2020伊始,陡然严峻的肺炎疫情让本应热闹的中国年逐渐沉寂,全国人民的心都被疫情牵动,与此同时,半导体行业企业的“芯”,也在与全国人民一起不停跳动。
1月30日,Arm中国通过社交媒体平台宣布,将向相关组织捐赠500万元人民币,用以支持新型冠状病毒感染肺炎疫情的防护工作。据悉,除资金外,Arm中国也在积极帮助相关组织协调医用物资资源,希望帮助缓解医用物资紧缺的情况。与此同时,Arm中国还向抗击疫情的医护人员、社会各界爱心企业和个人表达了敬意和感谢。
Arm中国成立于2018年,是本土的半导体知识产权(IP)研发公司,这是继联发科、高通等企业之后,又一半导体行业企业对武汉的积极援助。此前,半导体产业成为全国各届的关注焦点,是激发国人团结奋进的“芯”动力;这一次,武汉疫情牵动全国人民的心,半导体及相关科技企业纷纷采取行动,与社会各界一起守护武汉,守护中国人民的生命健康与安全。
聚焦武汉,这个位居新兴产业集群第一梯队的城市,有包括长江存储、天马、华星光电等知名半导体企业,这些企业一方面在严密防护的情况下保证正常生产;另一方面响应湖北省半导体行业协会的倡议努力打响疫情阻击战。
放眼全国,国内外的半导体行业及相关科技企业也都努力贡献自己的力量。
华为:向武汉市慈善总会账户捐赠3000万人民币,用于疫情防控。同时支撑湖北移动、湖北联通开通蔡甸火神山5G基站。
联发科:向武汉东湖高新区政府捐赠价值1000万元人民币的医疗相关物资,用于新型冠状病毒肺炎的疫情防控工作。
高通:将向中国相关组织捐款700万元人民币,支持新型冠状病毒感染肺炎疫情的防控工作。
英特尔:向国际红十字会捐赠100万美元,用于支持中国的Coronavirus新型冠状病毒疫情的防控工作。
新华三:向武汉市卫生健康委员会捐助蔡甸区火神山医院所需的网络通信与信息安全产品设备,并负责相关设备的部署、安装、调试等实施工作。
浪潮集团:紧急协调紧缺医疗物资发往疫区,首批近10万件医疗防疫物资已从各地启运,近日陆续抵达湖北黄冈疫区最前线;此外集团还组织成立了IT通信运维应急团队,积极响应电信运营商应急预案,全力为疫区提供通信保障。
海康威视:为武汉捐赠红外测温设备,1月22日至今,发往武汉的视频采集与分析、红外测温等系列产品近千套。
中科曙光:向湖北省及武汉市定点救治医院捐赠了一批包括服务器、工作站、存储、相关软件等在内的计算设备,用于疫情监测、诊治及信息存储等急需场所,同时在武汉紧急集结组建了一支IT运维应急保障队伍,全力保障湖北地区用户设备稳定高效运行。
科大讯飞:继向武汉地区捐赠首批价值50万元人民币的物资后,科大讯飞追加捐赠价值1000万的物资支持疫情防控战。
京东方:京东方向武汉市红十字会捐赠现金1000万元,用于紧急支援武汉及周边疫区前线抗击疫情及相关防治工作。
TCL华星:捐赠1000万元现金用于支援疫区前线抗击及防治工作。
三安光电:向荆州市捐款 1000 万元,全力支持荆州市新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作。
商汤科技:进行海外多方货源和渠道调配,筹集了约10万只N95医用口罩及其他相关防疫物资,通过国际快递和快速通道尽快将物资送达一线。
滴水成海,聚沙成塔,相信在广大企业及社会各界的共同努力下,疫情终将会被歼灭。武汉加油,湖北加油,中国加油!
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。