NVIDIA RTX 30系激战AMD RX 6000系 设计创作显卡谁为王

今年下半年,NVIDIA和AMD在高端显卡市场相继发力,推出RTX 30系列和RX 6000系列显卡。性能上的跃迁不仅给游戏玩家们带来更流畅的游戏体验,同时也可让创意人士的工作效率得到大幅提升。此前MC为大家分享了RTX 30系列和RX 6000系列显卡在游戏性能上的众多对比评测文章,今天我们就将关注的焦点集中到它们的内容创作效率上,看看对于创意人士来说,什么显卡才是他们尽情挥洒创意的工作利器。     

聆听飞傲FD5

飞傲如今在耳机市场已经形成了较为完整的产品布局,旗下产品系列根据单元类型、佩戴方式等有着精细的划分。入耳式有线耳机算得上是其中最庞大的产品线,包括圈铁混合、纯动铁以及纯动圈三个系列。相比产品型号更丰富的圈铁FH系列和纯动铁FA系列,代表纯动圈的FD系列此前仅有一款不到400元的FD1“撑门面”。不过随着FD5的上市,飞傲开始补全其在纯动圈耳机市场上的“拼图”。     

INNOCN M1U 4K显示器体验

在多个显示器细分市场中,电竞显示器绝对算得上是各大厂商的重点。不过,也有部分厂商在着力发展专业显示器市场。我们知道,目前专业级显示器市场已经被戴尔、华硕、明基这类老牌厂商占据,加上专业显示器对色彩调校的技术门槛较高,所以一些名不见经传的品牌很难去抢占市场。不过,INNOCN试图在专业级显示器市场中有所突破,其在之前曾推出过N1U Pro便携式专业显示器,前不久又推出了M1U专业桌面级显示器。那么对于这款产品,它在专业色彩上的表现到底如何?我们将对其进行一番体验。     

高性价比“作战”利器 AOC CU34G3S电竞显示器

电竞显示器和专业设计类以及普通家用显示器不同,它更强调的是游戏的代入感和沉浸感。比如早在5年前就有部分显示器品牌将21∶9的显示器设计成电竞显示器,通过超宽广的显示面积提升游戏的临场感。后来,有显示器品牌开始试水在21∶9显示器的基础上加入曲面设计,进一步提升游戏的代入感。这也是为什么我们现在市面上很多大尺寸的曲面显示器都定位于电竞。电竞显示器经过多年更新换代,刷新率、分辨率、响应时间、曲率都已经有很大的突破,比如我们本期带来的这款AOC CU34G3S电竞显示器,它就采用了目前曲率值最小、弯曲弧度最大的1000R曲率,加上3440×1440分辨率和165Hz刷新率,或许能在游戏中带来别样的体验。     

国产芯片“全家桶” 紫光展锐多款新品抢先看

作为国内半导体业界备受关注的厂商,紫光展锐近年来新品不断。2020年底,紫光展锐在新品发布会上一口气推出了五款产品,涵盖了智能汽车、智能设备、5G射频等诸多应用场合。那么,这些新品都有那些特点呢?应用场合分别是哪里呢?今天,我们一起来了解相关内容。     

解锁Vlog的新玩法 华为nova8 Pro

拍得清楚,拍得漂亮,是过去衡量一款自拍手机好坏的标准,但是在Vlog时代,年轻人对“美”的认知有更多的理性思考。紧贴年轻潮流的华为nova系列自然因势而变,主打功能从自拍进化成视频拍摄,带来全新Vlog手机——华为nova8 Pro。前置双摄,“大眼”四摄作为主打Vlog视频拍摄的手机,华为nova 8 Pro搭载前置3200万像素100°超广角视频镜头和1600万像素人像镜头。自拍或录制视频时,超广角镜头不仅能够捕捉更多的场景,而且更显脸小,如同自带瘦脸模式,也能轻松应对地标打卡、多人自拍等需求。     

无人机群目标搜索的主动感知方法

为提升蚁群搜索算法在规模大的栅格环境中对未知目标的搜索效率,提出基于蚁群算法的主动感知搜索框架。该框架通过应用历史环境信息来选择无人机的运动方式,并由无人机运动方式和感知域信息得到新的环境信息,从而实现无人机群的智能自动化搜索功能。新方法计算出一种具有探索偏好的未搜索概率,可使无人机搜索时偏向未搜索程度高的栅格,以此来提高算法的搜索能力。同时,以未搜索概率和信息素作为运动方式决策的依据来建立一种新的运动方式选择机制。该机制不仅考虑了目标可能出现的区域,又可兼顾未知区域,从而可实现无目标先验信息条件下的搜索过程。仿真结果表明,此算法在规模大的栅格环境中,与现有算法相比具有更高的搜索效率,并且得到的目标分布信息将更加全面。     

融入类贡献抑制因子的灰度级模糊C均值图像分割

基于灰度级模糊C均值图像分割算法具有分割速度快的优势。由于无损检测图像中背景类和目标类差异较大,该算法不能有效地将目标分割出来,故提出改进的基于灰度级的模糊C均值算法。构建了一种与类大小反向相关的类贡献抑制因子表达式,将之融入目标函数后能够降低较大类对目标函数的贡献,这可避免较小类的聚类中心受较大类的影响而靠近较大类的聚类中心。最小化新的目标函数可得新形式的隶属度和聚类中心表征形式。采用类大小差异较大的无损检测图像进行试验,结果显示本文算法得到的分割图像视觉效果良好,而且指标G_mean也更高,进一步提升了基于灰度级模糊C均值算法适应能力。     

利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型

在无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base, BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。