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在新一代至强(Xeon)处理器上,通过使用 VNNI(Vector Neural Network Instructions)指令,MegEngine 将 CPU 的 int8 推理性能优化到了浮点性能的 2~3 倍。
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在整个工业文明波浪的传递过程中,每一个国家都会面对工业革命一定历史时期的机会。有些国家对机会把握得很好,在工业文明波浪传到自己国家时达到了很高的跨度。例如古希腊、英国、德国和美国就是典型的案例。而有些国家只是借机通过贸易或工业等发了一些财,工业文明波浪的高峰传走之后,一切即归于平静。例如西班牙和葡萄牙,曾经是坐在一起瓜分整个地球的两大国际巨头,而今却沦落为“欧猪五国”成员(是国际债券分析家、学者和国际经济界媒体对欧洲五个主权债券信用评级较低的经济体的贬称。这个称呼涵盖葡萄牙、意大利、爱尔兰、希腊、西班牙。他们几乎全都曾是工业文明波峰之巅的历史明星)。在这一点上,又有各个国家自己的偶然性和主观意志作用的力量存在。
今天很多人认为新工业化国家的崛起必然面对与前发达国家失控的竞争,这并非没有道理,但却并非历史的必然。但是,如果我们改变一下思路,日本当时是否有可能采取正确的策略,从而有效延续自己发展的动能呢?
人们常说历史即是偶然的也是必然的。工业文明的波浪模型清楚地揭示了工业文明历史的必然性所在。当它的波浪没有到达中国时,完全不应有任何奢望。但它这个波浪来到时,想躲过都很难。看看今天中国周边的国家,除了朝鲜这样稀有的国家外,有几个不是处在工业文明的黄金时期呢?
当我们谈论文明“复兴”时,首先必须清楚一个问题:复兴的根本标志到底是什么。人们常会很容易把一个国家的经济、政治或军事等兴旺发达等同于“崛起”,这不能说没有道理,但却是不能抓住要害的。今天世界上有很多国家仅靠石油等资源就成为最富裕国家,但很少会认为通过这些方式富裕的国家能被称为一种文明的“崛起”。只有工业文明波浪传播到的顶峰才能真正成为一种文明的崛起。我们在《生态社会人口论》一书中阐明了,工业文明的本质是科学文明。只有科学文明和以科学文明为基础的经济和社会发达,才能被称为是文明的“崛起”。回顾历史上一个接一个崛起的大国,只有最充分依靠科学革命崛起的英国、德国和美国具有最长久的生命力。尤其英国真正完成了近代科学革命,并且第一个实现了工业革命,是近代工业文明波浪传播过程中文明跨度相对最大的一个。而如果仅仅是承接前一个工业革命的波浪,未能在科学文明上有足够跨度的国家,即使通过贸易甚至工业等渠道暴富,但发展后劲明显欠缺。完成这种科学文明的跨越绝非仅靠某几个天才的发现或发明,它应成为整个国家和民族,尤其是其精英们超越上一个工业文明波峰共同理想支撑下的结果。
今天的英国尽管早已逐步远离了工业文明波浪的巅峰,昔日“日不落帝国”的耀眼光辉已难觅踪迹,但她却在每一个重要历史关头都大致上能做出符合自己历史地位的正确选择,从而在今天还是保持了自己在世界上一定的地位。
物理沙盘(传统沙盘模型)+投影显示系统(将画面投射到沙盘上)+投影机(多台)+服务端图形系统(处理影像输出)+中央控制系统(控制所有设备、软件)+音响系统(声音效果处理)+屏幕显示(如:LED)+展示内容(动态平面动画)=投影数字沙盘。
船用柴油发动机模型可用于科研实验室,教育领域,展示展览等。柴油发动机模型可以根据您的要求而定制。
跟激光雷达一样,有MEMS的就有OPA的,不过在全息图像领域叫LC-SLM,即液晶空间光调制,涉足到LC-SLM研发的国外企业包括美国Meadowlark、日本Hamamatsu、德国Holoeye等;国内的厂家以上海UPOLabs为代表,初创企业Envisics也异常活跃,上图就是Envisics的全息激光HUD示意图。2020年10月,车载全息AR-HUD供应商Envisics获得了由通用资本、上汽资本、现代摩比斯和Van Tuyl Companies牵头的B轮融资,金额为5000万美元。摩比斯计划与Envisics一起开发自动驾驶专用的AR-HUD,并计划到2025年实现量产。
电子沙盘可以融合更多的设计和新鲜元素,可以满足更多客户的个性化需求,并且更新速度更快,电子沙盘特点:
在20世纪最伟大的环境复兴故事之一,北九州从工业废弃地转变为日本第一个“生态城”。现在数百种海洋生物生活在多开湾,天空再次变成蓝色。由于其对环境的热情承诺,这个拥有近百万人口的城市获得了全球赞誉。 1990年,北九州成为日本第一个获得联合国环境规划署全球500强奖的城市。与巴黎,芝加哥和斯德哥尔摩一起,北九州于2011年被经济合作与发展组织评为四个绿色增长示范城市之一。最近,该组织选择北九州作为其九个试点城市或地区之一推进可持续发展目标。
“机器学习(ML)是算法和统计模型的科学研究,计算机系统使用它来有效地执行特定任务,而不使用明确的指令,而是依赖于模式和推理。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法基于样本数据构建数学模型,称为“训练数据”,以进行预测或决策,而无需明确编程以执行任务。