​北京2024年6月4日/美通社/ --在Computex 2024 开幕主题演讲上，AMD(纳斯达克股票代码: AMD) 详细介绍了全新的CPU、NPU 和GPU 领先架构，为从数据中心到个人电脑的端到端AI 基础架构带来强大算力。

据TrendForce研究显示，现阶段提供算力的主要来源以英伟达（NVIDIA）AI加速器为大宗，全球市占率约8成，但庞大需求量导致其AI加速器供不应求，不仅微软（Microsoft）、Google、 AWS、Meta等全球大型云端服务厂商（CSP）为避免被紧缺的供应状况钳制，纷纷加速其自研AI加速器，就连OpenAI也打算自行开发芯片，甚至欲透过全球筹资建立晶圆厂以因应未来AI发展需求。

新冠病毒的肆虐让整个 2020 年笼罩在恐慌之中，戴口罩成了人们外出必备 的“新日常”。新冠病毒主要通过飞沫传播和接触传播，正确选择佩戴口罩，可有效阻隔病毒传播。但在人流量庞大的商圈、车站等场所，仍有许多人拒绝佩戴口罩。若能在这些场所进行当前人群口罩检测，则能有效避免冠状病毒的传播。

每年，人工智能指数都会以更大的虚拟冲击力登陆虚拟桌面——今年，它的 393 页证明了人工智能将在 2023 年迎来一个真正重要的一年。在过去的三年里，IEEE Spectrum阅读了整个该死的事情，并拿出了一系列总结人工智能当前状态的图表。

本系统着眼机器视觉，是集合图像处理技术、HDMI 显示技术的智能装置， 通过网络摄像头获取人脸视频图像，通过 FPGA 进行分析处理，得到心跳信号， 并将计算得出心率值实时显示在 HDMI 屏幕上。

高层次结构和传统的ZYNQ的组成一样，RFSOC也是由PL和PS组成。其中下图中的红框内的RF相关的部分是硬化的，而并不是可编程逻辑，但却具有可编程性。

在本使用实例中，我们将以宽FOV应用为例，助您了解Basler的桶形失真补偿解决方案。该解决方案可根据不同的项目要求进行微调。如下方的系统图表所示，在收集原始图像数据、将其处理成不同版本并同时传输到PC DMA方面，图像采集卡发挥着至关重要的作用。这一综合过程可以让系统为最终分析、解析或应用完善的图像数据做好准备。

本文将详细介绍FPGA实现图像分屏技术的基本原理、具体实现过程、Python实现、FPGA实现。

随着信息技术的发展，人机交互技术逐渐由以键盘、鼠标等基于图形用户界面的方式，转变为以模拟和类似人类感知传输的信息类型。其中，手势识别因其具有的自然、直接、有效的交互特点，越来越受到研究人员的关注。

今天给各位大侠带来基于FPGA的“俄罗斯方块”设计，设计思路以及代码参考文档。本篇主要在FPGA上实现了一个经典小游戏“俄罗斯方块”。本项目基本解决方案是，使用Xilinx Zynq系列开发板ZedBoard作为平台，实现主控模块，通过VGA接口来控制屏幕进行显示。