2024 年 11 月 6 日 ,领先的智能电源和智能感知技术供应商安森美(onsemi,美国纳斯达克上市代号:ON),宣布其Hyperlux LP图像传感器获得全球电子技术领域知名媒体集团AspenCore颁发的2024全球电子成就奖(以下简称“WEAA”)之传感器类别年度创新产品奖。此奖项是对安森美在智能图像感知领域领先地位的认可,更突显了其在推动工业和消费类相机创新方面的实力。
安森美的Hyperlux LP图像传感器系列融合了运动唤醒、SmartROI等多种专有技术和功能,基于1.4 µm 像素提供业界领先的图像质量和超低功耗,同时大幅提高图像性能,即使在恶劣的照明条件下也能捕获清晰、生动的图像。此传感器系列应用场景覆盖智能门禁、安防摄像头、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)/扩展现实(XR)头戴装置、机器视觉和视频会议等。
利用卓越的模拟设计和像素架构,Hyperlux LP系列图像传感器优化了人们在购买设备时会考虑的两个最重要的因素:图像质量和电池寿命。该系列图像传感器提供了重要的性能,显著延长了电池寿命,并带来更精美、细致的图像。此产品系列还因为采用堆叠式架构设计,能最大限度地减少产品体积,产品系列中最小型号小如一粒米,成为受尺寸限制困扰的紧凑型设备的理想选择。
智能化、自动化等趋势推动着图像感知技术不断突破创新。安森美作为一家在图像传感器领域深耕多年的佼佼者,持续以市场需求为导向,在高分辨率、小型化、低功耗等方面不断推陈出新。公司拥有强大的制造和供应链,具备从晶圆制造到封装测试的端到端的内部完整产线以及外部供应链,技术领先,产品线丰富,可以提供成像模块和参考设计,以及整套软件开发包,推动机器视觉、智能楼宇、视频会议、安防等应用的蓬勃增长。
好文章,需要你的鼓励
卢森堡大学研究团队开发的RLDP框架首次将强化学习应用于差分隐私优化,创造性地解决了AI训练中隐私保护与模型效果的矛盾。该方法如同智能教练,能动态调整隐私保护策略,在四种语言模型上实现平均5.6%的性能提升和71%的训练时间缩短,同时增强了抗隐私攻击能力,为敏感数据的AI应用开辟了新路径。
这项由北京大学人工智能研究院完成的研究,首次从数据压缩理论角度揭示了大型语言模型存在"弹性"现象——即使经过精心安全对齐,模型仍倾向于保持预训练时的行为分布。
腾讯混元团队联合北京大学提出MixGRPO技术,通过混合ODE-SDE采样策略和滑动窗口机制,将AI图像生成训练效率提升50%-71%,同时在多项人类偏好评估指标上超越现有方法。该技术采用"从难到易"的渐进优化策略,专注于图像生成早期阶段的重点优化,并引入高阶求解器进一步加速训练过程,为AI图像生成的产业化应用提供了更高效可行的解决方案。