優化和仿真測算，設計具有自主知識產權的電路板，硬件選用具有優異高頻性能的材料，以及高耐溫、高可靠性元器件，搭配原廠成熟制程的DDR5 顆粒，產品支持80bit位寬及 ECC 糾錯，可靠性和穩定性達到數據中心級別產品的要求產品特性：（1）自主研發PCB 線路板，提升信號質量，減小電源噪聲（2）采用耐高溫元器件，保證產品可靠性和穩定性（3）RMT余量充足，保證數
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江波龍 存儲 AI
傳統的PCB制造商通常使用基于規則的機器視覺算法進行缺陷檢測，而由于PCB上大約有2-3個電氣元件對比度低，無法從3D攝像頭捕獲的數據中準確識別，每個PCB在自動目視檢查后仍需要技術高超的檢查員進行復檢。結果發現，AOI篩選的漏判率達70-80%。客戶目標我們的客戶是一家知名的PCB制造商，在中國和日本擁有三個大型制造中心，該客戶計劃利用AI技術提高其雙列直插式封裝（DIP）和SMT生產線的成品率。項目挑戰為提高成品率，客戶決定采用深度學習CNN，取代現有的基于規則的 AOI方法。平均而言，AI計劃從原型
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PCB 機器視覺 缺陷檢測
在電子設備制造領域，印制電路板（PCB）是不可或缺的關鍵組件，而PCBA則是PCB組裝后的成品，包括了PCB以及上面的所有工序，如元件焊接、SMT貼片加工等。對于電子設備廠家的采購人員來說，了解PCB及PCBA的生產成本和報價明細至關重要，這不僅關系到產品的成本控制，還直接影響到企業的盈利能力。一、PCB生產成本分析板材成本：PCB的板材是主要的原材料成本。不同類型的板材，如FR4、CEM-1、鋁基板等，價格差異顯著。板材的成本會受到市場供需關系、原材料價格波動以及生產工藝復雜度等多重因素的影響。加工成本
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PCB 電路設計
在電子設備制造行業中，印刷電路板（PCB）是核心組件之一，其質量和性能直接關系到產品的整體表現。而沉金工藝，作為PCB制造過程中的一項重要技術，對于提升PCB的多項性能起著至關重要的作用。以下是對PCB沉金工藝作用的詳細分析：一、提升焊接性能沉金工藝在PCB銅箔表面沉積了一層薄金層。這層金層具有優良的導電性和焊接性，能夠有效提高焊接點的牢固性和可靠性。在電子設備中，焊接點的質量直接關系到電路的穩定性和使用壽命。通過沉金工藝處理的PCB，在焊接時能夠更容易地形成均勻、牢固的焊點，從而確保電子產品的高質量焊接
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PCB 電路設計
串行化/去串行化電路，統稱為SerDes，為數字通信系統提供了重要的好處，尤其是當需要高數據速率時。在我工程生涯的早期，我認為并行通信通常比串行通信更可取。我很欣賞同時移動所有8個（或16個，或32個…）數據位的簡單性和效率，使用一兩個控制信號進行握手，而不需要復雜的同步方案。然而，不久之后，主流的數字通信協議——UART、SPI、I2C等——使用串行接口就變得很明顯了，我還注意到，用于專業應用的高級協議有利于串行傳輸。盡管微控制器和中央處理器（CPU）的內部存儲、檢索和處理操作需要并行數據，這意味著串行
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202408 SerDes 并行 串行 PCB
本文由ADI代理商駿龍科技工程師講解如何利用LTC1871 升壓型開關穩壓器的仿真電路來檢查開關波形，并觀察寄生電感變化時的 PCB 布局。使用理想模型進行仿真ADI LTC1871 開關穩壓器是一款異步升壓型轉換器，其輸出端采用了一個外部 MOSFET 和肖特基二極管，它的 SPICE 模型可用于構建一個輸入電壓為 1(V)、輸出電壓為 12(V) 和負載電流為 24(A) 的升壓轉換器，如下圖 (圖1) 所示。接下來開始運行仿真以觀察每個終端的波形。LTC1871 開關穩壓器仿真結果仿真結果如下圖 (
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我們經常討論PCB中損耗大小的問題。有的工程師就會問，哪些因為會影響損耗的大小呢？其實，最常見的答案通常會說PCB材料的損耗因子、PCB傳輸線的長度、銅箔粗糙度，其實答案肯定遠不至于此。下面我們分別就相應參數做一些實驗給大家介紹下PCB板中哪些因素對傳輸線損耗有影響。首先看看介質損耗因子Df對損耗的影響，以Df為變量，分析Df的變化對損耗的影響，下圖是分析的原理圖：仿真對比結果如下，顯然，隨著PCB介質損耗因子的變大，損耗越來越大：長度也是損耗的主要因素之一，把傳輸線長度設定為Len變量，分析Len的變化
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PCB 損耗 仿真
5 月 17 日消息，根據彭博社的一份新報告，索尼音樂集團正在通知各大 AI 公司不得“未經授權使用公司旗下的資產進行模型訓練”。索尼音樂目前已經向 700 多家公司發送了信件，以保護其知識產權，索尼提到，任何 AI 公司未經明確許可，不得使用索尼旗下的專輯封面藝術、音樂作品和歌詞等內容。在
AI
模型的訓練上，版權一直是一項令人“頭大”的問題，如今業界舉著牌子聲稱“某某模型侵犯原始作者版權”的事件已經屢見不鮮，參考IT之家此前報道，今年4月美國眾議員Adam
Schiff提出了一項新的法案，
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索尼 AI 模型訓練
在一個言必稱AI的時代，人工智能似乎已經成為整個科技圈都為之沸騰的應用，特別是從傳統AI到大模型再到AIGC的演進中，不僅將一個當時年營收不足400億美元的英偉達市值推高到2.2萬億高居全球市值前五，更涌現出OpenAI這種估值潛力無上限的不盈利公司。這種AI的確非常普適，但卻稱不上普世，因為大模型AI都是以持續燒錢來維系不斷超越想象的體驗感，即使AIGC火爆了兩年多，OpenAI的盈利模式都還沒有搭建成熟，而除了英偉達這種有CUDA保駕更重要有顯卡托底的硬件廠商外，過去五年里創業的AI硬件公司日子都過得
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邊緣智能 AI 大模型
全球領先的開源解決方案提供商紅帽公司與人工智能（AI）優化和編排領域的領導者Run:ai今日宣布展開合作，將Run:ai的資源優化功能集成到紅帽OpenShift AI中。此合作通過簡化AI操作和優化底層基礎設施，使企業能夠充分利用AI資源。在一個可靠的MLOps平臺上，企業可以高效地構建、調整、部署和監控AI應用和模型，從而最大化人力和硬件資源的效用。GPU是推動AI工作流程的核心計算引擎，支持模型訓練、推理和實驗等。鑒于這些專用處理器的高昂成本，特別是在分布式訓練和推理場景中。紅帽與Run:ai正聯合
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紅帽 Run:ai 混合云
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