快讯
作为全球自动驾驶核心芯片的重要提供商，赛灵思认为：高性能传感器是智能驾驶的解决之道，多传感器融合是智能驾驶的必经之路。赛灵思大中华区销售副总裁唐晓蕾 2021年10月19日在上海出席中国汽车工程学会年会暨展览会 （ SAECCE 2021）， 并就上述话题分享了其观点及思考，以下为其现场演讲精彩内容摘要。
安立（ Anritsu ）作为一家重点从事测试测量仪器业务的企业，其目标不仅在于提供可靠、新型的测试平台，还要在实现所需功能的同时，最大限度降低功耗。借助赛灵思 Zynq® UltraScale+™ RFSoC，安立成功开发出一款高性能、可扩展的 5G NR 测试测量平台。
UltraScale SEM IP 在从 Vivado IP 目录生成和从 IP 集成器目录生成时有一定的差异。这些差异是什么呢？UltraScale SEM 打算如何在 IP 集成器中使用？
本次创客马拉松参赛队伍需要通过使用基于PYNQ的智能小车，在完全未知地图的情况下，通过所提供的传感器完成主办方指定的挑战。最后进入决赛的队伍，则需要根据主办方提供的传感器清单，提出自己的创意并将其实现。最终，主办方将结合竞速日成绩和决赛所展现的创意，评选出最佳表现奖、最佳创新奖和最佳新人奖，并给予现金奖励。
赛灵思应用商店提供一个强大的平台，其可使用一个简单易用的安全数字版权管理 (DRM) 基础架构来发布、营销和销售您的解决方案，以覆盖云和本地范围内的全球客户。操作非常简单，我们的应用采用支持 DRM 的 Docker 容器封装，非常安全，可提供便捷的信用卡结算。
今天，视频分析广泛正应用于人们的日常生活。从帮助智能楼宇提升安全性、在智慧城市中检测拥堵与犯罪，到配合新冠防疫要求监测口罩佩戴情况，视频分析正助力解决各种实际问题，令商业和生活更加智能。数以亿计的摄像头被部署于城市、零售店、火车站以及制造生产线上。纵能眼观六路，但分析能力是否八面玲珑？
维海德最新打造的高端云台（PTZ，Pan-Tilt-Zoom ）摄像机VX600NF，以赛灵思 Zynq® UltraScale+™ EV 系列为核心部件，将超高清摄像机技术推上新高峰，让高端视频会议系统的部署触手可及。
费米实验室,普林斯顿大学，芝加哥大学等科研机构联合发表了基于PYNQ RFSoC框架的开源量子位控制器-QICK (QuantumInstrumentation Control Kit)，能够支持直接合成最高6GHz载波频率的控制脉冲。QICK包含Xilinx的ZCU111评估板，定制化的固件和软件和一个可选的定制化的模拟前端板。
如今的电子领域创新可以说是层出不穷，特别是 AI 领域更是精彩纷呈。开发者时常会有一些创新算法出来，而前面提到的硬件平台常常不能满足新算法的需求，因此，开发者要么修改他们的算法，要么更改硬件平台。这样创新的步伐不得不放慢下来。那么有没有这么一个平台呢？
AnDAPT采用集成、灵活和可编程AmP电源管理IC来支持为Xilinx Kintex和Artix FPGA以及子系列产品设备供电。
赛灵思今日宣布，其现场可编程门阵列（ FPGA ）和自适应片上系统（ SoC ）器件正为一系列索尼电子产品提供支持，用于专业音视频（ A/V ）应用，包括最新 XVS-G1 4K 直播制作切换台。赛灵思与索尼强强联手，借助双方前沿技术共同打造世界上最先进的音视频产品，用于拍摄和转播全球现场活动。
XILIINX开发者社区于09.22携手电巢直播平台进行了硬件平台+开发技巧+赛制详解的直播详解活动，为了便于更多的小伙伴学习，我们整理了本次直播的回放，帮助更多的的开发者和本次参赛者更好的理解赛灵思的AI技术路线，为您的参赛项目提供一些借鉴和参考。
长期以来，无线电接入网 (RAN) 市场主要由少数几家为网络运营商提供整体解决方案的供应商所服务。而向 5G 转型所带来的对更强网络性能的追求和底层软硬件复杂度的提升，为运营商门创造了机遇，使其能够考虑基于开放标准的 O-RAN 解决方案，摆脱单厂商解决方案的束缚。
赛灵思今日宣布，双方正合作开发 NEC 的下一代 5G 无线电单元（ RU），预计 2022 年可用于全球部署。赛灵思 7nm Versal AI Core 系列器件现已量产出货，将助力全新 NEC RU 实现更出色的性能。这些最新型 NEC 5G 大规模 MIMO RU 利用数字波束成形带来更高效的通信和更高带宽。NEC RU 旨在满足全球市场需求，将支持C-Band 在内的多种 5G 频段。
过去 20 年里，金融交易技术领域风起云涌：电子交易、算法、智能订单路由器持续演进；高频交易（ HFT ）兴起；为追求增强收益而寻找更复杂的阿尔法 （ Alpha ）搜索策略。伴随这些趋势，金融交易指令也经历了重大变化。
在过去，当软件工程师在CPU或者GPU上面进行开发时，需要改变或优化软件来适应硬件。但是随着近些年的人工智能，机器学习等科技的发展及普及，所有的软件开发者都在寻找一种让硬件适用软件的方式，由此提升程序开发的效率。同时也需要一个平台来适应各类开发人员的使用需求，这时候新的计算方式就应运而生了。
近日，OpenPOWER 基金会执行董事 James Kulina 在印度知名高等学府印度理工学院鲁尔基分校（IIT Roorkee）与 OpenPOWER 及 IBM 联合举办的OpenPOWER 堆栈技术研讨会上，分享了OpenPOWER基金会的最新进展及未来发展方向。
目前，业界已经有多种成熟的计算平台，比如CPU、GPU、DSP等，为什么还需要自适应计算这种新的计算形式呢？对于这个话题，赛灵思人工智能及软件市场总监罗霖(Andy Luo)先生给出了以下几点原因。
本文继续推荐Nick教授团队在相同的开源工程nanoPU的基础上做的进一步工作，将传输层进行硬件化的定制加速，可以在不到10ns的时间内处理传输层中的数据包，并且可以每2.6ns发出一个新数据包。
