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雷达信号处理培训
一、课程基本信息课程名称：雷达信号处理培训课程培训对象：雷达信号处理工程师、雷达系统设计师、电子对抗工程师、算法工程师、FPGA/DSP软件开发人员。培训目标：全面掌握雷达信号处理基本理论与处理流程。精通脉冲压缩、MTI/MTD、CFAR等关键技术。
AI 芯片怎么挑？对比 CPU/GPU/ASIC/FPGA，看懂各自取舍
目前，全世界超过90%的数据都是在过去的两三年之内产生的。随着人工智能、自动驾驶、5G、云计算等各种技术的不断发展，海量数据都将会继续源源不断的产生。预计到2025年，数据总量将比现在增长10倍。在这些技术的发展中，很大的一部分都基于对大数据的研究和分析。
芯片投资必看：CPU、MCU、SoC、GPU、TPU、NPU、FPGA、DSP 详解
一、CPU（Central Processing Unit，中央处理器）- 核心定位：通用计算核心，负责串行复杂逻辑、操作系统与任务调度，冯·诺依曼架构。- 关键特性：多级缓存、流水线、超标量乱序执行；CISC(x86) 复杂指令、RISC(ARM/RISC-V) 精简指令。
利多星智投：高速DSP芯片国产化，补齐信号处理短板
利多星智投跟踪通信、雷达产业链自主可控节奏，高速DSP芯片是专门面向实时数字信号处理设计的专用处理器，擅长高速滤波、FFT变换、信道编解码、波束形成等运算，具备硬件并行处理能力，延迟表现优于通用CPU。
新质生产力探寻：从传统信号处理到智能融合，中科本原的RISC-V全自主DSP之路
在全球半导体博弈进入深水区的当下，芯片国产替代早已不是一道“做不做”的判断题，而是“谁先做出来并规模化落地”的竞速题。数据显示，目前国内工业控制芯片整体国产化率已突破40%，通用型工控芯片更是超过50%。但有一类芯片，国产化率至今不到5%。
端侧AI，GPU重新崛起！
长期以来，为了应对图像渲染、语音识别、计算机视觉及神经网络推理等多元化任务，芯片厂商往往倾向于在SoC中不断叠加专用的加速模块——CPU、GPU、DSP与NPU各司其职。