2025年5月28日 全球知名的电子测量仪器厂商,普源精电(RIGOL)与本届赛事全国总决赛承办方大连理工大学达成合作共识,成为2025年TI杯全国大学生电子设计竞赛全国总测评设备合作商。这也是普源精电连续第四届成为该赛事国赛总测评的设备合作商。RIGOL相信,电子科技领域的人才培养与产业的深度融合是国家高质量发展的关键,作为全球知名企业,公司相信对教育事业的长期的投入是产业发展的基石。这一合作不仅是对RIGOL品牌影响力和创新能力的认可,更是校企携手推动产教融合、培养高素质电子科技人才的又一重要里程碑。
2025年TI杯全国大学生电子设计竞赛计划于7月30日至8月2日举行,目前各赛区已启动报名与培训,预计将吸引更多高校和选手参与。
深化产教融合,助力电子科技人才培养
2024年10月,普源精电中国区市场部总监孙晓川率队前往大连理工大学创新创业学院,与学院院长刘新、副院长吴振宇等展开深入会谈,并正式签署校企合作协议,双方在赛事测评工作的仪器配置、技术服务、标准规范等方面达成共识。此次合作进一步深化了校企协同育人机制,为电子科技人才的培养提供了坚实的基础。RIGOL将为2025年TI杯全国大学生电子设计竞赛提供并协调全国总测评所需全套测量设备,并确保测评系统的统一性与专业性。
在人才培养方面,普源精电不仅提供硬件支持,还通过多种方式助力学生提升实践和创新能力。RIGOL特别制作了“RIGOL电赛说”系列视频,涵盖竞赛准备、仪器测试等教程,帮助参赛学生深入了解仪器操作。此外,RIGOL还为参赛学生们精心整理了多套测试方案,供训练和比赛参考使用,进一步提升学生备赛效率和实战水平。
全方位支持赛事,构建高效服务体系
普源精电对2025年TI杯全国大学生电子设计竞赛的支持是全方位的。除了为辽宁、广东、广西、福建、湖南、湖北、山东、四川、甘肃、陕西、重庆等赛区提供赛前培训及测评仪器外,RIGOL还为参赛学生提供高端样机免费使用及技术支持服务。此外,RIGOL还将为校园赛、区域赛、省赛、全国总决赛等赛事提供技术和人员的支持保障,构建全面、高效的服务体系。
为了更好地支持赛事及广大师生,RIGOL还提供了多样化服务,包括仪器原理介绍及实操培训、示波器设计项目培训、结合历年赛题的仪器重点功能介绍等多类课程,并共享赛题解析、仪器功能介绍视频库等丰富资源。这些举措不仅提升了学生的实践能力,也为高校教师提供了宝贵的教学资源,对大学电子实验室的长期发展做出贡献。
多维度合作,推动电子教育发展
普源精电在电子教育领域的投入由来已久。经过20余年的实践与总结,RIGOL已与很多知名高校达成多维度、深层次、宽领域的合作,包括支持专业竞赛、申报协同育人项目、共建创新实验室、建设实习实践基地、开设定制课程、建立RIGOL Club、捐赠教育发展基金等多个维度。这些合作项目不仅为学生提供了实践机会,也为高校教师提供了教学支持,推动了电子教育的发展。
未来,普源精电将继续以饱满的热情和坚定的企业责任感,积极投入电子教育领域。RIGOL将通过技术创新和教育资源共享,为中国电子科技人才的培养与成长提供更多可能,为行业高质量发展持续注入创新动能。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。