性能为王 两款高端360mm一体式水冷上机体验

近两年,Intel和AMD在高端市场的竞争愈演愈烈,你有酷睿i9,我也有锐龙9。高性能的处理器,其功耗往往也比较高,比如锐龙95950X和酷睿i9-10980XE的功耗分别达到了125W和165W,特别是在进行超频时,功耗还会更高,从而导致发热量大幅增加。普通散热器很难及时带走处理器在高负载下所产生的热量,这时候就需要散热能力更强的高端风冷或一体式水冷散热器才能“镇压”处理器的“火气”。前不久,《微型计算机》评测室收到了分别来自ROG玩家国度的STRIX LC 360 RGB WE小白龙白色纪念版(后文简称ROG小白龙)和芝奇的上古水神ENKI 360一体式水冷。这两款产品都定位于高端市场,并且同为360mm规格,那么二者的性能如何?我们将一探究竟。     

创意,无须等待 和大家聊几套基于RTX显卡的创作设计配置

一直以来,我们大多数时候都在和玩家分享关于游戏应用的一些装机配置推荐。的确,对绝大多数电脑玩家来说,游戏是电脑应用的主旋律,无论经常或是偶尔。但对经常与电脑为伴的玩家来说,还有一类人群同样对配置、性能有着非常高的要求,甚至在很大程度上,他们对电脑性能的“特殊”高要求还超过了游戏玩家。这群人,我们通常将其称为—设计创作者,在很多时候,我们也将这群人常使用的电脑程序叫做“专业软件”。这群人,平时会怎样用电脑?     

英特尔换帅回归技术的大反攻?

2021年1月13日,英特尔公布的一则消息令这家公司获得业界的极大关注。当天,英特尔宣布任命帕特·基辛格(Pat Gelsinger)为新一任CEO,帕特·基辛格将在2月15日接替现任CEO司睿博(Bob Swan)。我们知道,前任CEO布莱恩·科再奇(Brian Krzanich)离职后,财务出身的司睿博临危受命,到目前也才上任两年,为什么在这个节骨眼上英特尔又换帅了呢?帕特·基辛格又是何许人?他能带领英特尔发起大反攻吗?     

基于 NSGA-Ⅲ和道路运输能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法

为高效调配露天矿卡车运输,进一步降低矿山企业运输成本,提出一 种新的基于 NSGA-Ⅲ和道路运输 能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法。 在车流规划阶段,以卡车总运输 量和卡车非作业时间最小为目标,以矿山 各生产要素和生产原则为约束,建立多目标数学模型。 采用 NSGA-Ⅲ多目 标遗传算法进行求解,求解出当前场景下 完成矿山任务需要启用的最少卡车数量,以及理想的车流规划。 在运输实 时调度阶段,提出道路运输能力饱和度的 调度策略,并和固定派车法组成综合调度方法来调整车流。 在某露天矿实 验结果表明:该方法提供了合理的车流规 划,在完成道路车流目标的同时,有效减缓了道路的拥挤程度,减少了卡车在 装载点和卸载点排队发生的频率,能对 矿山系统正常情况和特殊情况进行处理,实现了实时调度卡车排队最优。     

中低温煤焦油基炭微球的制备

通过馏分切割、温和加氢相结合对中低温煤焦油进行精制处理，精制后的原料采用分级热聚制备中间相炭微球。考察了精制处理条件对原料性质、中间相炭微球宏观外貌及微晶结构的影响。采用FTIR、GC-MS、族组成、元素分析对原料进行表征，采用SEM、XRD对中间相炭微球进行表征。结果表明：中低温煤焦油中300～430℃馏分油是制备中间相炭微球的较佳馏分。300～430℃馏分油中正庚烷可溶物（HS）质量分数高达84.76%，吡啶不溶物（PI）质量分数低至0.23%，杂原子含量低，芳烃化合物的环数为2～4环。300～430℃馏分油在T_H=350℃、p=8MPa、t=1.5h、剂油比1∶40（质量比）的条件下温和加氢得到的精制原料，经420℃热聚6h得制备的中间相炭微球宏观外貌、微晶结构较好。中低温煤焦油基炭微球的粒径范围为5～15μm，小球表面光滑，微观结构为地球仪型，经1450℃高温煅烧后，石墨化度达到12.33%。     

浅议SPC数据分析在质量管控中的运用

通过运用SPC数据分析,查找影响产品质量的因素,提升质量控制能力与水平,确保生产过程趋于稳定。     

膜分离技术在矿井水处理中的应用

通过对膜分离技术的工艺原理、分类、技术特点及应用进行简要介绍,基于矿井水处理和排放技术的发展对环境保护的重要意义,提出了矿井水处理工艺的注意事项。     

一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。