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高盛金融科技的全球投资版图
高盛完成了几项全球交易，这些交易有助于使其投资获得丰硕成果。从私营公司到中小企业，该银行一直在大举收购，从单纯的华尔街巨头转变为成熟的消费金融业务。 技术的既得利益：2021 年交易 高盛很快看到了加入金融科技发展浪潮中的潜力，并立即在不同的全球市场中投出大量资金，为其技术和数字化工作带来有意义的增长。 很明显，这家银行业巨头押注这些金融科技公司有一定的动机，主要针对全球扩张领域，将人工智能等高科技前景用于更好的安全性和数据分析，并发展资产财富管理、销售、并为其消费者业务的基础进行交易。
2.4K30编辑于 2022-12-31 - 来自专栏AI人工智能
全球AI芯片投资版图公开！机会都在这五大场景
2、2017 年全球手机 AI 芯片市场规模 3.7 亿美元。 3、2017 年全球安防摄像头 AI 芯片市场规模 3.3 亿美元。 4、2017 年全球自动驾驶 AI 芯片的市场规模在 8.5 亿美元。 庞大的市场前景和战略意义使得AI芯片赢得了巨头们的热切关注。 Kirin 970 集成 NPU 神经处理单元，是全球第一款手机 AI 芯片，它在处理静态神经网络模型方面有得天独厚的优势。 公司产品分为终端 AI 芯片及云端 AI 芯片。终端 AI 芯片采用 IP 授权模式，其产品 Cambricon-1A 是全球首个实现商用的深度学习处理器 IP。 比特大陆 比特大陆（Bitmain ）成立于 2013 年 10 月，是全球第一大比特币矿机公司，目前占领了全球比特币矿机60%以上的市场。
92900发布于 2019-03-21 - 来自专栏AI相关
带你构造AI技术栈版图（上）
从2022年11月ChatGPT的问世，到现在已经两年有余，AI大模型相关技术在不断的发展，相关的AI智能产品也在不断走向成熟。 现如今AI大模型的应用普及，让手机里的语音助手能听懂你的玩笑，让电商平台的推荐系统比闺蜜更懂你的喜好，这些看似“聪明”的功能背后，都是AI技术在发挥作用。 就像当年电脑普及催生了程序员这个职业，AI时代正在创造全新的技术需求。不论你是想开发更智能的App，还是希望不被技术浪潮淘汰，学习AI都像学用电脑一样正在变成必备技能。 AI领域技术栈分类在我明确了相关问题后，与DeepSeek的对话中简要梳理出来了一些AI领域相关技术栈的分类，并把它梳理成了一张图：然后我来由下向上解释一下这张图：1）基础设施层（硬件支撑） 这是AI 例如通过Hugging Face接口，5行代码就能给图片添加AI滤镜。5）应用层（用户触点） 普通人直接感知的AI形态，把技术转化为实际价值。
1.4K11编辑于 2025-03-10 - 来自专栏AI相关
带你构造AI技术栈版图（下）
AI技术栈与编程技术栈"类比"如果对AI技术栈不太了解，但是对编程技术栈有一定了解的同学，下面这张图你理解起来可能会更容易一些：基础设施层 vs 操作系统层首先是基础设施上都非常类似，因为计算机硬件、操作系统和 编译器是静态代码到机器码的“翻译器”，而AI框架是动态模型到硬件指令的“映射器”。 而相对的AI的接口层主要就是将模型能力封装，将底层模型的计算复杂性抽象为开发者友好的接口。应用层 vs 应用层AI大模型技术栈的应用层与传统编程技术栈的业务应用层在目标上高度一致：直接解决用户需求。 而AI应用层主要就是基于模型接口层（如OpenAI API、LangChain）构建，封装AI能力，并依赖大模型推理、向量数据库、RAG（检索增强生成）等技术。 甚至可以使用Ollama工具将AI大模型进行本地化部署。
1.1K10编辑于 2025-03-11 - 来自专栏全栈程序员必看
版图设计
一、电路-版图-掩膜-光刻之间关系 1.什么是版图 集成电路制造工艺中, 通过光刻和刻蚀将掩膜版上的图形转移到硅片上。这种制造集成 电路时使用的掩膜版上的几何图形定义为集成电路的版图。 二、版图设计与验证 1.版图设计环境 建立数据库通道，确定版图与工艺对应关系。 2.芯片版图布局 ■布局图应尽可能与电路图一致。 ■设计布局图的一个重要的任务是安排焊盘。 ■集成电路必须是可测的。 3.基于版图设计EDA工具设计版图的基本步骤: 1 )运行版图编辑工具，建立版图文件; 2 )在画图窗口内根据几何参数值调元器件和子单元的版图; 3 )在不同的层内进行元器件和子单元之间的连接; 4 ) （10）设计者在构思版图结构时,除要考虑版图所占的面积、输入和输出的合理分布、减小不 必要的寄生效应还应力求版图与电路原理框图保持一致(必要时修改框图画法) , 并力求版图美观大方(利用适当空间添加标识符 5.验证及检查 ( 1 )设计规则检查DRC ; （2）电路提取; (3 )电气规则检查ERC ; (4 )版图与电路图对照LVS ; (5)版图数据输出:经过版图检查完全无错，将版图数据转换成GDS-
1.7K20编辑于 2022-09-19 - 来自专栏扯编程的淡
一文带你搞懂AI大模型技术版图
从2022年11月ChatGPT的问世，到现在已经两年有余，AI大模型相关技术在不断的发展，相关的AI智能产品也在不断走向成熟。 ） 这是AI世界的“钢筋水泥”，提供最底层的算力和存储支持。 如果把AI比作一辆跑车，基础设施层就是发动机和油箱——没有它们，再好的算法也跑不起来。 核心组件：GPU（如NVIDIA的A100显卡）、AI专用芯片、高速存储设备（如NVMe SSD）。 例如通过Hugging Face接口，5行代码就能给图片添加AI滤镜。 5）应用层（用户触点） 普通人直接感知的AI形态，把技术转化为实际价值。 而AI应用层主要就是基于模型接口层（如OpenAI API、LangChain）构建，封装AI能力，并依赖大模型推理、向量数据库、RAG（检索增强生成）等技术。
3.1K31编辑于 2025-03-12 - 来自专栏网络交换FPGA
版图识别原则
版图识别题是CMOS课的必考题。但每年很多同学都做不对，其实版图识别考试内容很简单，只要掌握以下几点就可以了。 版图识别原则 1、区分P区还是N区 为了正常工作，CMOS芯片必须保证在工作的时候衬底和管子形成的PN结处于反偏状态，所以P管要接电源VDD，而N管要接地GND或VSS。 2、识别接触孔 对于版图上某一列黑色的方框，一般都是接触孔，是为了将源极和漏极通过金属引线连接到上一层甚至更高层进行互联的孔，所以只有在PMOS管和NMOS管的源极和漏极才有可能会打孔，而在有源区
3.4K31发布于 2019-10-29 - 来自专栏全栈程序员必看
全球首款AI芯片_全球AI五强
AI概念在几年前火爆全球，科技巨头们纷纷投入AI芯片的研发，小公司也致力于提出概念靠AI浪潮融资，为了快速在AI市场上立足，也为了让市场和用户能记住自家的产品，各家在芯片命名方面都下了点功夫，既要独特， 地平线是一家成立于2015年的start-up，总部在北京，目标是“嵌入式人工智能全球领导者”。地平线的芯片未来会直接应用于自己的主要产品中，包括：智能驾驶、智能生活和智能城市。 不会有AI公司将自己的芯片命名为CPU的。不过，CPU与AI处理器并不冲突。 首先，很多公司的AI处理器中还是会使用CPU做控制调度。 每个Cluster对应一个独立的全定制版图，每个Cluster内包含8个算术单元和16个PE。 5、EPU Emotion Processing Unit Emoshape 并不是这两年才推出EPU的，号称是全球首款情绪合成（emotion synthesis）引擎，可以让机器人具有情绪。
2.3K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏人工智能
AI注入活力，未来智能家居版图逐渐清晰
AI技术的进步，为智能家居注入更多活力，AI将语音、人脸识别等技术应用在智能家居上，使用户在管控上更有系统。 在AI的影响下，以亚马逊Echo、谷歌google Home等为代表的智能音箱成为了真正的爆款，并在全球范围内赢得了不少用户。 几年前，可能有很多人根本就没有听过智能家居，不知智能家居为何物。 生态版图逐渐清晰 从2014年起，智能家居经历了几个阶段的竞争，有线技术VS无线技术，Zigbee VS WiFi/蓝牙，以及智能单品VS系统。 而随着近两年越来越多跨界合作的出现，更多生态体系的构建，2018年竞争过程中的生态版图有望逐渐清晰，形成强有力的生态链和相应的集团。 2017年，在AI的影响下，以亚马逊Echo、谷歌google Home等为代表的智能音箱成为了真正的爆款，并在全球范围内赢得了不少用户。
1K00发布于 2017-12-27 - 来自专栏灯塔大数据
2016年全球大数据版图：全面总结与洞察大数据行业发展
抛开不可避免的炒作周期曲线态势不管，我们的 “大数据版图” 已经进入第 4 个年头了，趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么，思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的。 他们看待这个大数据版图的态度是心怀恐惧，在想自己是不是真的需要跟这一堆看起来并没有什么不同的初创企业合作，然后修补出各种解决方案。 并购活动则开展得中规中矩（自从上一版大数据版图发布以来完成了 34 项并购，具体可参见附注） 随着该领域的创业活动持续进行以及资金的不断流入，加上适度的少量退出，以及越来越活跃的技术巨头（尤其是 Amazon 、Google、IBM），使得这个领域的公司日益增多，最后汇成了这幅 2016 版的大数据版图。 自我们发布上一版大数据版图以来，这个利用了内存处理的开源框架就开始引发众多讨论。自那以后，Spark 受到了从 IBM 到 Cloudera 的各式玩家的拥护，让它获得了可观的信任度。
1K100发布于 2018-04-10 【全球AI伦理治理】
AI伦理治理框架的全球协同案例 欧盟《人工智能法案》提出基于风险分级的四层治理体系，禁止社会评分等高风险应用。OECD的AI政策观察站已收录全球700余项政策倡议，形成跨国数据库共享机制。 新加坡的Model AI Governance Framework为亚洲企业提供可认证的伦理操作手册。 美国NIST的AI风险管理框架（RMF）采用模块化设计，包含测量标准与测试工具包。 日本社会5.0计划将AI伦理纳入智慧城市基础设施标准，通过区块链技术实现算法审计追踪。 多利益相关方协同机制 联合国教科文组织的《AI伦理建议书》获得193国采纳，建立全球论坛平台。 全球人工智能合作伙伴组织（GPAI）设立专项工作组，开发开源伦理工具库。 企业联盟如Partnership on AI推动跨行业协作，发布《负责任的AI实践指南》。 蒙特利尔宣言构建了研究人员伦理承诺体系，通过数字签名实现全球联署。
22310编辑于 2026-01-20- 来自专栏硅光技术分享
PIC版图的DRC检查
顾名思义，也就是检查版图(layout)是否满足Fab的设计规则，避免错误的发生，导致整个电路设计不可以使用，造成巨大的经济与时间损失，影响项目的进展。 PIC版图的难点是对于弯曲形状的DRC检查。与集成电路不同，PIC版图中会有较多的弯曲形状的图形，如下图所示， ? 版图完成后，通过人力对图案进行检查，效率非常低，并且仍然有可能存在没有发现的错误。如何通过程序实现自动化的DRC检查，是一个难点。 现在一般PIC版图软件的做法是，先定义好不同的mask layer，不同的layer有各自的设计规则。 设计人员在绘制版图的时候，也需尽量仔细，避免一些不该发生的错误。也许经过一定时间的发展，PIC也可以像EIC一样，实现EDA设计，实现设计任务的细化分工。
2.4K10发布于 2020-08-13 - 来自专栏人工智能
国产AI大模型如何重构未来技术版图？
【爆款导读】 当ChatGPT还在为每月10亿访问量沾沾自喜时，中国AI军团已悄然完成弯道超车。 DeepSeek通过优化算法，大幅降低了计算成本，使得用户能够以更低的门槛体验高性能的AI服务。这种降本措施，尤其是在端云应用的推广中，具有深远的影响，未来将推动更多AI技术的依赖与发展。 技术民主化：让AI不再是科技巨头的专利，00后大学生团队如何用DeepSeek月入百万DeepSeek的开源策略进一步推动了技术的民主化。 通过开源，DeepSeek打破了科技巨头对AI技术的垄断，使得更多的开发者能够参与到AI技术的开发和应用中来。某00后大学生团队利用DeepSeek开发了一款AI应用，成功实现了月入百万的收入。 人机协同新纪元脑机接口雏形：渐冻症患者用神经信号写代码的突破量子计算加持：当AI模型参数突破万亿级...
46110编辑于 2025-02-15 - 来自专栏华章科技
2016大数据版图
在大数据后台，回复“大数据版图”可下载Matt Turck曾经发布的所有大数据版图高清版本（从2012年的v1.0到预测2016)。 ? 抛开不可避免的炒作周期曲线态势不管，我们的 “大数据版图” 已经进入第 4 个年头了，趁这个时候退一步来反思一下去年发生了什么，思考一下这个行业的未来会怎样是很有意义的。 他们看待这个大数据版图的态度是心怀恐惧，在想自己是不是真的需要跟这一堆看起来并没有什么不同的初创企业合作，然后修补出各种解决方案。 、Google、IBM），使得这个领域的公司日益增多，最后汇成了这幅 2016 版的大数据版图。 AI 与大数据之间的关系如此紧密，以至于业界专家现在认为 AI 已经令人懊恼地 “与大数据陷入了热恋当中”。 不过反过来，AI 现在也在帮助大数据实现后者的承诺。
1.1K41发布于 2018-08-14 封装对版图的影响
邦定（bonding）是芯片生产工艺中一种关键的打线方式，用于将芯片内部电路用金线或铝线与封装管脚或线路板镀金铜箔连接。
2.3K11编辑于 2024-06-19- 来自专栏Reinvent Data Science
2022 全球 AI 模型周报
Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training 更多资料：VideoMAE：南大MCG&腾讯AI
72110编辑于 2022-11-07 - 来自专栏点滴科技资讯
全球AI领域人才报告
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3.6K80发布于 2018-04-28 - 来自专栏模拟版图layout设计
版图Latch up DRC规则解读
Tips1：推荐额外增加的strap，不做强制要求；根据具体版图设计选择性添加； Tips2：不同类型的管子，不能同时被同一种类型的guardring包围。
3.7K36编辑于 2024-09-25 AI版权全球治理观察
朱开鑫 腾讯研究院法律研究中心主任AI版权治理当下备受全球关注，该议题涉及内容行业上下游主体间的利益平衡，各界对于新技术发展应用的预期，以及更深层次的国际产业竞争格局等核心关切。 “文本与数据挖掘，是指任何旨在分析数字形式文本和数据以生成包括但不限于模式、趋势和相关性信息的自动化分析技术”——“版权指令”的上述内容规定，一直被广泛认为是全球最具代表性的对标AI模型训练的版权立法规则 因为欧盟在AI版权领域的立法规则在全球范围内具有开创性，且直面产业实操中的高度敏感问题，从而备受各界高度关注。 首先，伴随ChatGPT、Midjourney等全球最早一批AIGC产品在美国上市应用，版权人也随即发起了针对AIGC厂商的版权侵权诉讼。 （三）倾向选择：“等等看”不失为各界共识难以短期内达成时的最优选择全球AI领先地位的客观现实，一定程度表明美国现有的AI版权规则并未束缚其产业发展。一方面，这与美国极具包容性的版权法制度密切相关。
91010编辑于 2025-04-22中国供应链重塑全球牵引逆变器产业版图，华为跻身前五大供应商
3月4日消息，根据市场研究机构TrendForce集邦咨询最新研究显示，2024年第四季全球电动汽车牵引逆变器总装机量达867万台，环比增长26%。 其中，中国大陆与欧洲市场的强劲需求成为该市场的增长的主要动能，带动纯电动车(BEV)、插电混合式电动车(PHEV)的装机量均较前一季成长28%，并一举将华为推进全球前五大供应商之列。 TrendForce表示，2024年全球牵引逆变器市场装机量达2,721万台，其中，SiC（碳化硅）逆变器受益于特斯拉（Tesla）及中国车厂的采用，渗透率于第四季达到了16%，为当年度最高，对于竞争激烈的功率半导体产业是正面讯号 从逆变器供应商来看，比亚迪于2024年第三季已超越日本Denso（电装），并于第四季持续稳居全球市占率最高位置，达到了20%的市占率。相比之下，Denso份额则将至了13%。 排名第三的是特斯拉，市场份额为8%；排名第四的是汇川技术（INOVANCE Technology），市场份额为6%；华为则凭借问界系列的热销，首度成为全球第五大供应商，市场份额为4%。
17610编辑于 2026-03-19
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