Atmel是一家提供微控制器(MCU)和觸摸解決方案的公司,它成立于1984年,總部位于加利福尼亞州圣何塞市,擁有約5000名員工。
自從Atmel轉(zhuǎn)型后,其微控制器(MCU)業(yè)務(wù)已經(jīng)上升至第四位,今年三月Atmel最新推出了擴(kuò)展基于ARM Cortex M0+的低功耗MCU產(chǎn)品組合——SAM D21、D10和D11,其擁有功耗低、連接選項(xiàng)豐富和小巧的特點(diǎn),可為設(shè)計(jì)人員提供極高的性價(jià)比。這些新系列擴(kuò)展了Atmel智能微控制器產(chǎn)品線。
Atmel公司市場(chǎng)營(yíng)銷總監(jiān)Sander Arts表示,將來(lái)Atmel也將在微控制器(MCU)領(lǐng)域里繼續(xù)努力。
Atmel&創(chuàng)客
Sander Arts表示全球范圍內(nèi)有超過(guò)一千個(gè)創(chuàng)客社區(qū),而中國(guó)的本土社區(qū)有19個(gè)。而Atmel與創(chuàng)客的關(guān)系十分緊密,它為創(chuàng)客社區(qū)提供了更多的支持,其中最為重要的就是提供了基于AVR架構(gòu)的8位微控制器(MCU)及基于ARM架構(gòu)的32位微控制器(MCU)。
創(chuàng)客展示創(chuàng)意作品
Atmel助力創(chuàng)客把創(chuàng)意轉(zhuǎn)化成樣品,驅(qū)動(dòng)了LED項(xiàng)目、3D打印項(xiàng)目、Arduino項(xiàng)目等,還在今年舉辦了英雄視頻大賽,獲獎(jiǎng)的產(chǎn)品會(huì)獲得Atmel的資助,將來(lái)可能變?yōu)槌墒斓漠a(chǎn)品面市。
Atmel&物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)概念在近期被炒得火熱,而物聯(lián)網(wǎng)也推動(dòng)了智能聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的發(fā)展。
Atmel也在今年發(fā)布了發(fā)布一系列全新的物聯(lián)網(wǎng)解決方案擴(kuò)展了其廣泛的無(wú)線產(chǎn)品組合。新的SmartConnect系列在一個(gè)封裝中整合了Atmel的超低功耗MCU、無(wú)線解決方案和輔助軟件,可讓設(shè)計(jì)人員方便地為任何嵌入式系統(tǒng)添加無(wú)線連接,同時(shí)又不會(huì)延長(zhǎng)設(shè)計(jì)時(shí)間。
SmartConnect解決方案可讓設(shè)計(jì)人員更加快速地為住宅、醫(yī)療、工業(yè)、智能能源和可穿戴設(shè)備市場(chǎng)開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)高效的電池供電型應(yīng)用。
Sander Arts表示,Atmel是創(chuàng)客的火引,是幫助創(chuàng)客勇于創(chuàng)新,走向成功的工具。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問(wèn)題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問(wèn)題偏愛(ài)不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過(guò)滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問(wèn)題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。