亚洲欧洲日产v| 中国科研团队研发出低功耗类脑神经形态系统级芯片

中国新闻网 2024-06-03 21:27:20 来源: 原创

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亚洲欧洲日产V:将日本工艺与欧洲设计相融合

开头:
随着全球化的不断发展,汽车行业也得到了蓬勃的发展。各大汽车厂商纷纷将目光投向多元化的市场,希望能够满足不同地区消费者的需求。在这样的背景下,日产汽车推出了一款特别定制版的亚洲欧洲日产V,将日本工艺与欧洲设计相融合,为消费者带来独特体验。

第一段:亚洲欧洲日产V的家族传承
亚洲欧洲日产V是日产汽车家族中的一员,它继承了日产汽车悠久的历史与技术优势。作为日产旗下SUV车型的杰出代表,亚洲欧洲日产V以出色的悬挂系统和动力系统著称。无论是在崎岖的山路还是平坦的城市街道上,亚洲欧洲日产V都能够展现出卓越的驾驶性能。在日产汽车悠久的历史中,亚洲欧洲日产V的诞生无疑是一次突破与创新,它将日本工艺与欧洲设计相结合,为消费者带来了全新的驾驶体验。

第二段:独特的外观设计
亚洲欧洲日产V以其独特的外观设计吸引了众多消费者的关注。亚洲欧洲日产V融合了日本和欧洲两个文化的元素,呈现出一种独特的美感。车身线条流畅,展现出动感与稳重并存的特点。前脸采用了欧洲风格的大嘴式进气格栅,不仅提升了空气动力学性能,还赋予了车辆强烈的视觉冲击力。同时,车身侧面的流线型设计使亚洲欧洲日产V看起来更加时尚,给人一种霸气且动感的感觉。此外,车尾的尾翼与双排气管设计进一步增强了车辆的运动感,彰显出亚洲欧洲日产V的个性。

第三段:舒适豪华的内饰
亚洲欧洲日产V的内饰同样给人留下深刻的印象。车厢布局舒适合理,采用了高品质材料打造。座椅采用了人体工学设计,提供了出色的支撑和舒适性。驾驶室内配备了丰富的科技设施,如大屏幕中控显示屏、导航系统和多功能方向盘等。此外,亚洲欧洲日产V还装备了智能驾驶辅助系统,提供了卓越的安全性能。无论是短途旅行还是长途驾驶,亚洲欧洲日产V都能够让乘客感受到一种豪华与舒适并存的驾乘体验。

结尾:
亚洲欧洲日产V是一个集合了日本工艺与欧洲设计的汽车杰作。它不仅继承了日产汽车悠久的历史与技术优势,还展现了独特的外观设计和舒适豪华的内饰。无论是在城市道路上还是在郊外山路中,亚洲欧洲日产V都能够为消费者带来卓越的驾驶体验。随着全球化的不断发展,亚洲欧洲日产V必将成为日产汽车在亚洲和欧洲市场中的代表之一,为消费者带来更多独特而充满激情的驾驶体验。
亚洲欧洲日产v

  中新网北京6月1日电 (记者 孙自法)如何借鉴人脑的低功耗特性发展新型智能计算系统?这是人工智能领域颇受关注的重要研究方向。

  中国科学院自动化研究所6月1日向媒体发布消息说,该所李国齐、徐波研究员团队与合作者共同研发出一套能够实现动态计算的算法-软件-硬件协同设计的、低功耗的类脑神经形态系统级芯片Speck,展示出类脑神经形态计算在融合高抽象层次大脑机制时的天然优势。

本次研究的类脑神经形态系统级芯片Speck设计框架。中国科学院自动化研究所/供图

  这项人工智能领域重要研究成果论文,近日在国际学术期刊《自然-通讯》(Nature Communications)发表。该研究实践证实高、低抽象层次大脑机制的融合能进一步激发类脑计算潜力,将为未来将大脑进化过程中产生的各种高级神经机制融合至神经形态计算提供启发。

  论文通讯作者李国齐研究员介绍说,人脑能够运行非常复杂且庞大的神经网络,总功耗却仅为20瓦,远小于现有的人工智能系统。因此,在算力比拼加速,能耗日益攀升的今日,借鉴人脑的低功耗特性发展新型智能计算系统成为极具潜力的方向。

本次研究基于的人脑中的注意力机制示意图。中国科学院自动化研究所/供图

  在本项研究中,合作团队提出“神经形态动态计算”的概念,通过设计一种类脑神经形态芯片Speck来实现基于注意力机制的动态计算,在硬件层面做到“没有输入,没有功耗”,在算法层面做到“有输入时,根据输入重要性程度动态调整计算”,从而在典型视觉场景任务功耗可低至0.7毫瓦,进一步挖掘出神经形态计算在性能和能效上的潜力。

  Speck是一款异步感算一体类脑神经形态系统级芯片,采用全异步设计,在一块芯片上集成了动态视觉传感器(DVS相机)和类脑神经形态芯片,具有极低的静息功耗(仅为0.42毫瓦)。它能够以微秒级的时间分辨率感知视觉信息,以全异步方式设计抛弃了全局时钟控制信号,避免时钟空翻带来的能耗开销,仅在有事件输入时才触发稀疏加法运算。

本次研究融合了注意力脉冲动态计算的类脑神经形态系统级芯片Speck原理示意图。中国科学院自动化研究所/供图

  李国齐指出,针对脉冲神经网络(SNN)在更高层面,比如时间维度中不能根据输入难易度调整其脉冲发放等“动态失衡”问题,这项研究基于注意力机制的神经形态脉冲动态计算框架,在多种粒度上实现对不同的输入进行有区分地动态响应。同时,Speck软件工具链编程框架支持动态计算脉冲神经网络算法训练和部署。

  该研究的实验结果表明,注意力机制可使得脉冲神经网络具备动态计算能力,即根据输入难易度调整其脉冲发放模式解决“动态失衡”问题,在显著降低功耗的同时,提升任务性能。在一个动态视觉传感数据集上,融合脉冲动态计算的Speck在任务精度提升9%的同时,平均功耗由9.5毫瓦降低至3.8毫瓦。(完)

【编辑:刘欢】

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