XC7K480T-2FF1156I_XC7Z100-L2FF900I导读
。 知情人士称，这项交易最快可能在下周敲定。超微半导体(AMD)正就收购芯片制造商赛灵思(Xilinx)进行深入谈判，该交易价值可能超过300亿美元。
它利用高带宽片上网络 (NoC) 将代表处理器系统 (PS) 的标量引擎、代表可编程逻辑 (PL) 的自适应引擎与智能引擎有机结合在一起。Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是基于 TSMC 7nm FinFET 工艺技术构建的最新一代赛灵思器件。
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四款产品中，旗舰处理器为锐龙9 5950X，和锐龙9 3950X一样，都是双CCD模块、16核心32线程、8MB二级缓存、64MB三级缓存，其中三级缓存从四块16MB变成了两块32MB，分别由8个核心共享，最高加速频率从4.7GHz来到了4.9GHz，基础频率则为3.4GHz。
文本是人类最具智慧、最有影响力的创造之一。文本中所蕴含的丰富、精确的高级语义可以帮助我们理解周遭世界，并用于构建可部署在真实环境中的自主运行解决方案。因此，自然环境下的自动文本读取，也称为场景文本检测/识别或 Photo OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），已成为计算机视觉领域中关注度和重要性日益提高的研究课题。
针对AMD收购赛灵思的交易，华尔街日报分析指，AMD可能会利用其高股票估值作为谈判筹码，以推动这笔交易的进行，或让赛灵思以高价退市。今年以来，AMD股价飙升了89%，目前市值已超过1000亿美元，至1015.68亿美元。
随着人类语言书写形式的演进，已经发展出数千种独特的字体系。再加上大小写（大写/小写/全大全小/小型大写）、斜体（意大利体/罗马体）、缩放体（横向缩放）、粗细、指定大小（显示/文本）、波痕体、衬线（总体分为衬线体和无衬线体），这一数量可以扩充到数百万，使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。
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需要降低芯片成本，降低拍摄风险，缩短产品上市时间将进一步喷发。这相当于Xilinx的成功推广，并将与英特尔和Nvidia等公司展开更高的竞争。随着当前芯片制造工艺变得更加复杂并且芯片设计变得越来越复杂，芯片设计制造商的初始成本飙升，并且磁带的风险进一步增加。作为较大的竞争对手，Altera已于2015年加入英特尔，赛灵思的新竞争对手已成为英特尔，NVIDIA等公司。面对英特尔和NVIDIA等竞争对手，您应该专注于Xilinx的核心竞争力，即在硬件层面，它可以根据不同的工作负载和力量而非灵活和适应性，而不是传统的领域和竞争。
在OpenCV类型关系上，我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型，当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。IplImage对图像的另一种优化是变量origin原点，为了弥补这一点，OpenCV允许用户定义自己的原点设置。IplImage类型较之CvMat多了很多参数，比如depth和nChannels。
