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下代Nova Lake將有超大緩存版本：叫板AMD X3D
6月25日消息，最近幾年AMD憑借著X3D系列處理器，在游戲市場可謂是風生水起，那Intel這邊會有什么應對方式呢?
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國補引爆市場！一季度中國PC電競顯示器出貨激增56%
6月23日消息，根據(jù)IDC最新發(fā)布的《中國PC顯示器市場季度跟蹤報告》，2025年一季度中國PC 顯示器市場總出貨量707萬臺，同比增長14.0%。
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5月全球各國汽車銷量數(shù)據(jù)出爐 印度超過日本排第三
近日，有數(shù)據(jù)機構公布了5月全球各國汽車銷量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)涵蓋超30個國家和地區(qū)，其中，中國、美國和印度位列前三。
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馬斯克念叨了 10 年的自動駕駛終于上路！
當?shù)貢r間 6 月 22 日，特斯拉的 Robotaxi 在美國得州首府奧斯汀市正式開啟服務。首批 Robotaxi 的投放量大約在 10-20 輛，初期將優(yōu)先邀請一批投資人和社媒 KOL 參與體驗。
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印度團隊用太陽能實現(xiàn)分解水分子生產(chǎn)氫燃料
6月23日消息，據(jù)媒體報道，印度班加羅爾納米與軟物質科學中心(CeNS)近日取得重大科研突破，成功研發(fā)出新一代全太陽能驅動的水分解制氫裝置。這項由印度科技部(DST)支持的研究成果，標志著印度在綠色氫能技術領域邁出了關鍵一步。
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蘋果官網(wǎng)首次支持國補！iPhone、iPad、Mac等全支持
6月24日消息，在我國手機、平板等數(shù)碼產(chǎn)品國補實施近半年時間后，蘋果官網(wǎng)Apple Store也直接支持了國家補貼。
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文心快碼發(fā)布AI IDE：支持全流程AI輔助編碼
6月24日消息，據(jù)媒體報道，在百度AI開放日現(xiàn)場，百度發(fā)布智能代碼助手文心快碼獨立AI原生開發(fā)環(huán)境工具——Comate AI IDE。
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蘋果正談判App Store改革：避免高額罰款
6月24日消息，據(jù)報道，為了規(guī)避歐盟的高額罰款，蘋果正在與歐盟展開最后關頭的談判，可能愿意針對App Store政策做出讓步。
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高到?jīng)]人敢信！曝AMD Zen6 CPU頻率將遠超6.0GHz
6月24日消息，據(jù)最新爆料，AMD明年推出的Zen 6桌面CPU可能擁有驚人的頻率，將遠超過6GHz。
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曝三星1.4nm推遲至2028年！集中精力轉向2nm
6月24日消息，據(jù)媒體報道，三星原定于今年第二季度動工的1.4nm測試線建設計劃已被推遲，預計投資將延后至今年年底或最早明年上半年。
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納祥科技客戶案例拆解展示：RGB拾音燈方案，具備32位ARM處理器
納祥科技RGB拾音燈方案，通過音樂專用MIC采集聲音，驅動可尋址LED實現(xiàn)聲光同步。方案集成單片機、高敏麥克風及32顆燈珠，支持AGC增益與智能降噪，提供8種模式、4檔亮度、5檔速度及18色調節(jié)。
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低軌衛(wèi)星星間激光通信：捕獲跟蹤瞄準（ATP）系統(tǒng)振動補償算法
隨著航天技術的飛速發(fā)展，低軌衛(wèi)星星座在通信、遙感、導航等領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。低軌衛(wèi)星星間激光通信作為一種高速、大容量、抗干擾能力強的通信方式，成為構建全球高速衛(wèi)星通信網(wǎng)絡的關鍵技術。然而，低軌衛(wèi)星在太空中面臨著復雜的動力學環(huán)境和振動干擾，這嚴重影響了星間激光通信中捕獲跟蹤瞄準（ATP）系統(tǒng)的性能，進而影響通信的穩(wěn)定性和可靠性。因此，研究有效的振動補償算法對于提升低軌衛(wèi)星星間激光通信質量至關重要。
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RedCap終端節(jié)能設計：輕量化協(xié)議棧與DRX參數(shù)協(xié)同優(yōu)化
隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的蓬勃發(fā)展，對低功耗、低成本終端設備的需求日益增長。RedCap（Reduced Capability）作為5G NR（New Radio）面向中低速物聯(lián)網(wǎng)場景推出的輕量化5G終端技術，在滿足一定性能要求的前提下，通過降低終端復雜度來降低成本和功耗。然而，在追求更低功耗的道路上，RedCap終端仍面臨諸多挑戰(zhàn)。輕量化協(xié)議棧與不連續(xù)接收（DRX，Discontinuous Reception）參數(shù)協(xié)同優(yōu)化成為提升RedCap終端節(jié)能效果的關鍵策略，對于推動RedCap技術在物聯(lián)網(wǎng)領域的廣泛應用具有重要意義。
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抗干擾跳頻算法優(yōu)化：基于深度強化學習的自適應跳頻決策
在無線通信領域，干擾問題一直是制約通信質量和可靠性的關鍵因素。隨著無線通信技術的飛速發(fā)展，頻譜資源日益緊張，各種干擾源層出不窮，如惡意干擾、同頻干擾、鄰頻干擾等。跳頻通信作為一種有效的抗干擾技術，通過不斷改變載波頻率來躲避干擾，從而提高通信的抗干擾能力。然而，傳統(tǒng)的跳頻算法往往基于固定的跳頻圖案和規(guī)則，難以適應復雜多變的干擾環(huán)境。深度強化學習作為一種新興的機器學習方法，具有強大的決策和自適應能力，將其應用于抗干擾跳頻算法優(yōu)化，實現(xiàn)自適應跳頻決策，具有重要的研究意義和應用價值。
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后量子密碼遷移實踐：NIST標準算法在TLS 1.3中的性能基準
隨著量子計算技術的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)密碼算法面臨著前所未有的安全威脅。量子計算機強大的計算能力能夠在短時間內破解基于大數(shù)分解、離散對數(shù)等數(shù)學難題的傳統(tǒng)密碼算法，如RSA、橢圓曲線密碼（ECC）等。為了應對這一挑戰(zhàn)，美國國家標準與技術研究院（NIST）啟動了后量子密碼（Post-Quantum Cryptography，PQC）標準化項目，旨在篩選出能夠抵御量子計算攻擊的新型密碼算法。在網(wǎng)絡安全通信中，傳輸層安全協(xié)議（TLS）1.3作為保障數(shù)據(jù)傳輸安全的關鍵協(xié)議，其向后量子密碼算法的遷移成為當前網(wǎng)絡安全領域的重要實踐方向。對NIST標準算法在TLS 1.3中的性能基準進行研究，有助于評估遷移的可行性和影響，為實際部署提供參考。
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