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  • 中國推「雙積分」發展新能源車,明年4月起實施

    中國推「雙積分」發展新能源車,明年4月起實施

    新華社報導,中國工信部等五部委於9月28日聯合發布《乘用車企業平均燃料消耗量與新能源汽車積分並行管理辦法》(簡稱:「雙積分」管理辦法),擬從兩個方面進行積分核算管理,並納入準入條件;積分為負且未抵償歸零的企業,將調整生產或進口計畫。該辦法自2018年4月1日起實施,中國境內乘用車生產企業、進口乘用車供應企業一視同仁;而有關先前市場熱議的禁售燃油車時間表一事則未提及。

    截至2016年底,中國汽車保有量達到1.94億輛,車用汽柴油占全國汽柴油消費70%以上。中國工信部表示,為緩解能源與環境壓力,促進節能與新能源汽車產業發展的要求,辦法中建立積分核算制度和積分管理平台,明確積分核算方法,有條件地放寬小規模企業的燃料消耗量達標要求;對傳統能源乘用車年度生產量或進口量不滿3萬輛的乘用車企業,則不設定新能源汽車積分比例要求。

    2019年度、2020年度,新能源汽車積分比例要求分別為10%、12%;2021年度及以後年度的新能源汽車積分比例要求,由中國工信部另行公佈。

    另外,對積分計算和轉讓問題,辦法中提出,建立積分交易機制,由企業自主確定負積分抵償方式;企業平均燃料消耗量積分中,正積分可按照80%或者90%的比例結轉後續年度使用,也可在關聯企業間轉讓;新能源汽車積分中,正積分可自由交易,但不得結轉。

    (本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC0)

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  • 印度政府宣布向Tata Motors採購1萬輛電動車

    印度政府宣布向Tata Motors採購1萬輛電動車

     

    Thomson Reuters報導,印度政府9月29日宣布向Tata Motors Ltd採購1萬輛電動車、未來3到4年將用來分批汰換原有的公務車。Tata Motors將自11月起分兩階段供應電動車。印度政府約有50萬輛公務車。

    英國最大汽車製造商Jaguar Land Rover(Tata Motors子公司)9月7日宣布,2020年起旗下所有新車都將具備電動或油電混合驅動選項。英國跟隨法國以及馬德里、墨西哥城和雅典等城市的抗空汙腳步,7月宣布將自2040年起禁止販售汽油和柴油新車。

    livemint.com 9月30日報導,Tata第一批電動車將在今年11月交送給印度政府旗下合資企業「能源效率服務有限公司(Energy Efficiency Services Limited;EESL)」。

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  • 不看好歐洲純電動車市場,BMW 高層:監管機構想要,但沒有顧客真的需要

    不看好歐洲純電動車市場,BMW 高層:監管機構想要,但沒有顧客真的需要

    電動車已成為多數車商的發展趨勢,然而近日在慕尼黑舉行的 NextGen 活動期間,BMW 執行董事 Klaus Fröhlich 卻語出驚人的表示,他認為電動車轉型被過度吹捧,實際上消費者對這些車輛根本沒有需求。

    考量到 BMW 日前才宣布將加速純電動車發展計畫,Fröhlich 的發言看似大膽,但其實並非沒有道理。據了解,這項發言主要是針對遊說團體 Transport and Environment 日前公開譴責歐洲車商的回應。

    該篇報告 T&E 引述 EEA 的最新排氣數據,指出歐洲在電動車銷售明顯落後中美兩國,主要原因是市場純電動車的選擇和可用性都受侷限,而 T&E 認為,這是因為歐洲車商故意推遲純電動車的銷售計畫,好最大程度提高燃油車的利潤,「在環境方面,車商只會做法律規定他們要做的事情」。

    對這項指控,Fröhlich 表示,他認為 T&E 忽略了最重要的問題:那就是歐洲客戶實際上並不想買純電動車。

    Fröhlich 解釋,與美國人為不同目的駕駛不同車輛的習慣不同,歐洲人通常是「單車家庭」,車庫中只會有一輛車使用,因此他們並不願完全依賴純電動車,不應該拿美國的市場情況來比較。

    除此之外,還有充電基礎設施的普及問題,Fröhlich 認為,柴油引擎至少還有 20 年、汽油引擎至少還有 30 年,即使是俄羅斯、中東、中國中西部地區這些市場,在缺乏基礎建設下,燃油引擎都至少還有 10~15 年時間。

    「純電動車只適用中國、美國加州市場,至於其他地方,有更大電池的混合式動力車應該是更好的選擇。」

    除了基礎設施普及,Fröhlich 也指出,在電池原始材料,純電動車的成本要遠高於燃油或混合動力車,隨著未來市場對電池原料的需求增加,一旦供應鏈無法支持,那麼價格可能只會有增無減。

    Fröhlich 表示,如果政府能提供許多協助,BMW 可生產足以淹沒歐洲的百萬台純電動車,但在他看來,歐洲人並不想買這些東西,「監管機構想要純電動車,但沒有顧客真的需要。」

    (合作媒體:。首圖來源: CC BY 2.0)

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  • Java虛擬機詳解(十)——類加載過程

    Java虛擬機詳解(十)——類加載過程

      在上一篇文章中,我們詳細的介紹了Java,那麼這些Class文件是如何被加載到內存,由虛擬機來直接使用的呢?這就是本篇博客將要介紹的——類加載過程。

    1、類的生命周期

      類從被加載到虛擬機內存開始,到卸載出內存為止,其聲明周期流程如下:

      

      上圖中紅色的5個部分(加載、驗證、準備、初始化、卸載)順序是確定的,也就是說,類的加載過程必須按照這種順序按部就班的開始。這裏的“開始”不是按部就班的“進行”或者“完成”,因為這些階段通常是互相交叉混合的進行的,通常會在一個階段執行過程中調用另一個階段。

    2、加載

      “加載”階段是“類加載”生命周期的第一個階段。在加載階段,虛擬機要完成下面三件事:

      ①、通過一個類的全限定名來獲取定義此類的二進制字節流。

      ②、將這個字節流所代表的靜態存儲結構轉化為方法區的運行時數據結構。

      ③、在Java堆中生成一個代表這個類的java.lang.Class對象,作為方法區這些數據的訪問入口。

      PS:類的全限定名可以理解為這個類存放的絕對路徑。方法區是JDK1.7以前定義的運行時數據區,而在JDK1.8以後改為元數據區(Metaspace),主要用於存放被Java虛擬機加載的類信息、常量、靜態變量、即時編譯器編譯后的代碼等數據。詳情可以參考這邊該系列的第二篇文章——。

      另外,我們看第一點——通過類的權限定名來獲取定義此類的二進制流,這裏並沒有明確指明要從哪裡獲取以及怎樣獲取,也就是說並沒有明確規定一定要我們從一個 Class 文件中獲取。基於此,在Java的發展過程中,充滿創造力的開發人員在這個舞台上玩出了各種花樣:

      1、從 ZIP 包中讀取。這稱為後面的 JAR、EAR、WAR 格式的基礎。

      2、從網絡中獲取。比較典型的應用就是 Applet。

      3、運行時計算生成。這就是動態代理技術。

      4、由其它文件生成。比如 JSP 應用。

      5、從數據庫中讀取。

      加載階段完成后,虛擬機外部的二進制字節流就按照虛擬機所需的格式存儲在方法區中,然後在Java堆中實例化一個 java.lang.Class 類的對象,這個對象將作為程序訪問方法區中這些類型數據的外部接口。

      注意,加載階段與連接階段的部分內容(如一部分字節碼文件的格式校驗)是交叉進行的,加載階段尚未完成,連接階段可能已經開始了。

    3、驗證

      驗證是連接階段的第一步,作用是為了確保 Class 文件的字節流中包含的信息符合當前虛擬機的要求,並且不會危害虛擬機自身的安全。

      我們說Java語言本身是相對安全,因為編譯器的存在,純粹的Java代碼要訪問數組邊界外的數據、跳轉到不存在的代碼行之類的,是要被編譯器拒絕的。但是前面我們也說過,Class 文件不一定非要從Java源碼編譯過來,可以使用任何途徑,包括你很牛逼,直接用十六進制編輯器來編寫 Class 文件。

      所以,如果虛擬機不檢查輸入的字節流,將會載入有害的字節流而導致系統崩潰。但是虛擬機規範對於檢查哪些方面,何時檢查,怎麼檢查都沒有明確的規定,不同的虛擬機實現方式可能都會有所不同,但是大致都會完成下面四個方面的檢查。

    ①、文件格式驗證

      校驗字節流是否符合Class文件格式的規範,並且能夠被當前版本的虛擬機處理。

      一、是否以魔數 0xCAFEBABE 開頭。

      二、主、次版本號是否是當前虛擬機處理範圍之內。

      三、常量池的常量中是否有不被支持的常量類型(檢查常量tag標誌)

      四、指向常量的各種索引值中是否有指向不存在的常量或不符合類型的常量。

      五、CONSTANT_Utf8_info 型的常量中是否有不符合 UTF8 編碼的數據。

      六、Class 文件中各個部分及文件本身是否有被刪除的或附加的其他信息。

      以上是一部分校驗內容,當然遠不止這些。經過這些校驗后,字節流才會進入內存的方法區中存儲,接下來後面的三個階段校驗都是基於方法區的存儲結構進行的。

    ②、元數據驗證

      第二個階段主要是對字節碼描述的信息進行語義分析,以保證其描述的信息符合Java語言規範要求。

      一、這個類是否有父類(除了java.lang.Object 類之外,所有的類都應當有父類)。

      二、這個類的父類是否繼承了不允許被繼承的類(被final修飾的類)。

      三、如果這個類不是抽象類,是否實現了其父類或接口之中要求實現的所有普通方法。

      四、類中的字段、方法是否與父類產生了矛盾(例如覆蓋了父類的final字段、或者出現不符合規則的重載)

    ③、字節碼驗證

      第三個階段字節碼驗證是整個驗證階段中最複雜的,主要是進行數據流和控制流分析。該階段將對類的方法進行分析,保證被校驗的方法在運行時不會做出危害虛擬機安全的行為。

      一、保證任意時刻操作數棧中的數據類型與指令代碼序列都能配合工作。例如不會出現在操作數棧中放置了一個 int 類型的數據,使用時卻按照 long 類型來加載到本地變量表中。

      二、保證跳轉指令不會跳轉到方法體以外的字節碼指令中。

      三、保證方法體中的類型轉換是有效的。比如把一個子類對象賦值給父類數據類型,這是安全的。但是把父類對象賦值給子類數據類型,甚至賦值給完全不相干的類型,這就是不合法的。

    ④、符號引用驗證

      符號引用驗證主要是對類自身以外(常量池中的各種符號引用)的信息進行匹配性的校驗,通常需要校驗如下內容:

      一、符號引用中通過字符串描述的全限定名是否能夠找到相應的類。

      二、在指定類中是否存在符合方法的字段描述符及簡單名稱所描述的方法和字段。

      三、符號引用中的類、字段和方法的訪問性(private、protected、public、default)是否可以被當前類訪問。

    4、準備

      準備階段是正式為類變量分配內存並設置類變量初始值的階段,這些內存是在方法區中進行分配。

      注意:

      一、上面說的是類變量,也就是被 static 修飾的變量,不包括實例變量。實例變量會在對象實例化時隨着對象一起分配在堆中。

      二、初始值,指的是一些數據類型的默認值。基本的數據類型初始值如下(引用類型的初始值為null):

      

     

       比如,定義 public static int value = 123 。那麼在準備階段過後,value 的值是 0 而不是 123,把 value 賦值為123 是在程序被編譯后,存放在類的構造器方法之中,是在初始化階段才會被執行。但是有一種特殊情況,通過final 修飾的屬性,比如 定義 public final static int value = 123,那麼在準備階段過後,value 就被賦值為123了。

    5、解析

      解析階段是虛擬機將常量池中的符號引用替換為直接引用的過程。

      符號引用(Symbolic References):符號引用以一組符號來描述所引用的目標,符號可以是任何形式的字面量,只要使用時能無歧義的定位到目標即可。符號引用與虛擬機實現的內存布局無關,引用的目標不一定已經加載到內存中。

      直接引用(Direct References):直接引用可以是直接指向目標的指針、相對偏移量或是一個能間接定位到目標的句柄。直接引用是與虛擬機實現內存布局相關的,同一個符號引用在不同虛擬機實例上翻譯出來的直接引用一般不會相同。如果有了直接引用,那麼引用的目標必定已經在內存中存在。

      解析動作主要針對類或接口、字段、類方法、接口方法四類符號引用,分別對應於常量池的 CONSTANT_Class_info、CONSTANT_Fieldref_info、CONSTANT_Methodref_info、CONSTANTS_InterfaceMethodref_info四種類型常量。

    6、初始化

       初始化階段是類加載階段的最後一步,前面過程中,除第一個加載階段可以通過用戶自定義類加載器參与之外,其餘過程都是完全由虛擬機主導和控制。而到了初始化階段,則開始真正執行類中定義的Java程序代碼(或者說是字節碼)。

      在前面介紹的準備階段中,類變量已經被賦值過初始值了,而初始化階段,則根據程序員的編碼去初始化變量和資源。

      換句話來說,初始化階段是執行類構造器<clinit>() 方法的過程

      ①、<clinit>() 方法 是由編譯器自動收集類中的所有類變量的賦值動作和靜態語句塊(static{})中的語句合併產生的,編譯器收集的順序是由語句在源文件中出現的順序所決定的,靜態語句塊中只能訪問到定義在靜態語句塊之前的變量,定義在它之後的變量,在前面的靜態語句塊中可以賦值,但是不能訪問。

      比如如下代碼會報錯:

      

     

       但是你把第 14 行代碼放到 static 靜態代碼塊的上面就不會報錯了。或者不改變代碼順序,將第 11 行代碼移除,也不會報錯。

      ②、<clinit>() 方法與類的構造函數(或者說是實例構造器<init>()方法)不同,它不需要显示的調用父類構造器,虛擬機會保證在子類的<init>()方法執行之前,父類的<init>()方法已經執行完畢。因此虛擬機中第一個被執行的<init>()方法的類肯定是 java.lang.Object。

      ③、由於父類的<clinit>() 方法先執行,所以父類中定義的靜態語句塊要優先於子類的變量賦值操作。

      ④、<clinit>() 方法對於接口來說並不是必須的,如果一個類中沒有靜態語句塊,也沒有對變量的賦值操作,那麼編譯器可以不為這個類生成<clinit>() 方法。

      ⑤、接口中不能使用靜態語句塊,但仍然有變量初始化的賦值操作,因此接口與類一樣都會生成<clinit>() 方法。但接口與類不同的是,執行接口中的<clinit>() 方法不需要先執行父接口的<clinit>() 方法。只有當父接口中定義的變量被使用時,父接口才會被初始化。

      ⑥、接口的實現類在初始化時也一樣不會執行接口的<clinit>() 方法。

      ⑦、虛擬機會保證一個類的<clinit>() 方法在多線程環境中被正確的加鎖和同步。如果多個線程同時去初始化一個類,那麼只會有一個線程去執行這個類的<clinit>() 方法,其他的線程都需要阻塞等待,直到活動線程執行<clinit>() 方法完畢。如果在一個類的<clinit>() 方法中有很耗時的操作,那麼可能造成多個進程的阻塞。

      比如對於如下代碼:

    package com.yb.carton.controller;
    
    /**
     * Create by YSOcean
     */
    public class ClassLoadInitTest {
    
    
        static class Hello{
            static {
                if(true){
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "init");
                    while(true){}
                }
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            new Thread(()->{
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"start");
                Hello h1 = new Hello();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"run over");
            }).start();
    
    
            new Thread(()->{
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"start");
                Hello h2 = new Hello();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"run over");
            }).start();
        }
    
    }

    View Code

      運行結果如下:

      

     

       線程1搶到了執行<clinit>() 方法,但是該方法是一個死循環,線程2將一直阻塞等待。

      知道了類的初始化過程,那麼類的初始化何時被觸發呢?JVM大概規定了如下幾種情況:

      ①、當虛擬機啟動時,初始化用戶指定的類。

      ②、當遇到用以新建目標類實例的 new 指令時,初始化 new 指定的目標類。

      ③、當遇到調用靜態方法的指令時,初始化該靜態方法所在的類。

      ④、當遇到訪問靜態字段的指令時,初始化該靜態字段所在的類。

      ⑤、子類的初始化會觸發父類的初始化。

      ⑥、如果一個接口定義了 default 方法,那麼直接實現或間接實現該接口的類的初始化,會觸發該接口的初始化。

      ⑦、使用反射 API 對某個類進行反射調用時,會初始化這個類。

      ⑧、當初次調用 MethodHandle 實例時,初始化該 MethodHandle 指向的方法所在的類。

     

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  • 搶攻 EV 需求,三菱化學傳倍增美國鋰電池關鍵材料產能

    搶攻 EV 需求,三菱化學傳倍增美國鋰電池關鍵材料產能

    日刊工業新聞 3 日報導,為了搶攻電動車(EV)需求,三菱化學(Mitsubishi Chemical)將擴增鋰離子電池關鍵材料「電解液」產能,計畫於 2019 年度內(2020 年 3 月底前)將美國工廠(位於田納西州曼非斯)電解液年產能提高至 2 萬噸、將達現行的 2 倍水準。

    三菱化學計畫於 2020 年度結束前(2021 年 3 月底前)將電解液全球年產能提高至 8.5 萬噸、將較 2017 年度大增 95%,且計畫將另一項鋰電池關鍵材料「負極材」全球年產能提高至 2.9 萬噸(將較 2017 年度增加 61%),目標在 2020 年度將電池材料等新能源部門營收提高至 1,000 億日圓、2025 年度進一步倍增至 2,000 億日圓的規模。

    三菱化學 2018 年 12 月 26 日宣布,日本國內外電動車、插電式油電混合車(PHV)、油電混合車(HV)市場呈現急速擴大,因此將擴增日本「電解液」產能,計畫將四日市事業所的電解液年產能自現行的 1.1 萬噸大幅擴產約 5 成至 1.6 萬噸。

    日韓企業紛紛擴增鋰離子電池關鍵材料產能

    旭化成(Asahi Kasei)3 月 14 日宣布,因鋰離子電池以電動車等車用需求為中心呈現急速增長,故決議投資 300 億日圓對位於日本滋賀縣守山市的守山製造所、以及位於北卡羅萊納州的美國工廠進行增產投資,增產鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」,上述增產工程預計於 2021 年度上半年開始商轉,預估 2021 年度旭化成分隔膜全球年產能將擴增至約 15.5 億平方公尺、將較 2018 年度末提高 1 倍。

    住友化學(Sumitomo Chemical)日前也傳出將階段性提高南韓工廠產能,目標在 2021 年度將分隔膜總年產能(合併日本工廠產能計算)提高至 6 億平方公尺、將達現行的近 2 倍水準。

    全球第 2 大鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」廠商南韓 SK Innovation 5 月 27 日表示,計畫在 2025 年結束前將分隔膜產能提高至現行的 5 倍,SK Innovation 社長金俊 27 日在首爾舉行的記者會上表示,「目標藉由大規模增產、搶當全球龍頭」。在全球分隔膜市場上,日本旭化成市佔約 2 成、位居首位,SK Innovation 市佔率超過 1 成居次。

    日本民間調查機構矢野經濟研究所公布調查報告指出,因中國自 2019 年起開始實施新能源車規範,加上 2019-2020 年期間日歐車廠將進行車輛電動化,提振車用鋰離子電池材料需求今後將持續擴大,預估 2020 年全球 4 大關鍵材料(正極材、負極材、電解液和分隔膜)市場規模(廠商出貨金額)將擴增至 281.46 億美元、將較 2017 年暴增 9 成(增加 91.3%)。

    (本文內容由 授權使用。首圖來源:)

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  • 中國AI獨角獸完成全球競賽三連冠偉業:孫劍帶隊,曠視再刷榜

    中國AI獨角獸完成全球競賽三連冠偉業:孫劍帶隊,曠視再刷榜

      邊策 郭一璞 發自 凹非寺
      量子位 報道 公眾號 QbitAI

      全球 AI 競賽再奪 3 項世界第一,實現 COCO 重頭戲“物體檢測”三連冠。

      新歷史、新紀錄,榮耀屬於中國公司,展示的統治力堪比乒乓球。

      這就是 AI 獨角獸曠視科技,剛剛從全球 AI 頂會 ICCV 2019 傳來的捷報。

      而且 IPO 上市當前,無疑是既有實力的繼續展示。

      全球 AI 競賽再奪 3 項第一

      ICCV,國際計算機視覺大會,英文全稱 International Conference on Computer Vision。

      被譽為計算機視覺領域三大頂級會議之一,與 CVPR 和 ECCV 並列。

      ICCV 兩年舉辦一次,今年 10 月 27 日在韓國首爾開幕。

      不過剛剛開幕,中國力量就捷報頻傳,繼續展現在全球 AI 研發領域的潛力和實力。

      特別是在本屆 ICCV 的 COCO 挑戰賽上,曠視再度問鼎,拿下 COCO 物體檢測(Detection)、人體關鍵點(Keypoint)和全景分割(Panoptic)3 項第一。

      繼 2017、2018 年後再度奪冠,更是在最重要的“物體檢測”完成三連冠偉業,自 2015 年 COCO 開賽以來,前無古人,創下新紀錄。

      此外,曠視還獲得今年新設立的 COCO+Mapillary 挑戰賽的最佳論文獎(Best Paper Award),原因是“最具創新性的算法”。

      COCO 是 ICCV 2019 的重頭戲,也是 AI 視覺領域最具影響力的通用物體檢測挑戰賽。

      今年的 COCO 挑戰賽與往年不同,加入了新的規則:

    首先、參加者必須提交一份技術報告,該報告將替代先前要求的簡短描述。只有與報告一起提交的材料才會被考慮參賽,並被放入 COCO 排行榜中。

    其次,今年的每個挑戰賽都將設立兩個不同的獎項:最佳結果獎和最具創新獎。最具創新獎根據根據參賽作品的創新而非最佳成績來評定,最終由 COCO 獎項委員會決定,獲獎團隊將受邀參加 Workshop。

    最後,今年的大會針對所有挑戰提供最具創新性和成功解決方案的最佳論文獎。獲獎者將由研討會組委會確定。

      物體檢測任務是讓算法輸出邊界框輸出或實例分割,自動駕駛、醫療影像識別中都會用到。另外在 2019 年的挑戰賽中,只有具有目標分割輸出的檢測任務會被重點介紹。

      COCO 全景分割任務目的是生成豐富而完整的連貫場景分割,這是自動駕駛或增強現實等實際應用的中一項重要技術。

      人體關鍵點檢測是在不提供人位置的情況下,定位並返回人體各部位關鍵點坐標位置。關鍵點定位了頭、肩、肘、手、臀、膝、腳等部位,可以用於人的行為識別,對於安防技術有重大意義。

      三連冠偉業

      今年的 MS COCO 總共 7 項比賽,除了曠視的 3 項冠軍,香港中文大學-商湯科技聯合實驗室和南洋理工大學團隊也在 Object Detection 比賽中拿到了不含額外數據集的第一名。

      可以說中國軍團延續傳統,繼續在全球 AI 競技中展現實力。

      而且 COCO 中最被看重的“物體檢測”比賽,孫劍和其帶隊的中國軍團,更是實現了垄斷級的統治力。

      物體檢測項目,從 2015 年第一屆就存在,此後一直延續了下來。

      在第一屆比賽中,孫劍帶隊的 MSRA 團隊斬獲冠軍,成員包括何愷明(現 FAIR)、任少卿(現 Momenta)、代季峰(現商湯)和張祥雨(現曠視),所用的算法,是何愷明和 RBG 大神第一次合作的 Faster R-CNN。

      不過 2016 年,冠軍被谷歌研究院的G-RMI 隊拿下,只是所用的算法依然是 Faster R-CNN。

      2015 年第一屆 MS COCO 大賽中除了物體檢測,還有個生成圖片說明(Captioning Challenge)項目,當時奪冠的谷歌團隊,與人類 baseline 相比依然差了一大截,這個比賽項目也沒能繼續下去。

      在 2016 年,物體檢測之外的比賽項目變成了人體關鍵點檢測,當時奪冠的團隊來自 CMU。

      而從 2017 年開始,COCO 的各項比賽,就真正進入了中國時間——甚至可以更具體說“曠視時間”。

      這家中國 AI 獨角獸在孫劍加盟擔當研究院院長后,如虎添翼,在 COCO 競賽中展現出的實力,就像中國乒乓球、女排在奧運會展現的一樣。

      2017 年,MS COCO 的 6 個比賽項目中,曠視拿下了邊界檢測(Detection: Bounding Box)、人體關鍵點檢測(Keypoints)和地點實例分割(Places Instance Segmentation)3 個項目的冠軍,以及檢測分割(Detection: Segmentation)的亞軍。

      而在 2018 年的 6 個項目中,曠視拿下了物體檢測(Detection)、全景分割(Panoptic)、人體關鍵點檢測(Keypoints)和 Mapillary Panoptic4 個項目的冠軍。

      另外的兩個項目 DensePose 和 Mapillary 街景檢測則分別由北京郵電大學自動化學院模式識別與測控技術實驗室(BUTP-PRIV)和滴滴獲得——這一整屆比賽的冠軍都被中國團隊包了。

      所以算下來,曠視已經在三年 MS COCO 的比賽上拿到了累計 10 個冠軍。

      最重頭的“物體檢測”,更是完成三連冠偉業,前無古人。

      更加值得一提的是,之前我們也揭秘過,曠視在 COCO 上的統治力,去往年開始就啟用大牛老將帶實習生參賽的機制,於是諸多名不見經傳的本科實習生,早早就成為了 AI 世界冠軍。

      而且刷榜奪冠,不僅是鍛煉隊伍,而且對曠視自研的 Brain++,也是一次次最佳說明。

      在今年 ICCV 奪冠后,曠視研究院院長孫劍再次感謝曠視算法工具平台 Brain++,稱一連串成績的取得,離不開背後強大的 Brain++。

      曠視介紹,一方面 Brain++ 具備多機訓練方案,支持完備的底層算法,確保算法的高效實現與快速驗證。

      比如,在 COCO Detection 任務中,曠視重新設計了 RPN 匹配策略和 Proposal 採樣策略,使用兩階段檢測器即可直接獲得很好的高 IoU 檢測結果,甚至超過了使用更多階段的 Cascade R-CNN,最終大幅領先,取得 test-challenge 52.5 的冠軍成績。

      另一方面 Brain++ 針對計算機視覺定製優化,適合工業界的產品開發,為競賽技術的應用轉化鋪平道路。

      還集成了新一代 AutoML 技術,降低算法試錯成本,實現技術創新和產品落地齊頭並進。Brain++從算法設計、算法框架和算法平台三個方面為 AI 競賽保駕護航。

      在剛剛舉行的烏鎮世界互聯網大會上,Brain++還為曠視斬獲了“世界互聯網領先科技成果”。

      於是也有更多注意力開始關注起這個基礎算法研發平台,曠視聯合創始人及 CTO 唐文斌還比喻說,如果說曠視各種各樣的算法是“雞蛋”,那 Brain++ 就是出產“所有雞蛋”的“母雞”。

      總之,Brain++可以視為曠視面向 AI 時代的生產工具,而再配以優秀的人才,連續在全球 AI 競技中奪魁,自然也不是意料之外。

      One more thing

      最後,新冠軍、新紀錄和三連冠偉業之外,今年 COCO 的冠軍對曠視而言還有更多意義。

      一方面,這家 AI 獨角獸已經向港交所提交了招股書,IPO 上市只是時間問題,也將成為 AI 創業上市第一股。

      另一方面,就在不久前,曠視也突發遭遇偷襲,被美國列入了“實體名單”,成為“川普優選”的又一家公司。

      因為衝刺上市當前,還引發了更多關注。

      但 Brain++ 獲國家認證,COCO 比賽三連冠,毫無疑問就是最好回應。

      還是那句話,如果美國拉黑了你,不要悲傷,不要氣餒。

      猝不及防的日子,最好的回擊就是業績和人心。

      並且 ICCV 2019 這才剛剛開幕,聽說曠視的三連冠,還不是中國 AI 新榮譽的全部。

      讓我們保持關注,繼續期待~

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  • Gogoro 2 2020 年式全新改款,前方置物箱、智慧鑰匙卡、速度升級一次滿足

    Gogoro 2 2020 年式全新改款,前方置物箱、智慧鑰匙卡、速度升級一次滿足

    2019 年 Gogoro 除了推出新車款 Gogoro 3,也宣布迎接 Gogoro 2 系列的改版。Gogoro 2 2020 年式車款將為消費者帶來速度更快、使用更便利的新版 Gogoro 2,一起來看看改版後有什麼不同。

    截至目前為止 Gogoro 旗下掛牌的機車數量已經逼近 20 萬台,最近更連續 3 個月單月掛牌數超過 1.1 萬台。Gogoro 2 系列也成為全台同級車銷售冠軍,如果與 125cc 中高階同級車款銷售量相比,Gogoro 2 系列產品線的總銷售量可以達到中高階車款市佔率的 27%。

    Gogoro 2 2020 年式車款標榜更快、更智慧、更實用,帶來全方位的升級。改版後全面導入 iQ system 智慧鑰匙卡,只要輕輕觸碰就能進行解鎖。Gogoro 2 2020 年式也針對引擎進行調校,讓車速變得更快,所有車款靜止加速到時速 50 公里需要的時間全部縮短 0.1 秒。

    由於 Gogoro 3 的置杯架頗受好評,Gogoro 2 2020 年式也配備了多功能置物箱,可以擺放手機和手套等物品,也能做為飲料置杯架使用。置物箱也內附 USB 充電插槽,可以在放置手機時一邊充電。此外,新的電池已經陸續上線,單次電池交換可以騎乘的里程達到 170 公里。

    Gogoro 2 2020 年式改版將全面配置智慧鑰匙卡。

    前方多功能置物箱位於左邊,按壓之後即可開啟。

    前方多功能置物箱可以放置手機等物品。

    置物箱也能做為飲料置杯架使用。

    除了 Gogoro 2 系列改頭換面以外,元老級的 Gogoro 1 系列也有 2020 年式改版。同樣全面導入 iQ system 智慧鑰匙卡,不過感應位置位於車體尾端。原本需要加購的 Y 架也改為直接配置,方便車主掛放物品。

    在 Gogoro 眾多車種當中,2018 年度最暢銷車款就是 Gogoro 2 Delight。Gogoro 2 Delight 在女性用車級距獲得銷售第一的寶座,2019 年佔比更達到 32%。12 吋輪圈適應各種身型,省力 25% 的駐車架和輔助倒車功能獲得眾多車主的喜愛。為了回應消費者的愛好,Gogoro 宣布 Gogoro 2 Delight 將加入新的顏色,而且是已經停售的 Gogoro 2 Deluxe 的經典配色白色款和灰色款。

    Gogoro 2 Delight 2020 年式白色款。

    Gogoro 2 Delight 2020 年式灰色款。

    為了推廣車款改版,Gogoro 推出了新的購車優惠,即日起到 8 月 31 日購買 Gogoro 任何車款,就贈送 6 個月電池服務資費 299 元。如果選擇 299 元資費就代表可以享受 6 個月免費電持服務,如果選擇更高的資費就每月折抵 299 元。因應 2020 年式的改版,各車款將進行微幅的價格調整,預計上調台幣 1,180 元起。

    (合作媒體:。圖片來源:)

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  • 區塊鏈結合電動車充電系統,不怕被多收或少繳錢

    區塊鏈結合電動車充電系統,不怕被多收或少繳錢

    區塊鏈技術具有去中心化、分散式帳本等的特色,除了應用在金融業的加密貨幣,還可以涵蓋司法證據、能源交易,而現在美國科學家把腦筋動到電動車充電樁上,或許有助電動車主、充電服務商、業主之間建立信任關係。

    只要談到錢,總會讓人有些許顧慮,電動車車主會擔心超收、業主則是會擔心使用者少繳,滑鐵盧大學電腦科學博士生 Christian Gorenflo 表示,若沒有全然建立信任關係,直接跳過第三方仲介點對點(P2P)交易的區塊鏈是種良好替代方案。

    區塊鏈是基於程式運算與密碼學原理,因此開始運作後就不可竄改與撤銷;所有資訊也透明、公開,不需要再藉由第三方來確認,所有交易都會記錄在帳本中,因此運用在充電樁之後,就能提供消費者兼具穩定與安全,大規模的管理系統。

    在研究中,團隊也有跟充電服務商攜手合作,他們認為若要在能源領域採用區塊鏈技術,首先要釐清各方的信任關係,建立類似的安全識別方法,之後再設計小型區塊鏈系統處理相關的智慧合約,最終透過信任緩解區塊鏈(trust-mitigating blockchain),再逐步修改系統其他部分。

    研究員表示,這使得商業模式最終能夠從傳統-區塊鏈混合系統,轉換為分散式解決方案。Gorenflo 表示,他們希望可以建立機器對機器(M2M)的技術,而不是「人機對話」系統,若未來自駕車需要充電,它能感測到距離最近的充電站在哪,再自行過去充電。

    團隊希望,藉由降低對充電樁的疑慮,或許也會有愈來愈多人願意跟電動車充電服務商合作,進一步擴大充電樁部屬。

    而這也不是區塊鏈手次跨入電動車充電領域,奧地利能源供應商 Wien Energie 先前也宣布要跟區塊鏈公司 Riddle & Code 合作,推出以分散式帳本為技術的電動車充電系統。區塊鏈與能源管理的合作更是不計其數,日本消費性電子廠京瓷就決定與美國區塊鏈新創公司 LO3 Energy 攜手合作,在神奈川橫濱市的辦公室一同測試區塊鏈技術,運用區塊鏈平台管理分散式能源交易與虛擬電廠。

    LO3 Energy 的點對點分散共識網路平台將有助於使用者控制發電量與調度電力,彼此分享自家的電力,最終減輕中央電網的負擔,且其以太坊(ethereum)智慧型合約,更讓交易資訊可進行加密,再利用分散式帳本讓管理去中心化且難以竄改數據,使能源交易更加透明化。

    GTM Research 2018 年 3 月也指出,目前已有 122 家區塊鏈新創公司搶進能源市場,且有 54 家是在 2017 年之後才成立,GTM 電網邊緣分析師 Colleen Metelitsa 更指出,基本上每週都會有新公司登場。

    (合作媒體:。首圖來源: CC BY 2.0)

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  • Gogoro 發表 Gogoro S2 ABS,光譜靛新色登場

    Gogoro 發表 Gogoro S2 ABS,光譜靛新色登場

    Gogoro 推出了 Gogoro S2 系列的新車 Gogoro S2 ABS,首度在 Gogoro S2 車款上引進 ABS(Anti-Lock Brake System) 防鎖死煞車系統。

    Gogoro S2 ABS 最大的特色在於前後輪都搭載重車等級 BOSCH ABS 10 雙迴路煞車系統,煞車時系統會以每秒 200 次的高頻率監測前後輪轉動狀況,在車輪即將鎖死的瞬間自動釋放煞車,避免車輪在緊急煞車時鎖死。 Bosch ABS 10 雙迴路煞車系統重量僅 580 克,在僅少量提升車重的狀況下提升穩定性和操控性能。

    Gogoro 也與 MAXXIS 攜手研發 Gogoro S2 ABS 獨家的 ABS 性能胎,在雨天濕滑路面時更能有效發揮 ABS 系統的制動性,讓用戶騎乘更加安全。獨特的顏色也是一大亮點,Gogoro S2 ABS 車身運用多層次染色的超細緻顆粒珍珠漆,打造出新色光譜靛,車體顏色會隨著光線角度產生變化。此外,Gogoro S2 ABS 也調整了 USB 插孔的位置,移到左把手的下方。

    Gogoro S2 ABS。

    搭載重車等級 BOSCH ABS 10 雙迴路煞車系統是 Gogoro S2 ABS 的最大特色。

    Gogoro S2 ABS 的 USB 插孔位於左邊把手的下方。

    Gogoro S2 ABS 使用 iQ System 智慧鑰匙卡靠近 S 標誌解鎖。

    Gogoro S2 ABS 安全極速達到時速 92 公里,最大功率為 7.6 kW,靜止加速到時速 50 公里僅需 3.8 秒。Gogoro S2 ABS 時速 40 公里之下單次換電續航里程為 110 公里,時速 30 公里時單次換電續航里程則為 150 公里。 空車重量為 105 公斤,加上電池則為 123 公斤,擁有 25L 的置物空間。

    Gogoro S2 ABS 僅有光譜靛一款顏色,定價為 101,980 元台幣,補助最高的雲林縣汰換二行程機車換購電動機車補助最高 30,000 元,最低台幣 71,980 元起,即日起正式上市。購買 Gogoro S2 全車系任一車款,加贈市價約台幣 6,800 元的限量 ROAV 聯名墨鏡。

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  • 本田宣布 2021 年在歐洲停售柴油車,目標 100% 電動化

    本田宣布 2021 年在歐洲停售柴油車,目標 100% 電動化

    日本本田汽車公司(Honda Motor Co.)23 日宣布,該公司將於 2021 年前停止在歐洲銷售柴油車,目標是在 2025 年達成歐洲新售汽車全面電動化,成為喊出以電動車為終極願景的最新一家跨國汽車製造商。

    《日經亞洲評論》、路透社報導,根據歐盟規定,自 2020 年起,車商必須進一步限制新售汽車的平均二氧化碳排放量,從目前的每公里 120.5 克降至每公里 95 克,否則每輛車每超標 1 克即罰款 95 歐元,到了 2021 年,歐盟所有新車都必須符合這項規定。

    本田預估,2030 年時,混合動力車或純電動車將佔其全球銷量的三分之二。

    由於歐洲的柴油車需求下降,加上實施更嚴格的汽車碳排限制,本田今年 2 月表示,將於 2021 年關閉英國唯一製造廠,約 3,500 名員工面臨失業。

    其他日本汽車製造商也加入停售柴油車行列,包括日產(Nissan)決定停止開發柴油引擎,豐田(Toyota)及鈴木(Suzuki)已退出歐洲柴油車市場,而馬自達(Mazda)則計劃推出柴油電力混合動力車。

    受 2015 年福斯(Volkswagen)爆發「柴油門」醜聞影響,歐洲消費者對柴油車失去信心,令銷量節節下滑。根據歐洲汽車製造商協會(European Automobile Manufacturers’ Association)的數據,2018 年柴油車占歐盟新車銷量的 36%,低於 2015 年的 52%。波士頓諮詢公司(Boston Consulting Group)預測,2025 年時,柴油車所佔比率將降至 21%。

    (本文內容由 授權使用。首圖來源:)

     

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