飞秒级紫外激光：开启超快光子学新纪元

科学家们展示了持续时间不足一万亿分之一秒的超快紫外-C激光脉冲，并能够使用超薄半导体传感器对其进行可靠检测。该技术甚至被用于通过自由空间发送信息，这预示着强大的新型通信系统的出现。 工作在紫外-C波段（100−280 nm）的光子技术在从超分辨显微镜到光通信等领域都扮演着重要角色。随着这些技术的进步，它们有望在科学和工程领域开辟新的路径。 他们的团队开发了一个既能产生又能检测极短紫外-C激光脉冲的新平台。该系统将一个超快紫外-C激光源与由原子级薄层（二维）半导体（2DSEM）制成的紫外-C探测器相结合。 高效的激光生成与未来扩展负责激光源工作的Tisch教授强调了效率的重要性：“我们利用了非线性光学晶体中的相位匹配二阶过程，实现了紫外-C激光的高效产生。 由于这些组件与光子集成电路中的单片集成兼容，它们还可能实现广泛的未来技术，包括在飞秒时间尺度上工作的宽带成像和超快光谱学。FINISHED

超快的 fastText

4. 总结 Facebook Research 已经在 Github 上公布了 fastText 的项目代码。

激光器的快轴慢轴

最近设计的几款芯片，都因为出光角过大被砍了，特别对于multiple Emitter的激光芯片。 Emitter就是有电流注入地方，也就是发光条。 在来看下激光器的快轴和慢轴的定义 激光芯片的出光快轴和慢轴是针对Far-field来说的，也就是激光器的远场。 快轴是垂直于激光芯片正表面的，慢轴是平行于芯片表面的。 一般快轴的发散角大于慢轴，如上图，大功率的激光芯片，快轴的发散角基本上是慢轴的3倍以上。 对于更多的Emitter芯片，Emitter也较区域中心，可能和封装有关吧。

AIComm：StreamSync让AI通信超快超稳

图4：响应时间对比说明：此图以对数刻度展示StreamSync在不同并发用户数下的低响应时间和稳定性。客户端复杂度StreamSync显著简化了客户端开发。以下是对两种方式客户端实现的代码对比。 API接口的第三方中转平台有很多个，比如poloAPI、newAPI，以poloAPI（poloai.top）为例，它与StreamSync无缝协作，为开发者提供统一接口访问全球领先的语言模型（如GPT-4、

ELAN | 比SwinIR快4倍，图像超分中更高效Transformer应用探索

但是Transformer中的自注意力计算量代价过于昂贵，同时某些操作对于超分而言可能是冗余的，这就限制了自注意力的计算范围，进而限制了超分性能。 本文提出了一种用于图像超分的高效长程距离网络ELAN(Efficient Long-range Attention Network)。 受益于所提高效长程注意力设计，ELAN-light不仅取得了最/次佳性能，同时具有比SwinIR-light快4.5倍的推理速度，同时参数量与FLOPs均少于SwinIR-light。 上图与表在更多超分方案进行了对比，从中可以看到： 在所有尺度与基准数据集上，ELAN均取得了最佳性能。 比如NLSA甚至无法在NVIDIA 2080Ti GPU上执行x2超分任务，而ELAN则可以凭借更少计算量取得比这些复杂方案更高的性能。

可扩展超快OLAP引擎: Kylin

Kylin的的主要特点 1、标准SQL接口 2、支持超大数据集 3、亚秒级响应 4、可伸缩性和高吞吐率 5、BI及可视化工具集成 几个核心概念 数据仓库：（Data Warehouse）：大量历史性资料数据 4、构建Cube：增量构建和全量构建 5、历史数据刷新、合并（Segment） 6、查询Cube，标准的SQL的select语句。 增量构建：分全量和增量 流式构建：实现实时数据更新，对接Kafka实现，目前存在丢失数据的风险 支持对接方式： 1、WEB GUI --- Insight页面 2、Rest API 3、ODBC/JDBC 4、

YOLO-Fastest：超超超快的开源ARM实时目标检测算法

应该是现在已知开源最快的最轻量的改进版yolo通用目标检测算法（貌似也是现在通用目标检测算法中最快最轻量的），其实初衷就是打破算力的瓶颈，能在更多的低成本的边缘端设备实时运行目标检测算法，例如树莓派3b，4核 A53 1.2Ghz，在最新基于NCNN推理框架开启BF16s，320x320图像单次推理时间在60ms～，而在性能更加强劲的树莓派4b，单次推理33ms，达到了30fps的全实时。

Kallisto：超快的转录本定量工具

• 超快分析速度：Kallisto的算法极大地缩短了分析时间，适用于大规模的RNA-seq实验。 4. 运行分析：点击“运行”按钮，Kallisto将在后台处理数据并返回定量结果。 你可以访问usegalaxy.cn来体验Kallisto的可视化分析功能。

Tomcat国内镜像下载地址【速度超快】

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超快！大数据分析引擎ClickHouse

修改及删除数据 权限控制、数据备份与恢复、分布式管理等 2、列式存储与数据压缩 不同的列保存在不同的文件中，数据中的重复项越多压缩率就越高，数据的体量就越小，传输就越快，对网络带宽和磁盘IO的压力就越小，使用LZ4算法压缩 4、关系模型与SQL查询 关系模型（包括星型模型、雪花模型乃至宽表模型）相当于其它模型有更好的数据描述能力，另外注意ClickHouse SQL语法区分大小写。 六、ClickHouse的设计原则，如此之快的秘诀 1、着眼硬件，先想后做 2、算法在前，抽象在后 3、勇于尝鲜，不行就换 4、特定场景，特殊优化 5、持续测试，持续改进

ECCV 2020 ｜ 超快的车道线检测

很高兴和大家分享一下我们刚刚被 ECCV 2020 接收的新工作：一种超快速的车道线检测算法（Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection），能够达到SOTA 除了速度快之外，我们的方法还可以解决上文提到的另一个问题：局部感受野小导致的复杂车道线检测困难问题。由于我们的方法不是分割的全卷积形式，是一般的基于全连接层的分类，它所使用的特征是全局特征。 3 实验结果 我们在Tusimple和CULane上都进行了测试，都验证了我们的方法可以在超快速度下达到接近或超越SOTA方法的性能。 ? Tusimple数据集结果 可以看到在Tusimple数据集上我们的方法比SCNN[1]快了41.7倍，比SOTA的SAD[2]也快了4倍。

新版Mamba体验超快的软件安装

在一文掌握Conda软件安装：虚拟环境、软件通道、加速solving、跨服务器迁移中详细介绍的conda的基本使用和遇到问题的解决方式，也提到了mamba作为一个替代工具，可以很好的加速conda的solving environemnt过程。但有时也会遇到一个很尴尬的问题想用mamba就得先装mamba， 之前通过conda install mamba -n base -c conda-forge有时也会卡在solving environemnt这一步。想用mamba解决solving environemnt，就得先解决安装mamba的solving environemnt。

可投150英寸超巨幕 米家激光投影电视4K版发布：9999元

米家激光投影电视4K版正式亮相，首发尝鲜价9999元。米家激光投影电视4K版分辨率达到了4K级别，3000:1的对比度加上HDR10解码，更好支持高动态范围画面的呈现。 官方介绍，米家激光投影电视4K版直接置于电视柜即可投射高达80-150英寸超大画面，重新定义你的家庭影院概念。 同时米家激光投影电视4K版搭载专属定制研发的高保真音响系统，双全频加双高频的组合带来更为宽广的立体声音质，配合独有的音箱倒相管设计，释放出箱体内剩余声波，音量更澎湃。 此外，米家激光投影电视4K版支持AI语音控制，按住遥控器上的语音键想看什么说出来即可。 值得注意的是，官方强调米家激光投影电视4K版光源使用寿命达到了25000+以上，每天使用4小时可以使用约17年时间。

SLAM综述(4)激光与视觉融合SLAM

第四部分中，将介绍激光雷达与视觉的融合。 激光雷达和视觉SLAM系统　说到激光雷达和视觉SLAM系统，必不可少的是两者之间的标定工作。 IMU-TK[3][4]还可以对IMU的内部参数进行校准。 论文[5]提出了一种用于单目VIO的端到端网络，融合了来自摄像机和IMU的数据。 ? 激光雷达与IMU的对准是一种在三维空间中激光雷达和六自由度姿态传感器之间寻找外部校准的方法。激光雷达的外部定标见[10][11]。博士论文[12]阐述了激光雷达校准的工作。 ? [4] A. Pretto and G. Grisetti. Calibration and performance evaluation of low-cost imus. In Proc. of: 20th IMEKO TC4 International Symposium, pages 429–434, 2014. 【5】] Changhao Chen, Stefano

地大北京Applied Clay Science：超快焦耳加热秒级转化高岭土杂质合成4A

本研究采用超快焦耳加热法（UJH），首次实现从含白云母/石英杂质的低品位高岭土高效合成高纯度沸石4A。 图文解读超快焦耳加热路线首次实现从低品位高岭土秒级合成沸石4A：原料与Al(OH)₃/Na₂CO₃混合后，经1300°C闪速加热20秒，再通过水热结晶（90°C/10小时）定向转化，该工艺突破传统煅烧法对杂质矿物的处理瓶颈 XRD图谱证实超快焦耳加热彻底重构矿物相——高岭石、白云母及石英的衍射峰完全消失，同步生成钠铝硅酸盐与钾长石新相，表明1300°C/20s的极端条件成功解离惰性杂质矿物，将其硅铝组分高效转化为可结晶前驱体 产物XRD对比直接验证超快焦耳加热的提纯革命：传统法产物中顽固残留的石英（26.6°峰）和白云母（8.8°峰）在UJH路线中完全消失，仅存尖锐的沸石4A特征峰（如12.5°、21.6°），晶体学证据确证该方法将沸石纯度提升至近理论极限 总结展望本研究通过超快焦耳加热（UJH）技术（1300°C/20s）成功将含白云母、石英杂质的低品位高岭土转化为高纯度沸石4A，突破传统煅烧法无法转化杂质矿物的局限。

美军研制超快、轻量级无人机

Agency，DARPA）于2月12日新公布了其快速轻量自主飞行器（FastLightweight Autonomy，FLA）项目的视频片段，并称项目取得了里程碑式的进展：一架轻量级无人机能够携带高分辨率相机、激光雷达 研发团队还在这次测试中展示了无人机能够在目标物周围自主进行导航和操作——尽管速度不是那么快。 换句话说，微型无人机不仅要飞得快，还必须表现出对自己“要去哪里”有最基本的理解。

超快仓储机器人工作运行实录

视频：http://mpvideo.qpic.cn/0b2e2aaamaaaieagahnhr5sfbugda3iaabqa.f10002.mp4?

windows nodejs 安装超快超简单的方式，不用配置环境变量

【UR #4】元旦激光炮(交互)

一种很显然的$log^2n$的做法：首先在$a$中二分，然后再$b,c$中二分。这样可以得到$60$分的好成绩。

OverNet | 速度快&高性能&任意尺度超分

Abstract DCNN在超分领域取得了前所未有的成功，然而基于CNN的超分方法往往存在计算量过大的问题，同时大多模型仅能处理特定超分比例，进而导致泛化性能缺失，提升了内存占用需求(注：这里指的是模型部署过程中的模型大小 为解决上述局限性，作者提出了OverNet，一种轻量型CNN网络用于单模型任意尺度图像超分。 一般在超分中为避免信息损失，这个全局跳过连接不会添加ReLU激活。奇哉怪哉。 假设N为最大超分尺度，作者首先过尺度特征 ，它的分辨率尺度为 。 只能说：效果好且速度快的超分方案值得你拥有。更多实验结果与分析请查看原文。 image-20200809181635218 全文到此结束，对该文感兴趣的同学建议去查看原文。