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9月12日，2023 AMD Radeon™ Pro 超高清视频渲染及先进算力基础技术论坛在马栏山（长沙）视频文创产业园召开，中电港、AMD和马栏山视频文创产业园共建的“先进计算产业联合实验室”正式揭牌，三方将积极发挥各自产品、技术、生态与资源优势，在高性能计算和超高清视频渲染等领域展开深入研究，共建AMD ROCm平台生态，推动高性能视频计算产业的进步，打造高清视频行业的技术创新策源地。
湖南省委宣传部副部长、省广播电视局党组书记、局长贺辉，湖南省工业和信息化厅副厅长彭涛，湖南省广播电视台副台长朱皓峰，长沙市委宣传部副部长罗小确 ，马栏山视频文创园党工委副书记、管委会主任易鹰， AMD高级副总裁、大中华区总裁潘晓明， AMD大中华区GPU销售总监高翔，AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖，中国电子信息产业集团有限公司科技发展部处长于春霖，深圳中电港技术股份有限公司董事长周继国，深圳中电港技术股份有限公司总经理刘迅，湖南弈安云信息技术有限公司总经理杨建胜等嘉宾共同为联合实验室揭牌。
中电港（股票代码：001287）是行业领先的元器件应用创新与现代供应链综合服务平台，是AMD EPYC（霄龙）服务器处理器在大中华及亚太地区的授权分销商，利用强大的应用创造新兴事物的能力和广泛的客户网络覆盖，结合市场需求开发推出多种EPYC产品应用方案与参考设计，以技术赋能方式服务计算产业高质量发展。本次联合实验室揭牌作为中电港中部智能硬件创新中心落地的先行计划，将为更多设计链业务落地马栏山奠定基础，进一步促进产业链协同创新。
AMD(NASDAQ股票代号：AMD）是高性能与自适应计算领域的领先企业，在超过五十年的历史中，引领了高性能运算、图形，以及可视化技术方面的创新，其EPYC解决方案已为全球主要的X86云平台所广泛采用。AMD ROCm 开放式软件平台专为提供出色灵活性和卓越性能而构建，让高性能计算和人工智能社区能够借助各种开源计算语言、编译器、库和工具来加快代码开发，从而解决当今世界所面临的艰巨挑战。
马栏山视频文创产业园是国家级广播电视产业园区、国家文化和科技融合示范基地。具备完善的视频制作产业链和丰富的视频制作经验，致力打造“具有全球影响力的数字视频产业链基地和媒体融合新地标”。
此次联合实验室的成立将成为三方深层次地融合合作的重要里程碑，为高性能计算、视频产业、AIGC领域的技术创新和产业进步注入澎湃动力。
中电港是行业领先的元器件产业应用创新平台，依托三十余年行业积累，实践大平台系统赋能、精专业创新驱动的“新分销”模式，提供设计链、元器件分销、协同配套和产业数据引擎等现代供应链综合服务解决方案。
中电港秉持“为客户服务，与伙伴共享”的经营理念，在履行社会责任的同时，努力打造元器件供应链生态圈，助力中国的电子信息产业发展。
小弟正在开发WINCE6.0的BSP中的SD卡驱动，CPU中有两个sdcontroller：一个连接了inand在系统中显示为storeagecard并能进行正常的读写。另外一个controller连接了外接的sdcard卡座（可以对sdcard进行插拔）。问题：现在插拔的sdcard初始化过程中，命令回应总是timeout!所以导致sdcard在系统中无法被识别！以下是相关调试信息：controller:0,slot:0,level:00,slot:0,p
五、串口调试本次是以串口发送发送数据和接收数据为例来进行简单调试，具体以打印版本号和打印向串口发送的数据为例：一、设置外部时钟1、设置外部晶振：我用的是12M的晶振所以设为12MHZ2、设置单片机工作频率：#ifdefined(STM32F10X_LD_VL)(definedSTM32F10X_MD_VL)(defi
本次活动提供了100套的产品。有幸得到一个，加下来将完成所有项目的基础测试，然后完成一个相对完整的项目。本次先进行下开箱。正面就是主芯片，比较简洁，主要芯片都隐藏在背后了。正面有一个大的12864显示屏。背面是所有元器件的集合，包含了WiFi模块，音频模块，仿真模块。上电后有测试历程，目前是播放一个语音和OLED屏幕显示。开发环境使用的是平头哥自己的CDK。本次开箱就先这样后续测试历程开始做项目。【平头哥RVB2601创意应用开发】开箱
D91欧洲车解码器■宝马系统宝马卡V3.50，至2002年各车型发动机、电子自动变速器、ABS、安全气囊、（ASC）、4～8气囊（SRS）、EML电子节气门控制等电脑控制管理系统的检测。■奔驰车系奔驰卡MB-PRO二合一专业卡，至2002年10月全车系电脑控制管理系统检测发动机、ECT电控变速器、4～8气囊（SRS），ABS、SAS、车身等。97年以前全车系所有附件。■大众奥迪SEATSKONA系统至2002年各车型发动机、变速箱、ABS、SRS、A/C、防盗、及全车系所有附件
《深度学习与医学图像处理》【学习分享6】医学图像分类处理和模型训练实践
《深度学习与医学图像处理》的第五章，重点讲述了医学图像的分类处理。这里的分类，是指通过深度处理工具和算法，对医学图像进行分类训练，最终对图片数据来进行预测。一、内容思维导图本章的思维导图如下：上图中，涉及到的概念非常多，虽然都配备了对应的代码，但是假如没有一定的基础，读起来比较费力，而且代码也可能运行不起来。经过反复的阅读理解，以及尝试，最终成功进行了实战。二、环境准备首先建立专门的python环境condacreate-ndoct
