关于AlphaStar你最应该知道的15件事
昨天deepmind的alphastar横扫星际2职业玩家，项目负责人oriol vinyals和david silver两位技术大牛亲自答网友提问。新智元摘选点赞最高的15个问题，关于apm、算法和工程的精华。
“ai早晚会超越人类”的念头，其实从alphago开始，就已经在每个人心底，悄悄蔓延开。
只不过我们每个人心里还是很不甘心！面对智力甚至无法达到人类婴儿水平的ai，玩起游戏来，已经没人能打得过了。
alphastar取胜靠的apm、计算机多线操作，还是ai已经有了战术判断、宏观大局分析能力？
赛后，deepmind官方在reddit上，回复了网友关于alphastar的种种疑问。
此次派出的是oriol vinyals和david silver。
oriol vinyals是 google 旗下人工智能公司 deepmind 的研究科学家，年少时，他曾是西班牙《星际争霸》游戏排名第一的电竞高手，同时参与 gmail、google 图像识别服务开发。
david silver是deepmind首席研究员，带领deepmind强化学习研究小组，也是alphago项目的负责人。可以说，silver从alphago诞生前起，到最强版本alphago zero，一直在用深度强化学习攻克围棋。david silver也是alphastar项目的联合负责人。
alphastar获胜靠的是apm吗？
问：apm是怎么回事？我印象中是被sc2限制为180 wpm，但看视频，as的平均apm似乎很长一段时间都远远超过了180 wpm，而且deepmind的博客文章里提到了上面的图表和数字，但没有解释为什么apm这么高。
oriol vinyals：我认为这是一个很好的问题，也是我们想要澄清的。
我们向tlo和暴雪咨询了关于apm的问题，也对apm增加了一个硬性限制。特别是，我们设置了5秒内最多600 apm, 15秒内最多400 apm, 30秒内最多320 apm, 60秒内最多300 apm。
如果智能体在此期间发出更多操作，我们会删除/忽略这些操作。这些是来自人类统计的数据。
同样重要的是，暴雪在apm计算中多次计算某些动作(上面的数字是指来自pysc2中的“代理动作”)。
同时，我们的智能体使用模仿学习，这意味着我们经常会看到非常“垃圾”的行为。也就是说，并不是所有的操作都是有效的操作，因为代理倾向于发送糟糕的“移动”命令，例如在周围绕来绕去。
有人已经在reddit的帖子中指出了这一点——alphastar的有效apm (或epm) 要低得多。
alphastar一共有几个版本？
问：在pbt中需要多少种不同的agent才能保持足够的多样性，以防止灾难性遗忘？这与agent的数量有多大关系，或者只需要几个agent就可以保持鲁棒性？有没有与比较常用的历史检查点策略的效率进行比较?
david silver：我们保留每个agent的旧版本作为alphastar联赛的竞争对手。
当前的agent通常根据对手的胜率来打。这在防止灾难性遗忘方面是非常成功的，因为agent必须要能够继续打败它之前的所有版本。
我们尝试了许多其他的多智能体学习策略，发现这种方法非常有效。此外，增加alphastar联赛的多样性也很重要，尽管这实际上是灾难性遗忘的另一个方面。
很难给出准确的数字，但我们的经验是，丰富联盟中的战略空间有助于使最终的智能体更强大。
alphastar的关键算法是什么？
问：像alphago和alphazero这样的agent接受的是完美信息的博弈训练。像星际争霸这样的不完美信息的博弈如何影响agent的设计？alphastar对之前的观察是否有类似于人类的“记忆”?
david silver：有趣的是，基于搜索的方法，例如alphago和alphazero，实际上可能更难适应不完美的信息。例如，基于搜索的扑克算法 (例如deepstack或libratus) 通过belief states显式地推理对手的牌。
但alphastar是一个model-free的强化学习算法，可以隐式地对对手进行推理，即通过学习对其对手最有效的行为，而不是试图建立一个对手实际看到的模型——可以说，这是一种更容易处理不完全信息的方法。
此外，不完美的信息博弈并没有一种绝对最优的博弈方式——这取决于对手的行为。这就是《星际争霸》中有趣的“石头剪刀布”动态的来源。
这是我们在alphastar联赛中使用的方法背后的动机，以及为什么这种方法对于覆盖所有战略空间很重要——这在围棋之类的游戏是不需要的，其中有一个minimax的最优策略可以击败所有对手，不管对手做出何种举动。
alphastar有使用人类信息，还是全靠自我对弈？
问：你们还尝试了什么其他方法吗？大家非常好奇是否涉及任何树搜索、深度环境模型或分层rl技术，但似乎没有一个涉及；这些方法中有那个在尝试后取得了可观的进步吗？
子问题：鉴于sc2的极端稀疏性，你对于单纯self-play是否对sc2有效这一点有什么看法？oa5在没有任何模仿学习或领域知识的情况下就成功地打败了dota2，所以仅仅是拥有巨大动作空间的长游戏并不能说明self-play就不能成功。
david silver：我们在self-play方面确实取得了一些初步的积极成果，事实上，我们的agent的早期版本完全通过self-play，使用基本策略就击败了内置的bot。
但是，有监督的人类数据对引导探索过程非常有帮助，并有助于更广泛地覆盖高级策略。
特别是，我们包含了一个policy distillation cost，以确保在整个训练过程中，agent以某种概率继续尝试类似人的行为，这跟从self-play开始相比，发现不太可能的策略要更容易。
迄今为止最有效的方法没有使用树搜索、环境模型或显式hrl。当然，这些都是很大的开放研究领域，不可能系统地尝试所有可能的研究方向，而且这些领域很可能为未来的研究带来丰硕的成果。
需要提一下的是，我们的研究中有一些可能被认为是“hierarchical”的元素。
alphastar消耗的计算量如何？
问：你们使用的tpu和cpu总计算时间是多少？
david silver：为了训练alphastar，我们使用google的v3 tpu构建了一个高度可伸缩的分布式训练设置，该设置支持从数千个《星际争霸2》的并行实例中学习的agents。
alphastar联赛运行了14天，每个agent使用16个tpu。最终的alphastar agent由已发现的最有效的策略组合而成，在单个桌面gpu上运行。
alphastar 和 openai five 谁更强？
问：谈到openai five，似乎它在dota2游戏中崩溃，你们是否有进行检查看看alphastar在self-play中是否会出现类似的问题？
david silver：其实有很多不同的方法可以通过self-play学习。我们发现，单纯的self-play实现往往会陷入特定的策略中，或者忘记如何打败以前的策略。
alphastar联赛也是基于agent的自己与自己打，但它的多智能体学习机制鼓励agent在面对各种不同的对手策略时进行更强的博弈，并且在实践中，面对不同寻常的对抗模式时，似乎会产生更强的行为。
神经网络执行一个动作需要多少时间？
问：神经网络在gpu上运行的时间是50ms还是350ms，还是指的是不同的东西(前向传递 vs 动作限制)?
david silver：神经网络本身需要大约50ms来计算一个动作，但这只是发生在游戏事件和alphastar对该事件作出反应之间的处理的一部分。
首先，alphastar平均每250ms观察一次游戏，这是因为神经网络除了动作(有时称为时间抽象动作)之外，还会选择一些时间等待。
然后，观察结果必须从starcraft传递到starcraft，除了神经网络选择动作的时间之外，这又增加了50ms的延迟。总的来说，平均反应时间是350ms。
alphastar对战mana输掉的那一场原因是什么？
问：许多人将alphastar的单次失利归咎于算法在最后一场比赛中被限制了视觉。我个人并不认为这是一个令人信服的解释，因为相位棱镜在战争的迷雾中进进出出，而ai则在整个军队中来回移动作为回应。这看起来绝对像是理解上的差距，而不是机械操作上的局限。你对alphastar以这种方式失败的原因有什么看法?
david silver：很难解释我们为什么会输掉(或赢得)任何一场游戏，因为alphastar的决策很复杂，是动态多智能体训练过程的结果。
mana打了一场非常精彩的游戏，似乎发现并利用了alphastar的一个弱点——但是很难说这个弱点是由于摄像头、较少的训练时间、不同的对手等等，而不是其他agent。
alphastar是从摄像头还是从api获取信息？
问：本次比赛中ai是可以看到全地图的。这与从api中获取原始数据并简单地将它们抽象为结构化数据作为nn的输入有何不同？似乎新版本不再使用要素图层了？pysc2（deepmind的星际争霸ii学习环境的python组件。它将暴雪娱乐的星际争霸ii机器学习api暴露为python rl环境）中建筑的状态，是在造中、已建成等等。这些信息在camera_interface方法中是如何保留的？
oriol vinyals：实际上，通过摄像头（和非摄像头）接口，当我们将其作为列表输入（由神经网络变换器进一步处理）时，智能体就能获得是什么建筑被被建造出来的信息。
通常，即使没有保留这样的列表，智能体也会知道什么建筑被建造出来。智能体的内存（lstm）跟踪所有先前发布的操作，以及过去访问过的所有摄像头位置。
我们确实为小地图使用了要素图层，但是对于屏幕，您可以将要素列表视为“转置”该信息。事实证明，即使是处理图像，将每个像素作为列表独立处理，也能很好地工作！更多信息请参阅：https://arxiv.org/abs/1711.07971
alphastar的两百年相当于人类多久时间？
问：有多少类似星际争霸这种需要200年训练时间的游戏？
oriol vinyals：平均每场比赛持续10分钟，这相当于大约1000万场比赛。但请注意，并非所有智能体都经过长达200年的培训，这是各种版本的alphastar中智商最高的。
alphastar如何攒钱生成高级兵种？
问：它怎么学习到“为某种目的存钱”，比如攒钱生成高级兵种？这种“不作为”的操作被称作noop，在rl算法中，会越来越多的认为noop是非理想点的最佳决策。
david silver：事实上alphastar选择执行多少次noop，就是作为其行动的一部分。
这首先是从监督数据中学习的，镜像人类操作，这意味着alphastar通常以与人类玩家类似的速度进行“点击”操作。
然后通过强化学习来改进，可以选择减少或增加noop的数量。 因此，通过事先规划好有几个noop，可以很容易地实现“为x省钱”。
alphastar的输入数据是实时的吗？
问：最终使用的步长是多少？在博客中你写道，星际争霸的每一帧都被用作输入的一步。但是，你还提到平均处理时间为50ms，这将超过即时游戏给定22.4fps时需要<46ms的要求。所以你们是逐帧作为输入，还是隔帧呢？隔的帧数是固定还动态？
oriol vinyals：我们是逐帧的，但是由于延迟和您注意到的几个延迟，操作将仅在该步骤结束后处理（即，我们异步播放）。 另一种选择是锁定步骤，这使得玩家的游戏体验不是很好:)
alphastar还能玩星际2的其他地图吗？
问：你们是否做过泛化 (generalizations) 测试？假设没有一个agent可以选择不同的族来打(因为可用的单元/操作是完全不同的，甚至在架构上也不能工作)，但是至少应该能推广到其他地图，是吗?
david silver：我们实际上(无意中)测试了这个。我们有一个alphastar的内部排行榜，我们没有将排行榜的地图设置为catalyst，而是将字段留空——这意味着它能在所有的ladder 地图上运行。
令人惊讶的是，agent仍然很强大，表现也很不错，尽管还不能达到我们昨天公开的那个水平。
只用台式机如何在机器学习和强化学习领域取得好成绩？
问：你有什么建议ml/rl爱好者关注的领域吗？哪些领域不需要超过台式机级别的计算资源就可以做出有用的贡献?
oriol vinyals：有很多事情不需要大量计算资源就可以做，可以推进ml的进步。
我最喜欢的例子是我们做机器翻译的时候，我们开发了一个叫做seq2seq的东西，它有一个大型的lstm，在机器翻译中达到了state of the art的性能，并且只使用了8个gpu训练。
与此同时，蒙特利尔大学开发了叫做“attention”的机制，这是ml技术的一个根本性进步，使得模型变得更小，从而不需在大型硬件上运行。
普通玩家何时能对战alphastar？
问：在11月 blizzcon的演讲中，iirc vinyals说他很乐意将sc2 bot开放给普通玩家。这件事有什么计划吗？
oriol vinyals：这让人兴奋！我们非常感谢社区的支持，我们希望将社区的反馈纳入到我们的工作中，这也是为什么我们要发布这10个游戏回放供社区去评论和欣赏。我们将随时告诉大家我们的计划进展！
基数排序是怎么排的_基数排序详细过程
语音识别系统市场前景及发展趋势
如何释放电脑内存
曝微软Surface广告投入比苹果iPad至少高出4倍以上
基于DSP实现可并机的逆变电源
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苹果 M1 芯片 Mac 的常用软件体验怎么样了？已成功了一大半
2016-2021年我国智慧城市市场规模及预测
海尔U Home OS率先破冰 实现智能家居互联互通
谷歌正在大力研发全新的AR头显
智慧城市建设以什么为根本
交换芯片只适用在交换机上的？
iPhone X耗电异常 飞行模式闪降64%电量
低压总断路器保护整定方法详解
Vishay电动汽车专用EMI抑制安规电容器
为实现管控物联网卡上网行为，SIMBOSS物联网卡支持“白名单功能
LTC2512-24的分布式读取示例
Mini LED技术哪家厂商实力领跑
鸿蒙上成功调用相机！
这8个因素会导致HPC存储成本增加
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赛后，deepmind官方在reddit上，回复了网友关于alphastar的种种疑问。
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oriol vinyals是 google 旗下人工智能公司 deepmind 的研究科学家，年少时，他曾是西班牙《星际争霸》游戏排名第一的电竞高手，同时参与 gmail、google 图像识别服务开发。
david silver是deepmind首席研究员，带领deepmind强化学习研究小组，也是alphago项目的负责人。可以说，silver从alphago诞生前起，到最强版本alphago zero，一直在用深度强化学习攻克围棋。david silver也是alphastar项目的联合负责人。
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问：apm是怎么回事？我印象中是被sc2限制为180 wpm，但看视频，as的平均apm似乎很长一段时间都远远超过了180 wpm，而且deepmind的博客文章里提到了上面的图表和数字，但没有解释为什么apm这么高。
oriol vinyals：我认为这是一个很好的问题，也是我们想要澄清的。
我们向tlo和暴雪咨询了关于apm的问题，也对apm增加了一个硬性限制。特别是，我们设置了5秒内最多600 apm, 15秒内最多400 apm, 30秒内最多320 apm, 60秒内最多300 apm。
如果智能体在此期间发出更多操作，我们会删除/忽略这些操作。这些是来自人类统计的数据。
同样重要的是，暴雪在apm计算中多次计算某些动作(上面的数字是指来自pysc2中的“代理动作”)。
同时，我们的智能体使用模仿学习，这意味着我们经常会看到非常“垃圾”的行为。也就是说，并不是所有的操作都是有效的操作，因为代理倾向于发送糟糕的“移动”命令，例如在周围绕来绕去。
有人已经在reddit的帖子中指出了这一点——alphastar的有效apm (或epm) 要低得多。
alphastar一共有几个版本？
问：在pbt中需要多少种不同的agent才能保持足够的多样性，以防止灾难性遗忘？这与agent的数量有多大关系，或者只需要几个agent就可以保持鲁棒性？有没有与比较常用的历史检查点策略的效率进行比较?
david silver：我们保留每个agent的旧版本作为alphastar联赛的竞争对手。
当前的agent通常根据对手的胜率来打。这在防止灾难性遗忘方面是非常成功的，因为agent必须要能够继续打败它之前的所有版本。
我们尝试了许多其他的多智能体学习策略，发现这种方法非常有效。此外，增加alphastar联赛的多样性也很重要，尽管这实际上是灾难性遗忘的另一个方面。
很难给出准确的数字，但我们的经验是，丰富联盟中的战略空间有助于使最终的智能体更强大。
alphastar的关键算法是什么？
问：像alphago和alphazero这样的agent接受的是完美信息的博弈训练。像星际争霸这样的不完美信息的博弈如何影响agent的设计？alphastar对之前的观察是否有类似于人类的“记忆”?
david silver：有趣的是，基于搜索的方法，例如alphago和alphazero，实际上可能更难适应不完美的信息。例如，基于搜索的扑克算法 (例如deepstack或libratus) 通过belief states显式地推理对手的牌。
但alphastar是一个model-free的强化学习算法，可以隐式地对对手进行推理，即通过学习对其对手最有效的行为，而不是试图建立一个对手实际看到的模型——可以说，这是一种更容易处理不完全信息的方法。
此外，不完美的信息博弈并没有一种绝对最优的博弈方式——这取决于对手的行为。这就是《星际争霸》中有趣的“石头剪刀布”动态的来源。
这是我们在alphastar联赛中使用的方法背后的动机，以及为什么这种方法对于覆盖所有战略空间很重要——这在围棋之类的游戏是不需要的，其中有一个minimax的最优策略可以击败所有对手，不管对手做出何种举动。
alphastar有使用人类信息，还是全靠自我对弈？
问：你们还尝试了什么其他方法吗？大家非常好奇是否涉及任何树搜索、深度环境模型或分层rl技术，但似乎没有一个涉及；这些方法中有那个在尝试后取得了可观的进步吗？
子问题：鉴于sc2的极端稀疏性，你对于单纯self-play是否对sc2有效这一点有什么看法？oa5在没有任何模仿学习或领域知识的情况下就成功地打败了dota2，所以仅仅是拥有巨大动作空间的长游戏并不能说明self-play就不能成功。
david silver：我们在self-play方面确实取得了一些初步的积极成果，事实上，我们的agent的早期版本完全通过self-play，使用基本策略就击败了内置的bot。
但是，有监督的人类数据对引导探索过程非常有帮助，并有助于更广泛地覆盖高级策略。
特别是，我们包含了一个policy distillation cost，以确保在整个训练过程中，agent以某种概率继续尝试类似人的行为，这跟从self-play开始相比，发现不太可能的策略要更容易。
迄今为止最有效的方法没有使用树搜索、环境模型或显式hrl。当然，这些都是很大的开放研究领域，不可能系统地尝试所有可能的研究方向，而且这些领域很可能为未来的研究带来丰硕的成果。
需要提一下的是，我们的研究中有一些可能被认为是“hierarchical”的元素。
alphastar消耗的计算量如何？
问：你们使用的tpu和cpu总计算时间是多少？
david silver：为了训练alphastar，我们使用google的v3 tpu构建了一个高度可伸缩的分布式训练设置，该设置支持从数千个《星际争霸2》的并行实例中学习的agents。
alphastar联赛运行了14天，每个agent使用16个tpu。最终的alphastar agent由已发现的最有效的策略组合而成，在单个桌面gpu上运行。
alphastar 和 openai five 谁更强？
问：谈到openai five，似乎它在dota2游戏中崩溃，你们是否有进行检查看看alphastar在self-play中是否会出现类似的问题？
david silver：其实有很多不同的方法可以通过self-play学习。我们发现，单纯的self-play实现往往会陷入特定的策略中，或者忘记如何打败以前的策略。
alphastar联赛也是基于agent的自己与自己打，但它的多智能体学习机制鼓励agent在面对各种不同的对手策略时进行更强的博弈，并且在实践中，面对不同寻常的对抗模式时，似乎会产生更强的行为。
神经网络执行一个动作需要多少时间？
问：神经网络在gpu上运行的时间是50ms还是350ms，还是指的是不同的东西(前向传递 vs 动作限制)?
david silver：神经网络本身需要大约50ms来计算一个动作，但这只是发生在游戏事件和alphastar对该事件作出反应之间的处理的一部分。
首先，alphastar平均每250ms观察一次游戏，这是因为神经网络除了动作(有时称为时间抽象动作)之外，还会选择一些时间等待。
然后，观察结果必须从starcraft传递到starcraft，除了神经网络选择动作的时间之外，这又增加了50ms的延迟。总的来说，平均反应时间是350ms。
alphastar对战mana输掉的那一场原因是什么？
问：许多人将alphastar的单次失利归咎于算法在最后一场比赛中被限制了视觉。我个人并不认为这是一个令人信服的解释，因为相位棱镜在战争的迷雾中进进出出，而ai则在整个军队中来回移动作为回应。这看起来绝对像是理解上的差距，而不是机械操作上的局限。你对alphastar以这种方式失败的原因有什么看法?
david silver：很难解释我们为什么会输掉(或赢得)任何一场游戏，因为alphastar的决策很复杂，是动态多智能体训练过程的结果。
mana打了一场非常精彩的游戏，似乎发现并利用了alphastar的一个弱点——但是很难说这个弱点是由于摄像头、较少的训练时间、不同的对手等等，而不是其他agent。
alphastar是从摄像头还是从api获取信息？
问：本次比赛中ai是可以看到全地图的。这与从api中获取原始数据并简单地将它们抽象为结构化数据作为nn的输入有何不同？似乎新版本不再使用要素图层了？pysc2（deepmind的星际争霸ii学习环境的python组件。它将暴雪娱乐的星际争霸ii机器学习api暴露为python rl环境）中建筑的状态，是在造中、已建成等等。这些信息在camera_interface方法中是如何保留的？
oriol vinyals：实际上，通过摄像头（和非摄像头）接口，当我们将其作为列表输入（由神经网络变换器进一步处理）时，智能体就能获得是什么建筑被被建造出来的信息。
通常，即使没有保留这样的列表，智能体也会知道什么建筑被建造出来。智能体的内存（lstm）跟踪所有先前发布的操作，以及过去访问过的所有摄像头位置。
我们确实为小地图使用了要素图层，但是对于屏幕，您可以将要素列表视为“转置”该信息。事实证明，即使是处理图像，将每个像素作为列表独立处理，也能很好地工作！更多信息请参阅：https://arxiv.org/abs/1711.07971
alphastar的两百年相当于人类多久时间？
问：有多少类似星际争霸这种需要200年训练时间的游戏？
oriol vinyals：平均每场比赛持续10分钟，这相当于大约1000万场比赛。但请注意，并非所有智能体都经过长达200年的培训，这是各种版本的alphastar中智商最高的。
alphastar如何攒钱生成高级兵种？
问：它怎么学习到“为某种目的存钱”，比如攒钱生成高级兵种？这种“不作为”的操作被称作noop，在rl算法中，会越来越多的认为noop是非理想点的最佳决策。
david silver：事实上alphastar选择执行多少次noop，就是作为其行动的一部分。
这首先是从监督数据中学习的，镜像人类操作，这意味着alphastar通常以与人类玩家类似的速度进行“点击”操作。
然后通过强化学习来改进，可以选择减少或增加noop的数量。 因此，通过事先规划好有几个noop，可以很容易地实现“为x省钱”。
alphastar的输入数据是实时的吗？
问：最终使用的步长是多少？在博客中你写道，星际争霸的每一帧都被用作输入的一步。但是，你还提到平均处理时间为50ms，这将超过即时游戏给定22.4fps时需要<46ms的要求。所以你们是逐帧作为输入，还是隔帧呢？隔的帧数是固定还动态？
oriol vinyals：我们是逐帧的，但是由于延迟和您注意到的几个延迟，操作将仅在该步骤结束后处理（即，我们异步播放）。 另一种选择是锁定步骤，这使得玩家的游戏体验不是很好:)
alphastar还能玩星际2的其他地图吗？
问：你们是否做过泛化 (generalizations) 测试？假设没有一个agent可以选择不同的族来打(因为可用的单元/操作是完全不同的，甚至在架构上也不能工作)，但是至少应该能推广到其他地图，是吗?
david silver：我们实际上(无意中)测试了这个。我们有一个alphastar的内部排行榜，我们没有将排行榜的地图设置为catalyst，而是将字段留空——这意味着它能在所有的ladder 地图上运行。
令人惊讶的是，agent仍然很强大，表现也很不错，尽管还不能达到我们昨天公开的那个水平。
只用台式机如何在机器学习和强化学习领域取得好成绩？
问：你有什么建议ml/rl爱好者关注的领域吗？哪些领域不需要超过台式机级别的计算资源就可以做出有用的贡献?
oriol vinyals：有很多事情不需要大量计算资源就可以做，可以推进ml的进步。
我最喜欢的例子是我们做机器翻译的时候，我们开发了一个叫做seq2seq的东西，它有一个大型的lstm，在机器翻译中达到了state of the art的性能，并且只使用了8个gpu训练。
与此同时，蒙特利尔大学开发了叫做“attention”的机制，这是ml技术的一个根本性进步，使得模型变得更小，从而不需在大型硬件上运行。
普通玩家何时能对战alphastar？
问：在11月 blizzcon的演讲中，iirc vinyals说他很乐意将sc2 bot开放给普通玩家。这件事有什么计划吗？
oriol vinyals：这让人兴奋！我们非常感谢社区的支持，我们希望将社区的反馈纳入到我们的工作中，这也是为什么我们要发布这10个游戏回放供社区去评论和欣赏。我们将随时告诉大家我们的计划进展！
基数排序是怎么排的_基数排序详细过程
语音识别系统市场前景及发展趋势
如何释放电脑内存
曝微软Surface广告投入比苹果iPad至少高出4倍以上
基于DSP实现可并机的逆变电源
关于AlphaStar你最应该知道的15件事
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2016-2021年我国智慧城市市场规模及预测
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谷歌正在大力研发全新的AR头显
智慧城市建设以什么为根本
交换芯片只适用在交换机上的？
iPhone X耗电异常 飞行模式闪降64%电量
低压总断路器保护整定方法详解
Vishay电动汽车专用EMI抑制安规电容器
为实现管控物联网卡上网行为，SIMBOSS物联网卡支持“白名单功能
LTC2512-24的分布式读取示例
Mini LED技术哪家厂商实力领跑
鸿蒙上成功调用相机！
这8个因素会导致HPC存储成本增加