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全国服务区域：
松原市(宁江区、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县)
邯郸市(涉县、邱县、曲周县、临漳县、成安县、丛台区、峰峰矿区、邯山区、鸡泽县、武安市、磁县、复兴区、广平县、永年区、馆陶县、大名县、肥乡区、魏县)
永州市(新田县、江永县、零陵区、宁远县、蓝山县、东安县、道县、祁阳市、冷水滩区、江华瑶族自治县、双牌县)
成都市(崇州市、锦江区、温江区、简阳市、蒲江县、双流区、邛崃市、武侯区、金牛区、青羊区、郫都区、新津区、金堂县、成华区、龙泉驿区、都江堰市、新都区、青白江区、大邑县、彭州市)
黄山市(黄山区、祁门县、歙县、黟县、休宁县、屯溪区、徽州区)
西宁市(湟中区、城西区、城中区、城北区、城东区、湟源县、大通回族土族自治县)
梅州市(丰顺县、平远县、五华县、大埔县、梅县区、梅江区、蕉岭县、兴宁市)
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、正镶白旗、苏尼特左旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、二连浩特市、多伦县)
酒泉市(金塔县、瓜州县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、肃北蒙古族自治县、敦煌市)
榆林市(子洲县、府谷县、靖边县、绥德县、吴堡县、米脂县、榆阳区、佳县、定边县、横山区、神木市、清涧县)
威海市(荣成市、乳山市、环翠区、文登区)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、乌兰县、天峻县、格尔木市、茫崖市、都兰县)
巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、博湖县、若羌县、焉耆回族自治县、和静县、库尔勒市、且末县、和硕县、轮台县)
商洛市(镇安县、柞水县、山阳县、商南县、洛南县、商州区、丹凤县)
珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)
沈阳市(康平县、辽中区、大东区、皇姑区、新民市、于洪区、沈河区、沈北新区、铁西区、法库县、浑南区、和平区、苏家屯区)
泰安市(东平县、新泰市、宁阳县、岱岳区、泰山区、肥城市)
攀枝花市(西区、仁和区、东区、盐边县、米易县)
西藏自治区
雅安市(雨城区、名山区、汉源县、宝兴县、荥经县、石棉县、芦山县、天全县)
三亚市(吉阳区、海棠区、天涯区、崖州区)
泸州市(叙永县、纳溪区、江阳区、合江县、龙马潭区、古蔺县、泸县)
庆阳市(宁县、正宁县、华池县、西峰区、镇原县、庆城县、合水县、环县)
巴彦淖尔市(乌拉特前旗、五原县、杭锦后旗、临河区、乌拉特后旗、乌拉特中旗、磴口县)
西安市(阎良区、新城区、莲湖区、鄠邑区、周至县、雁塔区、碑林区、灞桥区、未央区、临潼区、长安区、高陵区、蓝田县)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、易门县、澄江市、江川区、峨山彝族自治县、红塔区)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、恩施市、巴东县、咸丰县、利川市、鹤峰县、宣恩县、建始县)
忻州市(五寨县、偏关县、宁武县、五台县、保德县、繁峙县、岢岚县、忻府区、定襄县、代县、静乐县、神池县、原平市、河曲县)
晋城市(泽州县、沁水县、高平市、陵川县、城区、阳城县)
林芝市(工布江达县、波密县、朗县、墨脱县、米林市、巴宜区、察隅县)
海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
上饶市(广信区、余干县、铅山县、横峰县、弋阳县、万年县、鄱阳县、婺源县、广丰区、信州区、德兴市、玉山县)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
张家口市(张北县、蔚县、涿鹿县、怀来县、康保县、下花园区、桥西区、万全区、阳原县、赤城县、尚义县、桥东区、宣化区、怀安县、沽源县、崇礼区)
南充市(高坪区、顺庆区、西充县、营山县、嘉陵区、仪陇县、阆中市、南部县、蓬安县)
萍乡市(莲花县、芦溪县、上栗县、安源区、湘东区)
昌吉回族自治州(奇台县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、玛纳斯县、阜康市、呼图壁县)
克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)
怀化市(新晃侗族自治县、洪江市、鹤城区、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、中方县、会同县、沅陵县、溆浦县、辰溪县)
泉州市(鲤城区、丰泽区、惠安县、永春县、晋江市、南安市、泉港区、德化县、石狮市、安溪县、金门县、洛江区)
白银市(平川区、会宁县、白银区、景泰县、靖远县)
天津市(津南区、东丽区、河西区、武清区、河东区、宝坻区、红桥区、宁河区、南开区、西青区、蓟州区、北辰区、和平区、静海区、河北区、滨海新区)
吉安市(新干县、万安县、遂川县、青原区、吉安县、永新县、永丰县、峡江县、吉水县、安福县、井冈山市、泰和县、吉州区)
拉萨市(城关区、曲水县、堆龙德庆区、当雄县、林周县、达孜区、墨竹工卡县、尼木县)
海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、刚察县、祁连县)
柳州市(柳江区、城中区、柳南区、融水苗族自治县、柳城县、鹿寨县、三江侗族自治县、鱼峰区、柳北区、融安县)
十堰市(房县、丹江口市、茅箭区、郧西县、竹山县、张湾区、竹溪县、郧阳区)
兰州市(西固区、皋兰县、红古区、永登县、榆中县、安宁区、城关区、七里河区)
太原市(古交市、娄烦县、迎泽区、万柏林区、清徐县、小店区、尖草坪区、杏花岭区、晋源区、阳曲县)
七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)
阿坝藏族羌族自治州(汶川县、壤塘县、九寨沟县、若尔盖县、阿坝县、黑水县、金川县、小金县、马尔康市、松潘县、茂县、理县、红原县)
淄博市(桓台县、博山区、周村区、沂源县、淄川区、高青县、张店区、临淄区)
张家界市(武陵源区、桑植县、慈利县、永定区)
信阳市(潢川县、固始县、息县、新县、淮滨县、浉河区、光山县、商城县、罗山县、平桥区)
聊城市(东昌府区、阳谷县、东阿县、高唐县、茌平区、临清市、冠县、莘县)
白山市(江源区、抚松县、临江市、浑江区、靖宇县、长白朝鲜族自治县)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、奎屯市、霍城县、巩留县、尼勒克县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、霍尔果斯市、伊宁县、新源县)
阿里地区(普兰县、措勤县、改则县、札达县、日土县、革吉县、噶尔县)
眉山市(仁寿县、彭山区、东坡区、洪雅县、青神县、丹棱县)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
吴忠市(同心县、青铜峡市、利通区、红寺堡区、盐池县)
景德镇市(昌江区、珠山区、浮梁县、乐平市)
延安市(甘泉县、宝塔区、吴起县、子长市、安塞区、志丹县、富县、宜川县、黄陵县、黄龙县、洛川县、延川县、延长县)
宁德市(屏南县、周宁县、寿宁县、古田县、霞浦县、福安市、福鼎市、蕉城区、柘荣县)
孝感市(应城市、云梦县、大悟县、汉川市、安陆市、孝南区、孝昌县)
晋中市(灵石县、祁县、寿阳县、太谷区、榆社县、昔阳县、榆次区、介休市、平遥县、左权县、和顺县)
荆门市(东宝区、沙洋县、京山市、钟祥市、掇刀区)
海东市(循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、乐都区、平安区、互助土族自治县)
大连市(瓦房店市、中山区、金州区、西岗区、长海县、甘井子区、沙河口区、庄河市、普兰店区、旅顺口区)
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阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
丽江市(华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县)
曲靖市(马龙区、沾益区、麒麟区、陆良县、富源县、师宗县、宣威市、罗平县、会泽县)
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淮安市(盱眙县、淮阴区、金湖县、清江浦区、洪泽区、淮安区、涟水县)
保山市(施甸县、腾冲市、龙陵县、隆阳区、昌宁县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、兴仁市、望谟县、册亨县、普安县、贞丰县、安龙县、兴义市)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
来宾市(忻城县、武宣县、金秀瑶族自治县、兴宾区、合山市、象州县)
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朔州市(应县、平鲁区、怀仁市、朔城区、右玉县、山阴县)
开封市(通许县、禹王台区、尉氏县、顺河回族区、鼓楼区、兰考县、祥符区、龙亭区、杞县)
衡阳市(衡东县、石鼓区、耒阳市、雁峰区、南岳区、蒸湘区、衡南县、常宁市、祁东县、衡阳县、珠晖区、衡山县)
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澳门特别行政区
鸡西市(虎林市、麻山区、恒山区、鸡冠区、梨树区、鸡东县、城子河区、滴道区、密山市)
1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺
2.台积电计划2027年量产面板级先进封装
3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术
4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产
5.五家美企联合起诉特朗普政府，要求阻止其征收关税
6.视觉Transformer已经超越CNN：原因分析以及如何发挥它们的最佳性能
1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺
当地时间周一（4月14日），AMD宣布代号为“Venice”的第六代AMDEPYC处理器完成流片，预计将于2026年推出。
据悉，Venice是业界首个采用台积电N2制程技术流片的HPCCPU设计，凸显了AMD积极的产品路线图以及台积电生产节点的准备就绪。
AMD董事长兼CEO苏姿丰表示，台积电多年来一直是AMD重要的合作伙伴，AMD是台积电2nm制程以及硅谷州晶圆21厂的首家HPC客户，充分展现双方紧密合作，共同推动创新并提供先进技术，为未来发展提供动力。
台积电董事长兼总裁魏哲家表示，台积电与AMD的合作推动了显著的技术扩展，为高效晶圆带来了更佳的效果、功耗效率和良率。
台积电的N2工艺是其首个基于环栅（GAA）纳米片晶体管的制程技术。该公司预计，与上一代N3（3nm级）相比，该制程技术将使功耗降低24%至35%，或在恒压下提高15%的性能，同时晶体管密度也将提升1.15倍。这些提升主要得益于新型晶体管和N2NanoFlex设计技术协同优化框架。
另外，AMD宣布已成功验证了由台积电在其位于亚利桑那州凤凰城附近的Fab21工厂生产的第五代EPYC处理器的硅片。这意味着该公司部分当前一代EPYCCPU现在可以在美国生产。
苏姿丰表示，该公司将在美国生产更多的人工智能服务器。
2.台积电计划2027年量产面板级先进封装
据报道，台积电即将完成面板级先进芯片封装（PLP）的研发，并计划在2027年左右开始小批量生产。
为满足对更强大的人工智能芯片的需求，面板级先进芯片封装将使用可容纳更多半导体的方形基板而非传统的300mm圆形基板。
两位消息人士透露，台积电新一代封装技术的首代产品将使用310mm×310mm的基板。这比芯片制造商此前试验的510mm×515mm尺寸小得多，但仍然比传统圆形晶圆提供更多的表面积。
台积电正在加快开发进度。消息人士称，该公司正在中国台湾桃园市建设一条试点生产线，目标是在2027年左右开始小规模生产。
全球最大的芯片封装和测试供应商日月光早些时候证实，它正在建设一条采用600mm×600mm基板的面板级芯片封装线，但后来当它了解到台积电的起步尺寸较小时，决定在高雄再建一条与台积电相同尺寸的试生产线。
芯片封装曾被认为比芯片生产技术要求低。然而，对于人工智能计算芯片而言，诸如台积电CoWos芯片封装技术等先进封装方法，如今已变得与芯片制造同等重要。这是因为先进封装技术可将GPU、CPU和高带宽内存（HBM）集成到一块超级芯片中，例如英伟达的Blackwell。博通、亚马逊、谷歌和AMD也依赖台积电的CoWoS技术来满足其芯片封装需求。
3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术
据科技记者马克·古尔曼（MarkGurman）最新发布的消息，苹果公司将开始分析客户设备上的数据，以改进其人工智能平台，此举旨在保护用户信息，同时帮助其赶上人工智能竞争对手。
如今，苹果通常使用合成数据来训练人工智能模型，这些信息旨在模拟现实世界的输入，但不包含任何个人信息。但这些合成信息并不总是代表真实的客户数据，这使得其人工智能系统更难正常工作。
苹果的新方法将解决该问题，同时确保用户数据保留在客户的设备上，不会直接用于训练AI模型。此举旨在帮助苹果赶上OpenAI和AlphabetInc.等隐私限制较少的竞争对手。
该技术的工作原理如下——它获取苹果创建的合成数据，并将其与iPhone、iPad和Mac电子邮件应用程序中最近的用户电子邮件样本进行比较。通过使用真实的电子邮件来检查虚假输入，苹果可以确定其合成数据集中哪些内容与真实消息最一致。
这些技术将帮助苹果改进其AppleIntelligence平台中的文本相关功能，例如通知中的摘要、写作工具中综合思想的能力以及用户消息的回顾。
苹果4月14日在其机器学习博客的一篇文章中写道：“在创建合成数据时，我们的目标是生成在主题或风格上与真实内容足够相似的合成句子或电子邮件，以帮助改进我们的摘要模型，但苹果不会从设备中收集电子邮件。”
大型语言模型是现代人工智能的核心技术，它们为苹果去年发布的AppleIntelligence功能提供支持。除了使用合成数据外，苹果还利用从第三方获得许可或通过扫描开放互联网找到的信息来训练其模型。对合成数据的依赖有其缺陷，该公司的工具会在通知中歪曲想法，并且在某些情况下无法提供准确的文本摘要。
从理论上讲，新系统可以改进苹果的模型，这是其在热门人工智能领域成为有力竞争对手的关键一步。苹果的人工智能团队发现其产品落后于竞争对手，这促使其最近对Siri语音助手及相关工作进行了管理层重组。
该公司将在即将发布的iOS和iPadOS18.5以及macOS15.5测试版中推出新系统。周一早些时候，这些即将发布的版本的第二次Beta测试已提供给开发人员。
苹果还表示，它正在采取以隐私为中心的方式，改进用于支持其他AppleIntelligence功能的模型，例如ImagePlayground、ImageWand、MemoriesCreation和VisualIntelligence。
该公司已经利用一项名为“差异隐私”的技术来改进其Genmoji功能，该功能允许用户创建自定义表情符号。苹果在博客文章中表示，该系统使用该系统“识别流行的提示和提示模式，同时提供数学保证，确保独特或罕见的提示不会被发现”。
这个想法是为了追踪模型在多个用户提出相同请求的情况下的响应情况，比如，要求一只带着公文包的恐龙并改善这些情况下的结果。这些功能仅适用于选择启用设备分析和产品改进功能的用户。这些选项可在公司设备“设置”应用中的“隐私和安全”选项卡中进行管理。
苹果表示：“基于我们多年来使用差异隐私等技术以及合成数据生成等新技术的经验，我们能够改进AppleIntelligence功能，同时保护选择加入设备分析程序的用户的隐私。”
苹果的人工智能团队几个月来一直处于动荡之中，媒体报道了该团队的困境、领导问题、产品延迟和高管变动。
今年3月，苹果对其人工智能团队的部分管理层进行了改组，将Siri的管理职责从高管JohnGiannandrea手中剥离，并将语音助手团队移交给VisionPro创始人MikeRockwell和软件主管CraigFederighi。苹果计划在6月份宣布AppleIntelligence的升级，但要到明年才会实现Siri期待已久的功能。
4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产
报道，知情人士透露，仁宝电脑、纬创资通旗下纬颖科技以及美国捷普将对AMD的人工智能服务器组装厂提交修改后的报价。此前有消息称，英业达和和硕也对这些资产感兴趣，但这两家公司后来已退出竞标。
知情人士称，AMD正与顾问合作，并要求在未来几天提交新的报价，该公司计划在第二季度末完成出售，交易价值可能在30亿美元至40亿美元之间。
此次出售位于得克萨斯州和新泽西州的美国制造资产正值许多中国台湾电子公司争相在美国建厂，以规避美国总统特朗普当前或未来加征的关税之际。一位知情人士表示，竞标者认为这些工厂很有价值，因为它们拥有1500名技术熟练的员工。
AMD通过斥资49亿美元收购ZTSystems继承了这些工厂，该交易于3月底完成。AMD去年表示，将出售制造业务，以避免与戴尔和惠普等客户竞争。
审议仍在进行中，目前还不确定AMD是否能够达成协议。
行业研究分析师KunjanSobhani和OscarHernandezTejada此前估计，该制造部门的售价可能在15亿美元至30亿美元之间。在被AMD收购前的12个月里，该服务器制造业务的营收约为100亿美元。
对于潜在买家来说，这是一个抢占用于制造人工智能热潮核心的服务器设施的机会。人工智能芯片领域的主导者英伟达表示，计划在未来四年内通过制造合作伙伴关系在美国生产价值高达5000亿美元的人工智能基础设施。
包括鸿海在内的中国台湾企业都依赖墨西哥作为其重要的人工智能服务器组装和零部件生产中心。自2024年11月特朗普胜选以来，鸿海已在美国购置土地，并于上个月表示将宣布加大对美投资。其中国台湾同行广达董事会也已批准为其美国子公司增资2.3亿美元。
5.五家美企联合起诉特朗普政府，要求阻止其征收关税
一个法律倡导组织请求美国国际贸易法院阻止唐纳德·特朗普总统对外国贸易伙伴征收全面关税，称总统超越了其职权。
该诉讼由无党派组织“自由司法中心”代表五家从受关税影响国家进口商品的美国小型企业提起。该诉讼质疑特朗普4月2日“解放日”征收的关税，以及美国单独对中国征收的关税。
自由司法中心高级法律顾问JeffreySchwab在一份声明中表示：“任何个人都不应有权征收对全球经济造成如此巨大影响的税款。宪法赋予国会制定税率（包括关税）的权力，而不是总统。”
白宫发言人HarrisonFields在一份声明中为特朗普的关税政策辩护。
“反特朗普人士会一直反对他，但特朗普总统正在捍卫民众利益，阻止我们的贸易伙伴（尤其是中国）利用美国。他的计划为企业和工人创造了公平的竞争环境，以应对美国长期存在的贸易逆差这一国家紧急状态。”HarrisonFields说道。
特朗普政府在佛罗里达州联邦法院面临类似的诉讼，一位小企业主请求法官阻止对中国征收关税。
特朗普对所有国家/地区的商品征收10%的关税，并对政府认为对美国进口设置高壁垒的国家/地区提高关税，随后他暂停了对其中大部分国家/地区的关税90天。
特朗普总统的行政命令援引了包括《国际紧急经济权力法》在内的法律，该法赋予总统特殊权力，以应对美国面临的异常或特殊威胁。
在诉讼中，自由司法中心表示，该法律并未赋予总统征收关税的权力。
诉讼称：“利用《国际紧急经济权力法》征收关税尚无先例。其他任何总统都从未这样做过，也从未声称拥有这样做的权力。”
6.视觉Transformer已经超越CNN：原因分析以及如何发挥它们的最佳性能
现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是：如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。
视觉AI已不再依赖CNN——接下来会如何发展？
多年来，卷积神经网络（CNN）在人工智能视觉领域一直占据主导地位，广泛用于自动驾驶辅助、人脸识别、视频监控等场景。但现在，行业已经转向——视觉Transformer（VisionTransformer，ViT）现已被公认为在很多计算机视觉任务中表现更优。ViT能理解全局信息，具备抗干扰能力，并能处理复杂场景，已经成为视觉AI的新标配。
现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是：如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。
本文将探讨ViT成为首选的原因、ViT的关键不同之处，以及要最大限度地发挥其的性能，哪些硬件功能必不可少。
为什么视觉Transformer会全面胜出？
CNN用自下而上的方式处理图像，从边缘到特征逐层提取，最后识别出完整的物体。这种方法对于干净、理想的图像效果很好，但若遇到遮挡、图像损坏或对抗性噪声时，就容易出错。而Transformer是在整体上对图像进行分析，通过注意力机制理解图像中各区域之间的关系。
《量子杂志》曾用一个生动的比喻说明：“CNN像是从单个像素开始逐步放大；Transformer则像是慢慢让整幅模糊图像逐渐聚焦。”
这种方式使得ViT具有显著优势：
●复杂场景中的卓越物体识别能力——CNN专注于局部特征，而ViT不同，它考虑的是全局背景，因此在杂乱的环境中（如部分被车辆遮挡的行人），ViT表现远优于CNN。
●更强的抗干扰能力——CNN容易被细微像素扰动误导（如将停车标志误识别为让行标志）。ViT的整体性分析使其更难被干扰。
●更优的场景解析适应性——像自动驾驶这样的任务，不只需要识别物体，还要分割场景、规划路径。ViT在这些方面表现非常优秀。
当然，这些优势需要代价：ViT计算复杂度高，对算力的需求远超CNN。因此，当下的研究焦点转为了AI硬件优化。
什么样的硬件才能真正释放ViT的潜力？
要让ViT在边缘AI应用中发挥全部实力，底层硬件需针对其独特计算需求优化。支持ViT的神经网络处理器（NPU）需具备以下能力：
1.高效的注意力机制加速——ViT依赖矩阵乘法与注意力层，而非CNN的卷积运算，硬件需针对性优化，必须有能力快速处理这类计算流程。
2.混合数据类型支持——ViT的注意力计算需浮点精度，而多层感知机（MLP）阶段则可用低位整数（如INT8），硬件需平滑切换。硬件必须流畅无阻地处理这种过渡。
3.结构化与非结构化稀疏计算加速——ViT存在大量冗余计算（如零值乘法）。高效硬件可跳过这些非必要步骤，提升速度与能效。
4.高吞吐量定制算子——将计算任务安排在外部加速器通常会拖慢推理速度。相反，硬件必须将定制算子与Transformer核心集成到同一流水线中，才能实现最高效率。
5.并行与多核心计算能力——场景分割与理解需大量并行运算。要高效完成此类任务，多引擎支持不可或缺。
6.模型压缩与剪枝支持——ViT参数量巨大，可达数十亿。支持剪枝和压缩的硬件，可最大限度地减少加载时间和内存压力。
7.片上处理减少内存瓶颈——部分先进的ViT方案可直接在本地设备端运行，无需外部内存，显著提升边缘AI效率。
未来已来：ViT专用硬件是下一站
视觉AI正迅速演进，ViT已在自动驾驶、安防等关键领域超越CNN。下一挑战在于确保NPU硬件在高效支持ViT的同时，兼顾能效与实时性。
在CEVA，我们已将上述硬件优化集成至NeuPro-MNPUIP。若想了解我们如何推动高性能ViT应用落地，欢迎访问官网或联系我们深入交流。
AI视觉的未来已至——请确保您的硬件也能跟上。（来源：CEVAIP）
新闻结尾
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