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Jetbot实战系列07：机电控制设备的安装
机电控制是智能车最重要的输出功能，假如您使用Jetbot官方的自行打印车体并用组装方式来搭建智能小车的话，就需要搭配下图这个 ”DC-Stepper-Motor” 控制板，因为3D打印车体是根据这个控制板所设计的。
从云原生实战峰会看2022年云原生发展动向
1月11日上海，阿里云举办以“原生万物,云上创新”为主题的2022云原生实战峰会，来自阿里云、作业帮、韵达、分众传媒等企业技术负责人将分享云原生实战经验。
面向2030：影响数据存储产业的十大应用（下）：新兴应用
除了《面向2030：影响数据存储产业的十大应用（上）》里分享的六大商用阶段的主流应用，本篇我们还将分享几个处在萌芽或起步阶段应用，包括区块链、图技术、生成式AI、元宇宙等等。
全面优化取得MLPerf测试佳绩 Graphcore IPU有何独到之处？
近日，国际权威AI基准测试MLPerf公布最新一期训练（Training）榜单V1.1，参与厂商各显神通取得了不俗的成绩。其中，Graphcore通过已有的硬件平台，在主流AI应用中实现了上佳的表现。
持续创新·驱动计算：英特尔2021年技术发展大盘点
2021年，英特尔凭借在软件、芯片和平台、制程和封装以及大规模全球制造商的独特优势，推动异构计算，并通过四大超级技术力量——无所不在的计算、从云到边缘的基础设施、无处不在的连接、人工智能，驱动数字化未来。
整装齐发！联泰集群发布液冷系列新产品
从风冷到液冷，改变的不仅仅是制冷方式，而是整个产业的生态。随着外部大环境的背书，液冷技术在技术、生态体系的进一步成熟， “液冷变革”已不在遥远，联泰集群已做好了引领变革的准备。
龙蜥操作系统通过工信部电子标准院首批开源项目成熟度评估
近日，龙蜥操作系统（Anolis OS）顺利通过工信部电子标准院首批开源项目成熟度评估，成为四个参评项目中唯一获得“卓越级”（最高等级）的开源项目。这证明了龙蜥操作系统在社区建设、安全稳定、项目健康度、项目影响力方面的成熟能力与卓越表现。
浪潮K1 Power分布式存储系统助力司法数据安全保障
当前，在大数据、移动互联网等新兴技术加速融合发展的大背景下，全国各地司法系统纷纷加强司法数据的集中管理及异地容灾建设，夯实在线诉讼的基础，加速全流程网上办案进程。
Jetbot实战系列06：I2C总线与PiOLED
在“Jetbot实战系列05-Jetson的40针引脚”一文，已经将SFIO与GPIO之间的关系分析清楚，接下来就是带着大家更深入了解I2C引脚与开发库的使用，以及调整PiOLED显示内容的方法。
重塑企业创新方式 Serverless让云“开箱即用”
在亚马逊云科技，Serverless不止是一种计算服务，更是一种端到端的架构，除 AmazonLambda外，亚马逊云科技提供了全栈式的Serverless服务，广泛覆盖计算、存储、网络、容器、数据库、应用集成多个方面，帮助客户快速构建现代化应用。
Forrester全球AI基础设施报告：浪潮信息位于卓越者位置
近日，国际权威分析机构Forrester正式发布《The Forrester Wave：AI Infrastructure》报告（以下简称报告），浪潮信息凭借领先的AI技术实力及卓越的全栈AI解决方案成功入围该报告，并位列Strong Performers（卓越表现者）位置。
打造家居行业“元宇宙” 三维家用AI引领营销设计新风向
三维家3D产品负责人曹健告诉记者，家居行业是一个重设计、重视觉的行业。三维家云设计SaaS平台让家装设计变得轻量化、即时化，设计师可以更快速地为消费者输出效果图。
墨奇科技非接触3D指纹采集仪荣膺“蓝盾杯”技术创新奖
近日，墨奇科技的拳头产品——“墨奇非接触3D指纹采集仪”在2021第十届“蓝盾杯”安全识别技术奖评选中脱颖而出，荣获2021“蓝盾杯”安全识别技术创新奖。此次获奖再次印证了墨奇科技产品的创新性、先进性以及领先行业的技术水平。
赋能开发者，英特尔发布oneAPI 2022工具包
英特尔发布了oneAPI 2022工具包。此次发布的最新增强版工具包扩展了跨架构开发的特性，为开发者提供更强的实用性和更丰富的架构选择，用以加速计算。
安谋科技吴雄昂：核芯动力XPU，定义全新的融合计算架构
12月22日，中国集成电路设计业2021年会暨无锡集成电路产业创新发展高峰论坛（ICCAD 2021）在无锡拉开帷幕，安谋科技执行董事长兼首席执行官吴雄昂发表了题为《核芯动力XPU: 定义全新的融合计算架构》的主题演讲。
万国数据重磅发布第一代Smart DC，重新定义绿色智能数据中心
近日，万国数据在第十六届中国IDC产业年度大典（IDCC2021）活动上隆重举办以“绿色智能基础设施连接可持续未来”为主题的第一代Smart DC发布会。
HBM3内存：向更高的带宽突破
随着数据中心对人工智能和机器学习（AI/ML）的利用率越来越高，大量数据不断被产生和消耗，这给数据中心快速而高效地存储、移动和分析数据提出了巨大挑战。
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