博通(Broadcom)收购赛门铁克(Symantec)将一波三折，这是第一折
外媒报道美国网络安全公司赛门铁克(Symantec)终止了有关博通(Broadcom)的收购谈判,主要原因在于赛门铁克认为博通的收购出价太低,赛门铁克不接受低于每股28美元的出价。有这个消息导致了,赛门铁克股价急跌11%,收报22.84美元
安讯士推出第七代ARTPEC晶片 可优化前端智能分析能力
安迅士网络通讯（Axis Communications）发表针对优化网路影像所设计的全新第七代ARTPEC自主晶片。
损坏硬盘如何防止数据泄露，英特尔来教你三招
旧硬盘应该怎么处理？如果没损坏，可以装个壳子当移动硬盘继续使用。如果有些损坏，直接扔又担心里面的数据会不会泄露。我们可以利用物理方法销毁损坏的硬盘。
依图发布自研AI芯片，超强有效算力直击安防行业痛点
使用依图QuestCore＆trade；构建的视频解析系统，将原本需要 16 台机柜的方案压缩到1 台，使整体建设费用投入减少50％，运维成本降低80％。
数据中心安全保障的最后一道闸门
熔断器是数据中心里普遍使用的部件，不可缺少。在数据中心里的每条电路上、每台大型重要设备旁都要安装熔断器，以防止电路上出现异常时，能及时切断线路，避免对设备造成损伤。它就像防火用的喷淋装置一样，在出现火灾时，自动告警和喷淋灭火，防止火势蔓延，造成更严重的损失。
AI芯片“碰撞”安防：巨头何以痴迷自研？
根据中国半导体行业协会统计，自2013年至2017年间， 在政策的推动下，5年内我国芯片销售额2509亿元增长至5411亿元，2017年，实现了翻番的扩张。
英特尔摊上事！处理器再现高危漏洞
近日，美国伍斯特理工学院研究人员在英特尔的处理器中发现了一个高危漏洞Spolier，这一漏洞会泄露用户的私密数据，而且目前封杀软件对此无能为力。
黑客或可将隐形恶意软件植入“裸机”云主机当中
安全领域中的坚定保守派们一直警告称，一旦计算机落入陌生人手中，那么这些设备将不再值得信任。如今，一家公司的研究人员已经证明，在某些情况下，同样的论断也适用于我们根本无法触及的某些计算设备——云服务器。
太赫兹技术：让安检更精确更简单
太赫兹被誉为改变未来世界的十大技术之一。安检仪上应用太赫兹，将大大超越传统的安检手段，填补人体安检领域的空白，是对当前安检手段的重要补充。
赛灵思合作比亚迪 为驾驶员辅助系统提供芯片
无论是与观看道路的驾驶员辅助功能配合使用，还是与查看驾驶员的车载监控系统一起使用，摄像头越来越成为汽车技术的核心组件。为上述摄像头提供处理数据的芯片已经成为一项新兴业务，硅谷科技公司赛灵思（Xilinx）就一直努力提高其在该新兴市场的影响力。
英特尔发布最新边缘计算产品方案
边缘计算的兴起和快速发展已经成为了推动物联网向更广、更深层次发展的关键要素。同时，在边缘智能、边云协同等发展趋势下，边缘计算正受到越来越多的关注。可以预见的是，边缘计算产业将大有可为。
自动驾驶寒冬与否 关键看“芯”
前不久，谷歌Waymo公司的CEO John Krafcik在一次大会上承认自动驾驶普及还需要很久的时间，因为要在任何天气和情况条件下都能实现自动驾驶，这种技术太难了。让全世界自动驾驶发展最快也相对最成熟的Waymo说出这样的话，自动驾驶的难度可见一斑。其中，首先要跨越的可能就是智能汽车芯片。
荣耀Magic2正式进军无人驾驶：麒麟980提供超强算力
据悉，麒麟980提供超强算力，智慧生命体YOYO在超广角AI三摄大视野的配合下精准下达行驶指令，三大黑科技让荣耀Magic2继成功操控大疆无人机完成起飞、拍照等一系列动作后，又成功操控汽车，成为无人驾驶控制中枢。
瑞萨推创新安全分析工具 加速客户整合产品至汽车中
据外媒报道，先进半导体解决方案主要提供商－日本瑞萨电子公司（Renesas Electronics Corporation）宣布推出安全创新分析工具－图形用户界面（GUI）CAR（可定制分析报告）工具，可让客户快速将瑞萨产品集成到其与安全相关的产品中，同时提高用户对系统符合最新安全标准的信心。
中星微人工智能获全球电子成就奖 深度助力安防展望多元场景
目前，大部分人工智能的应用都落地在云端，在前端仍处于采集阶段，仍远远不够。今后物联网前端的人工智能应用将会更加普遍的应用在人们的生活中。
赛灵思有意收购迈络思，或于12月对外宣布
消息人士称芯片公司赛灵思（Xilinx）已聘用巴克莱银行帮助其收购迈络思（Mellanox），延续半导体行业的整合趋势。报道称，此前赛灵思已与迈络思进行接触，对其发起了收购要约。
大众推量子计算智能交通管理系统 减少乘客等待时间
据大众集团官网报道，大众集团（Volkswagen Group）在量子计算机方面的工作取得了新进展，大众的专家们首次成功使用量子计算机研发了一种交通管理系统，该系统将可精确计算城市交通量、交通需求和出行时间，而不再需依靠预测。
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