­  8日,广东省人民检察院召开新闻发布会。广东省检察院微信公号 图­  8日,广东省检察院通报了去年以来刑事执行检察的工作情况,并公布了6个典型案例。通报指出,广东检察机关刑事检察部门去年共核查出800余人判处实刑罪犯未执行刑罚,其中审前未羁押判处实刑未执行刑罚的罪犯532人;查出被撤销假释、撤销缓刑、暂予监外执行条件消失尚未收监执行且逃匿或者下落不明282人。­  一、刑事执行检察的“前世今生”­  1978年检察机关恢复重建时,设立并命名“监所检察部门”,主要是基于其职责任务是对监狱、看守所、劳教所等监管场所的刑罚执行和监管执法活动实行监督。­  ...... Last article READ

Matter标准落地难题如何解?芯科科技推首款Matter定制芯片

导读:智东西(公众号:zhidxcom) 作者 | 程茜 编辑 | 心缘 智东西5月20日消息,芯科科技(Silicon Labs)新推出的BG24和MG24芯片是业界唯一支持Matter,具有人工智能、机器学习功能、更高内存和更高安全性的物联网边缘设备SoC,该款芯片已于今年1月发布。 去年4…

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智东西(公众号:zhidxcom)

作者 | 程茜

编辑 | 心缘

智东西5月20日消息,芯科科技(Silicon Labs)新推出的BG24和MG24芯片是业界唯一支持Matter,具有人工智能、机器学习功能、更高内存和更高安全性的物联网边缘设备SoC,该款芯片已于今年1月发布。

去年4月,这家公司出售了整个汽车和基础设施业务,将业务集中于物联网领域。芯科科技中国区总经理周巍说:“芯科科技是业界唯一一家专注于物联网行业的半导体公司。”

Matter标准落地难题如何解?芯科科技推首款Matter定制芯片

芯科科技是Matter标准最初的七个创始者之一,他们对Matter标准制定的源代码贡献已经超过20%。

目前,采用40nm制程的BG24和MG24已经正式量产。他提到,在缺芯背景下,芯科科技的产品供应没有受到影响,今年第三季度Matter 1.0的SDK即将公开,到时可能有大量支持Matter协议的设备推出。

智东西等媒体与芯科科技中国区总经理周巍进行了深入交流,解读了新发布产品的技术细节,就Matter标准的落地情况和物联网市场趋势等内容进行了交流。

Matter标准落地难题如何解?芯科科技推首款Matter定制芯片

▲芯科科技中国区总经理周巍

一、处理速度最多提升4倍,3大举措无缝连接Matter

人工智能、机器学习技术的概念十分广泛,周巍说:“我们所谈的人工智能和机器学习仅针对物联网边缘设备,不包含其他如元宇宙、云计算在内的领域。”

目前,BG24和MG24芯片可以应用于智能家居、智能医疗、智慧城市等多种领域,且更注重包容性的无线传输、低功耗以及数据隐私保护。

Matter标准落地难题如何解?芯科科技推首款Matter定制芯片

首先,芯科科技的2.4GHz无线片上系统(SoC),支持Matter、Zigbee、OpenThread、蓝牙等多通信协议,目前其在量产的产品也都支持这些通信协议。”

例如在物联网照明场景下,很多设备需要耐高温,因此芯科科技也针对不同场景、客户需求提供了多样化的模组。周巍说,芯片产品最高可支持125度。

其次,BG24和MG24芯片作为第一款人工智能、机器学习功能用于边缘设备的芯片,内置了专用人工智能、机器学习加速器等超低功耗器件。

经芯科科技内部测试显示,相比于Arm的M系列内核Cortex-M,其处理速度提升了2-4倍,并且处理功耗降低多达6倍。

此外,由于机器学习计算是在本地设备运行,能够进一步缩短云端计算的延迟,还能提高数据安全性。

这两款芯片还搭载了1.5MB闪存和256KB RAM,这一设计是为Matter协议推出后预留设计空间。

当问及与支持Matter协议的设备集成时,周巍告诉智东西:“Matter的落地和普及还需要一段时间,为了和客户的智能家居设备更好集成,我们有三种做法。”

首先,芯科科技现有的产品可以帮助客户将支持ZigBee通信协议的产品连接到Matter协议中,并且他们还在研发支持蓝牙等通信协议连接的产品。

第二,针对部分在网关端也可以支持Matter的客户,芯科科技也会协助其在网关端搭载相应定制产品。

第三,一定情况下,他们也会协助客户开发相应的APP。

在数据隐私保护方面,Secure VaultTM保护数据和设备,通过了PSA 3级认证。他谈道,这也是物联网设备的较高级别安全认证。同时,芯科科技推出的安全服务订制解决方案,能支持物联网企业实现Zero Trust安全架构,以满足新兴的网络安全标准。

值得一提的是,芯科科技提供的无线SoC能为客户注入用户私钥和公钥,防止出现数据泄露等问题。

二、搭载AI、ML提升传感器、声音、影像性能

BG24和MG24芯片搭载了人工智能(AI)、机器学习(ML)硬件加速器能够实现高效的边缘机器学习计算。

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