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俄罗斯 HapticVLM 系统发布,触觉识别准确率 84.7%

来自俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究院的科研团队最新研发了一个名为 HapticVLM 的多模态触觉系统,材料识别准确率高达 84.7%。 根据介绍,HapticVLM系统的技术核心体现在其精巧的架构设计上。系统巧妙地融合了深度卷积网络与视觉语言推理技术,实现了从视觉信息到触觉反馈的无缝转换。整个识别过程如行云流水般顺畅:系统首先通过先进的ConvNeXt架构对物体进行深度扫描,精准识别出是金属的冰冷坚硬、木材的温润质朴,还是织物的柔软细腻。随后,系统会生成极其稳健的视觉嵌入数据,为后续的材料识别提供坚实的数据基础。 HapticVLM还具备了环境感知的智慧。借助最新的Qwen2-VL-2B-Instruct视觉语言模型,系统能够智能推测周围环境的温度状况,并将这一信息seamlessly整合到触觉体验中。 当用户的手指轻抚虚拟物体表面时,HapticVLM会通过高精度扬声器产生与特定材质完美匹配的振动反馈。这些振动并非简单的机械震动,而是经过精密计算的复合波形,能够准确模拟金属表面的坚实感、木质纹理的粗糙感,以及丝绸面料的顺滑感。每一次触碰都能带来令人信服的真实感受。 通过集成的帕尔贴模...

以赛育才,绽放创新之花:鲲鹏全面助力 PAC2025 巅峰对决

近日,第12届并行应用挑战赛(Parallel Application Challenge,简称“PAC2025”)在内蒙古鄂尔多斯圆满落幕。本届竞赛由全国信标委算力标准工作组指导,ACM中国高性能计算专家委员会与中国智能计算产业联盟联合主办,全球计算联盟高性能计算产发委协办,北京并行科技股份有限公司承办,吸引了来自全国各地高校、科研机构和产业界的200余支精英战队参与角逐。鲲鹏作为大赛的独家算力基座和核心技术支持平台,全程赋能赛事,助力打造了一场汇聚智慧与创新的并行计算盛会。 自2024年起,PAC大赛全面基于鲲鹏硬件平台,开创了“以赛促研、以赛促用、以赛育才”的自主算力生态新阶段。参赛作品基于鲲鹏处理器及KUPL并行编程框架进行代码优化与应用研发,切实推动了鲲鹏平台生态的融合与高性能计算算法的创新突破。 本届大赛最终有27支顶级战队挺进决赛,在应用赛道和优化赛道上涌现出兼具技术深度与产业价值的优秀作品。这些作品广泛应用于气象模拟、生物医药、大模型推理等关键领域,实现了显著的性能提升。通过实战检验,鲲鹏凭借其多核异构设计、高并发低功耗优势及完善的开发工具链,为参赛选手提供了稳定、高效...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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