IP 解决方案自IBC2016以来一直是主要行业展览会的一个特色，并在帮助行业推动基于标准的IP方法方面发挥了重要作用。该活动由广播行业的主要技术和标准组织主办——音频工程师协会(AES)，IP媒体解决方案联盟(AIMS)，高级媒体工作流程协会(AMWA)，欧洲广播电视联盟(EBU),电影和电视工程师协会(SMPTE®)和视频服务论坛(VSF) 行业领先的供应商和广播公司将聚集在2018 IBC展会，提供教学和案例研究演示以及一系列基于IP的产品演示，强调IP的好处和背后的动力。广播电视行业将推动基
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罗德与施瓦茨 IP
电路的功能为了把大范围的信号电平压缩显示，可使用对数电路，通常称对数放大器，在电气电路中多使用以10为底的常用对数，本电路是1V/十进位、即10倍的
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IP 对数 转换电路
水声信道匹配基础研究是建立在水声学、海洋物理声学以及现代信号处理技术基础上的新兴研究领域。为满足研究需要而构建的局部海域水声信道测量平台
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TCP IP 浮标网络通信 策略
很多读者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之间的区别，因此 Google Cloud 将在这篇博客中简要介绍它们之间的区别，并讨论为什么 TPU 能加速深度学习。 张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源
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CPU GPU TPU
中国“缺芯”是不争的事实，因此在政策和资本的支持下国内正在大力发展集成电路产业。相比自主研发x86 CPU的上海兆芯，自称是目前国内唯—成功自主研发国产化图形处理芯片(GPU)并产业化的景嘉微电子的知名度低很多。景嘉微本周一发布公告称下一款图形处理芯片已完成流片、封装阶段工作，目前已经顺利完成基本的功能测试，测试结果符合设计要求。 无论是在CPU还是GPU市场都是巨头垄断，CPU市场英特尔统治多年，AMD正在迎来转机，GPU市场英伟达独占鳌头，不过AMD在去年第四季度抢占了一些英伟达的市场份额。当然
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GPU 上海兆芯
过去15年来，科技公司不断探索为无线感测器网路和其他须要利用网际网路的可连接设备开发使用网际网路协定(IP)的软体解决方案。近几年，所出现最可行的
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ZigBee IP 感测器
如果你翻阅词典，你会发现，对于ldquo;多媒体技术rdquo;的表述是mdash;mdash;通过计算机对文字、数据、图形、图像、视频、音频等多种媒体信息进行
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图形处理 图形计算 GPU CPU ARM
随着AI市场的兴起，近年来各业界精英在GPU上持续发力，不断推出全新的产品。新产品在计算能力提升的同时，其芯片面积也已经屡创新高，甚至逼近了制程和成本的平衡极限。前不久，一款超级计算机的发布，让人哗然，人们震惊的是其拥有16颗Volta GPU所展现的强大的计算能力，16核GPU可提供高达2PFLOPS的深度学习计算能力，成为目前AI业界的最强者。 这16颗Tesla V100的GPU连接在一起，并发挥出如此强大的计算能力的的核心当属NVLink 2和NVSwitch。 1、NVLINK 随着开
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AI GPU
基于物联网的照明控制系统以ZigBee、单片机、传感器、C#和PHP程序设计为主要技术手段，包括照明控制单元、ZigBee无线传输层(含网关)、PC展示及控制层
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物联网 照明控制 ZigBee TCP／IP 客户端
前不久，一款超级计算机的发布，让人哗然，人们震惊的是其拥有16颗Volta GPU所展现的强大的计算能力，16核GPU可提供高达2PFLOPS的深度学习计算能力，成为目前AI业界的最强者。
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AI GPU NVLINK
从零起步，想要突破专利的壁垒和生态的束缚，国内自研GPU的企业需要走的路还很长。
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华为 GPU
虽然大家期盼的新一代GeForce游戏显卡还没来，但是已近在咫尺，作为其亲兄弟的Quadro专业显卡已经率先升级换代，而且是前所未有的革命性提升!
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NVIDIA 显卡 GPU
最近几年，深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术，被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和
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FPGA GPU GPP 深度学习
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上，仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战，但是由于需要反复调试，所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后
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FPGA GPU ASIC 电源管理
网络由下往上分为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。通过初步的了解，我知道IP协议对应于网络层，TCP协议对应于传输层，而
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TCP/IP Http Socket
2.5d gpu ip介绍
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