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下面附上一則新聞讓大家了解時事
本田引擎雪恥 F1奪佳績睽違11年站獎台
日本汽車大廠本田，睽違11年再度站上F1賽車頒獎台，新引擎讓紅牛車隊，在澳洲F1開幕賽上，拿下第三名的好成績。這對本田來說是撿回面子，因為之前引擎發生一連串故障，因此遭到英國車廠麥拉倫解約；為此本田做出改革，找來老經驗的技師執掌開發，與年輕工程師一起扭轉局勢。反觀拋棄它們的英國車廠，卻因此面臨史上最大負債，讓本田可以說是一吐怨氣。
殘酷的F1賽場上，日本汽車大廠本田為守護名譽拚盡全力，新引擎接受紅牛車隊測試。
紅牛領隊 克里斯蒂安·霍納：「與本田的合夥，對整個團隊說是振奮人心。」
在澳洲F1開幕戰上，本田的新引擎幫Red Bull贏了四回合，最後荷蘭籍車手Max Verstappen(馬克斯·維斯塔潘)，以精采的表現，在決賽拿下第三名，也讓Honda睽違11年後，再度站上頒獎台。
F1賽車手 馬克斯·維斯塔潘：「紅牛和本田的合作，非常順利，每個人都知道自己該怎麼做，專注在工作上。」
本田的勝利，一掃2015年和英國跑車麥拉倫合作的陰霾，一連串的引擎故障，讓當時的日本車廠顏面掃地。
F1車手：「引擎！引擎有問題！」
F1車手：「停車！停車！引擎！引擎問題！」
特賣哪裡買在麥拉倫與本田合作的三年當中，一次都沒有進入前三名，最終本田遭拋棄解約，也因此痛下決心進行一連串的改革，這中間的靈魂人物就是他。
NHK記者 vs. 本田F1引擎開發負責人 淺木泰昭：「這是大家心血的結晶，才產生出的模樣，沒錯！裡頭搞不好真的有眼淚。」
淺木泰昭負責本田F1引擎開發，背負極大的轉型壓力。
本田F1引擎開發負責人 淺木泰昭：「離頂尖團隊還有很大的差距，為了縮短差距，就在想該怎麼做，大家去想該怎麼做才能贏，雖然當時不清楚只是盲目的，全力以赴去拚搏。」
為了改造新引擎，60幾歲的這位老技師，和年輕工程師合作，訂下工作的優先順序，首先將焦點放在如何增加引擎的耐久性可靠性，然後才是power up增加速度。
本田F1引擎開發負責人 淺木泰昭：「如果幾年後要追趕上該有的水平，就要現在逐步前進，在目前的立足點上，思考的方式需要改變。」
過程中讓工程師們，自由發揮不受既定概念束縛，鼓勵他們發揮原始力量。
本田F1引擎開發負責人 淺木泰昭：「賽車的環境很殘酷，結果不是勝就是失敗，如果責任歸屬不清容易逃避責任，比賽的世界很適合培養人才。」
結果顯示，本田的引擎在賽場上，成功縮窄與賓士和法拉利間的距離，現在超人氣車手，也十分信賴日本車廠的技術。
F1賽車手 馬克斯·維斯塔潘：「到目前為止讓我感到很驚豔，因為每個人在團隊中工作非常冷靜。」
反觀失去本田贊助的麥拉倫沒了免費引擎，還要花錢買雷諾的貨，收入大減1000萬英鎊，創下該公司F1車隊部門史上最大虧損紀錄。擺脫麥拉倫後的本田，與紅牛攜手氣勢如虹，被看好能在這個賽季站上更多授獎台。
針對越來越多融合人工智慧運算技術的聯網裝置應用需求，NVIDIA宣布推出全新Jetson Nano迷你人工智慧電腦，藉此對應尺寸更小的終端設備，乃至於應用在需要更高人工智慧算力的物聯網設備。 分享 facebook 相比之前推出的Jetson系列電腦，此次推出的Jetson Nano採更迷你尺寸設計，藉此對應小型路由器、嵌入式裝置等體型不大機種，進而讓更多終端裝置可以藉由Jetson電腦帶來更高人工智慧算力，進而實現AIoT裝置的終端運算表現。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 硬體設計部分，Jetson Nano採用4核心Cortex-A57 CPU，搭配128組CUDA核心、運算效能達472GFLOPS (FP16)的Maxwell顯示架構GPU，另外整合對應25.6GB/s傳輸量的4GB 64位元LPDDR4記憶體與16GB eMMC儲存容量，整體佔用面積僅70 x 45 mm，運作耗電量僅在5W-10W之間。 分享 facebook 分享 facebook 其他則支援12組 (以3 x 4或 4 x 2形式排列)MIPI CSI-2 DPHY 1.1鏈路、對應1.5Gbps資料傳輸量的相機鏡頭模組，並且支援HDMI 2.0、Display Port 1.2，或是eDP 1.4輸出規格，以及2組DSI輸出，連接埠則對應USB 3.0與4組PCIe。另外，在影片編碼部分支援4K@30fps、4路1080P@30fps與8路720P@30fps規格，並且對應H.264，或是H.265編碼內容，解碼方面則對應4K@60fps、2路4K@30fps、8路1080P@30fps與16路720P@30fps規格，同樣支援H.264，或是H.265編碼內容。 分享 facebook 而在軟體方面則支援景深量測、物件識別、姿勢量測、手勢識別、路徑規劃等功能，另外也支援TensorRT、cuDNN等深度學習框架，以及VisionWorks OpenCV等電腦視覺應用，另外也支援cuBLAS、cuFFT等加速運算，同時在顯示輸出方面也支援Vulkan、OpenCL等API內容，本身也能使用NVIDIA旗下CUDA、Linux4Tegra與ROS軟體項目。同時，NVIDIA也說明旗下針對Jetson開發板設計的軟體開發工具Jetpack，已經從2016年3月推出的Jetson TX1所對應2.1、2.2版本，進展到目前可對應Jetson Nano的4.2版本，同時從去年3月開始針對深度學習應用加入的Deepstream，現在也進展到3.0版本，分別加入TrustedOS與TensorRT Next，另外也能支援目前常見的人工智慧學習框架。 分享 facebook 建議售價方面，Jetson Nano開發板將以129美元價格銷售，而針對開發者應用設計、包含完整連接埠與電源輸入模組的開發工具版本則僅為99美元，預計從GTC 2019展開首日開放現場或NVIDIA網站等通路銷售，同時NVIDIA也提供諸多開發設計範例、線上討論區、學習課程，以及現有原始碼、資料庫等資源，藉此擴展更多物聯網應用。目前在Jetson開發板產品線部分，NVIDIA依然以Jetson TX2作為主要設計應用產品，此次推出的Jetson Nano則是鎖定尺吋更小、讓更多終端裝置可以具備人工智慧算力應用為主，而就算是可對應10 TFLOPS運算效能的Jetson AGX Xavier，其實佔用面積也僅在100mm x 87mm，但進一步應用在大型機器人等需要更高算力的裝置，同時所有Jetson開發板均能共用相同開發工具資源，開發者將能以相同設計套用在不同Jetson開發板應用項目，藉此簡化整體開發流程。 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 分享 facebook 《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�
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