【TechWeb】8月20日消息，索尼公司日前发布用于物联网和可穿戴设备的高精度全球导航卫星系统（GNSS）接收器芯片，这款新型接收器芯片在双频定位操作中的功耗低至仅9mW。
这两款新芯片代码分别为CXD5610GF、CXD5610GG，样品发货日期为下月，价格1000日元（约合人民币65元）。
索尼介绍称，发布的新款芯片不仅支持传统的L1波段的接收，还支持目前正在通过GNSS星群扩展的L5波段的接收，从而实现双频定位。索尼自主开发的算法使得可穿戴设备在特殊的困难通讯条件下也能实现稳定、高精度的定位。
索尼新款芯片内置非易失性存储器，用于存储固件等。这种设计无需添加外部安装的存储器，就可以更新固件，并且节省了空间，让物联网和可穿戴设备的设计更为紧凑。
索尼新款芯片兼容全球定位系统（GPS），北斗卫星导航系统，伽利略卫星导航系统。
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日前，中国机械工业联合会召开科技成果鉴定会，宣布一款我国自主研制的100吨超大推力电动振动试验系统研制成功。振动试验系统可以模拟火箭、卫星、飞机等装备在运行过程中的使用环境，从检测装备结构和性能的可靠性，是发展航空航天、交通运输等产业的必备配套装置。科研团队解决了包括大功率输出工况下系统散热、冷却等诸多难题。
4月11日，以“合作共赢，数智同兴”为主题的2024年中兴通讯云网生态峰会在南京召开。中兴通讯行业终端春季新品发布会同步举行，重磅推出双卫星双系统5G安全旗舰中兴Axon60Ultra，首发“中兴鸿宇卫星通信技术”，支持5G-A、5G智慧通讯，延续独立安全芯片、双系统架构并支持自研安全操作系统，同时搭载全新中兴南海电池，由AI赋能的多屏协同、双向通话实时传译、智能功耗管理、AI影像等，服务通信办公安全、高效、智慧，助力行业客户数字化升级。中兴通讯终端持续聚焦政企行业，深耕5G和卫星通信技术，并持续精进AI，为手机性能、影像、通信注入全新动力，以全面创新能力为政企行业打造更加智慧、安全的行业终端产品，持续助推企业数字化转型发展。
快科技4月19日消息，今日晚间，极氪举办极氪009光辉上市发布会。会上，极氪首发随型安全气囊，因为传统MPV的二排座椅，乘客会将座椅放倒使用，乘客躺在座椅上，发生事故后，存在安全带无法约束的风险。而极氪009光辉版的随型安全气囊，在座椅腿部设置设置有安全气囊，事故瞬间弹出，可将乘客腿部抬起，牢牢固定在座椅上。同时，MPV二排座椅也会前后移动，传统头部气帘难以保护后移位置的乘客，极氪为此在二排座椅的左右侧，设计了头部气帘，可对二排乘客的头胸提供一体化重点保护。官方表示，在全球首创一体压铸C环座椅和随型安全气囊”加
特斯拉今日发布了全员信，正式宣布全球将裁员10%。马斯克表示公司多年来迅速发展，在全球拥有多家工厂，但随着公司快速发展，某些领域的角色和工作职能出现了重叠。2022年特斯拉新增员工人数为2.9万到了2023年这一数字已降至1.2万。
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ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
