是德科技推出领先的基准测试解决方案以加快部署人工智能基础设施

  准确还原AI和机器学习工作负载的真实网络行为，具备高仿真度且可重复验证

  是德科技宣布，针对人工智能（AI）和机器学习（ML）基础设施ECO，推出了 AI数据中心测试平台，旨在加速AI / ML网络验证和优化的创新。该解决方案明显提高了AI基础设施的评估测试能力，并具有强大的扩展能力。

  AI的部署和使用在各行各业迅速增长，快速高效地训练和交付新的AI模型是各企业的第一个任务。AI / ML工作负载需要处理海量数据，这就要求高网络带宽和计算性能以减少训练时间。然而，设计和验证大规模“假设”场景评估的成本，即使对于大型AI运营商来说也是难以承担的。

  是德科技的AI数据中心测试平台为网络工程师提供了一个精确模拟AI负载的新选择。通过比较使用是德科技硬件负载设备的测试结果和基于真实AI加速器的测试结果评估网络性能

  为了克服这一挑战并加速AI / ML基础设施的设计和测试，是德科技 AI数据中心测试平台提供了灵活可配置的AI工作负载仿真、预设的评估测试应用选件和数据集分析工具，帮企业提高AI / ML集群网络结构的性能。

  简化评估测试流程 - 通过与大型的AI运营商与AI基础设施供应商合作，推出预置的评估应用程序选件，验证AI网络结构

  执行定义的AI / ML行为模型 – 实现用户和其客户之间的共享以帮助重复验证

  提供测试引擎选择 - 选择使用Keysight硬件负载设备上进行AI工作负载仿真，并在真实的AI加速器的软件端点上进行相同测试，从而对二者进行性能比较

  是德科技平台能够以较低成本实现真实场景的大规模验证和网络结构设计实验。该解决方案是对现有使用GPU来仿真AI / ML工作负载的有效补充，从而为AI运营商提供了一个更可扩展、稳定和集成的AI测试平台。

  是德科技的AI数据中心测试平台加速AI网络验证和优化的创新。该解决方案具有多个AI测试引擎，具备强大的扩展性和部署效率，可以帮助提高新型AI基础设施的性能

  650 Group 的创始人和技术分析师Alan Weckel表示：“800GE对于AI / ML的增长至关重要，有望成为历史上数据中心端口速度增长最快的技术。AI / ML带宽，在未来10年内，将以每年超过100％的速度增长，800GE将在这种增长中发挥关键作用。是德科技的解决方案处于测试AI / ML基础设施的前沿，这些基础设施预计在未来18个月内达到大规模量产。”

  Arista Networks 云和平台副总裁Martin Hull表示：“已经证明，高速以太网网络在遵循公开标准的同时，能够给大家提供兼顾成本和性能的解决方案，由此减少处理AI / ML工作负载的时间。是德科技的AI测试平台是验证Arista在AI网络设计方面技术领先性的极有价值的工具。”

  是德科技网络测试与安全解决方案副总裁兼总经理Ram Periakaruppan表示：“作为测试超高速800G以太网网络的领导者，是德科技在创新方面继续引领潮流，通过与云计算运营商密切合作，共同设计了这款具有里程碑意义的与众不同的新AI测试平台，实现了对超大规模AI工作负载的真实评估和仿真。”

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  11月14日-16日，第二届显示技术与计量测试研讨会（DTMS 2017）在美丽的厦门大学成功召开。此次会议由中国计量测试学会、国防科技工业光电子一级计量站、国家平板显示产业计量测试中心主办，厦门大学、厦门市计量检定测试院福建省LED照明与显示行业技术开发基地协办。海克斯康制造智能电子行业事业部营销总监陈果先生与大家伙儿一起来分享并展示海克斯康电子设备屏幕玻璃检验测试方案。 本次会议由国家质检总局计量司处长朱美娜女士、厦门市质量技术监督局副局长张金龙先生、厦门光电子行业协会秘书长马承柏先生、中国计量科学研究院所长林延东先生为大家抛砖引玉，以“未来显示技术与计量测试的机遇和挑战”为主题，讨论围绕显

  研讨会 /

  1 概述 软件测试是很广的概念。从其贯穿软件生命周期全过程来看，测试可分为模块测试、集成测试、系统测试等阶段。测试还可分为静态检查和动态运行测试两大类。在动态运行测试中，又可有基于程序结构的白盒测试（或称为覆盖测试）和基于功能的黑盒测试。测试不仅关注程序的功能，还有性有测试、强度测试等等。 要达到比较好的测试效果，除了要有周全的测试计划、可控的测试过程、测试人员丰富的经验外，还需要借助一些行之有效的辅助工具，尤其在当今软件规模日益庞大、测试工作量成倍增加的情况下。对应上述的测试分类情况，测试工具可划分为：支持对程序源代码进行静态规则检查和质量评估的静态分析工具、支持对程序单元进行动态覆盖测试的工具、对软件系统的整体运行性能进行测

  当准备去过FCC测试之前，请检查产品是不是工作在如下模式： 发射功率最大为0dBm：Bank0_REG6_Bit 的值小于等于2; 发射测试模式下,需要关掉接收,否则RX本振泄漏会超过标准：Bank0_REG0 =0； 产品的测试模式需要正常工作模式下，即发数据的方式以模拟真实情况，而不是只发单载波作为测试模式； FCC需要测试低、中、高三个信道，产品中一定要通过按钮可以直接切换不同信道，信道频率选择建议至少离开ISM频率边缘2MHz以上； 测试产品需要用本产品供电电源（如电池）,而不能用其它产品（如笔记本）作为电源； 如果以上设置已完成，在自己实验室请先确保传导测试没问题： 如果测试条件允许

  北京时间3月2日，北京智能车联产业创新中心正式对外发布了《北京市无人驾驶车辆道路测试报告（2019年）》（简称：2019北京报告），在这份报告中，百度在2019年测试总里程和测试车辆数量两项数据均位列第一，分别是75.4万公里和52辆。 在2月27日，全球无人驾驶最热的美国加利福尼亚州车辆管理局（简称：加州DMV），则发布了2019年无人驾驶人工接管报告（简称：2019加州报告）。这份报告主要公布三项数据：测试车辆数量、测试里程和每千英里接管次数（数值小为佳）。在每千英里接管次数上，百度以0.06次居首。 中美两国是全球无人驾驶发展最热门的国家，北京和加州是中美两个最具代表性的区域，在这两份官方的年度无人驾驶测试报告中，百度在

  2018年，一部智能机可以没有全面屏，但一定不可以没有AI。但对于大部分消费者来说，AI却是玄之又玄的存在。究竟什么是AI?AI又有啥作业?现阶段的AI又是不是真的能被称之为AI?这一系列问题，始终困扰着消费者。 造成消费者困扰的原因未必找不到。一方面，AI本就是非具象的存在。我们一眼能见到全面屏带来的屏占比提升，但很难具体感知到AI的明显作用。可能对于很多消费者而言，AI依旧等同于语音助手。所谓AI美颜，AI拍照，对比过往美图算法带来的提升，可能并不明显。 另一方面，AI市场鱼龙混杂。AI毕竟是热点，从营销的角度看，秉承着“人有我也有，我没也要有”的精神，AI势必会被移入到各产品的宣传之中。对消费的人而言，听惯了AI宣传的“

  灼热丝试验仪利用模拟技术评定灼热元件或过载电阻之类热源在极短的时间内造成热应力影响的着火危险性，是电工电子元件着火危险性试验仪器的系列产品之一。适用于评价电工设备及其组件和零部件、以及固体电绝缘材料或其他固体可燃性材料的可燃性实验和起燃温度试验。 1.1 测试原理 1、利用模拟技术评定灼热元件或过载电阻之类热源在短时间之内造成热应力影响的着火危险性。 2、灼热丝是一个规定的电阻丝环，用电加热到规定的温度，是灼热丝的顶端接触样品达到规定的一段时间，观察和测量材料的性能。3、本试验装置用于无火焰引燃源着火试验。 1.3 相关术语 试验温度和灼热丝的温度：灼热丝的顶端与试验样品接触前被加热并达到稳定的温度; 起燃时间：TI，从灼热丝顶

  //51代码 #include reg52.h #define uchar unsigned char #define uint unsigned int void delay(uint k) { while(k--); } uchar rec;//接受到的数据 sbit q1=P1^0; //输出点 sbit q2=P1^1; //输出点 sbit q3=P1^2; //输出点 sbit q4=P1^3; //输出点 sbit fk=P1^4; //反馈点 sbit j1=P2^4; //反馈发光指示 void light() { if(rec==1)q1=0; else i

  多输入多输出 (MIMO) 等现代技术方面的要求宽带宽、相位一致和多通道分析。 MIMO 雷达系统中的天线元独立运行，可覆盖较宽（通常为 180 度）的视场，无需进行定向调整 。因此，扫描时间显著缩短。MIMO 雷达利用时间、频率或编码技术，在接收器元素中对每个发射信号进行区分，从而提取目标属性。 宽带示波器，例如泰克 DPO70000SX 或 MSO/DPO70000DX 系列示波器，专为实现宽带宽和相位一致而设计，因此是一种理想的仪器。它支持中心频率、频谱宽度和分辨带宽 (RBW) 等参数的独立设置，与用于多通道控制和分析的 SignalVu VSA 5.3 软件版本配合使用，所得检测系统便是验证 MIMO 相控阵雷达的绝佳选择

  工具和技术 /

  Pico W5500 EVB TCP Server服务器创建及抓包分析

  (蔡红霞, 周传宏)

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