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绍兴市(诸暨市、柯桥区、上虞区、越城区、新昌县、嵊州市)
扬州市(江都区、宝应县、邗江区、仪征市、广陵区、高邮市)
黄冈市(黄梅县、英山县、团风县、罗田县、蕲春县、浠水县、麻城市、武穴市、红安县、黄州区)
宝鸡市(凤县、陈仓区、岐山县、陇县、扶风县、眉县、渭滨区、金台区、凤翔区、太白县、千阳县、麟游县)
周口市(淮阳区、沈丘县、川汇区、项城市、郸城县、太康县、西华县、扶沟县、鹿邑县、商水县)
河池市(南丹县、罗城仫佬族自治县、凤山县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、金城江区、宜州区、巴马瑶族自治县、都安瑶族自治县、天峨县、东兰县)
孝感市(安陆市、应城市、大悟县、孝南区、云梦县、孝昌县、汉川市)
宜昌市(枝江市、西陵区、远安县、当阳市、夷陵区、宜都市、兴山县、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、猇亭区、伍家岗区、秭归县、点军区)
江门市(台山市、蓬江区、江海区、开平市、鹤山市、新会区、恩平市)
广州市(荔湾区、增城区、南沙区、越秀区、从化区、花都区、白云区、番禺区、天河区、黄埔区、海珠区)
白城市(洮北区、洮南市、镇赉县、通榆县、大安市)
韶关市(乐昌市、翁源县、南雄市、始兴县、浈江区、武江区、仁化县、新丰县、曲江区、乳源瑶族自治县)
黑河市(孙吴县、北安市、逊克县、爱辉区、五大连池市、嫩江市)
吉安市(永新县、永丰县、峡江县、泰和县、吉安县、青原区、井冈山市、吉州区、安福县、万安县、遂川县、吉水县、新干县)
五指山市(屯昌县、琼海市、万宁市、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、澄迈县、陵水黎族自治县、文昌市、临高县、定安县、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、东方市)
七台河市(桃山区、新兴区、茄子河区、勃利县)
延边朝鲜族自治州(汪清县、图们市、安图县、珲春市、和龙市、延吉市、敦化市、龙井市)
白银市(平川区、白银区、会宁县、景泰县、靖远县)
东莞市
青岛市(市北区、即墨区、城阳区、胶州市、李沧区、崂山区、平度市、黄岛区、市南区、莱西市)
泰州市(靖江市、高港区、姜堰区、泰兴市、海陵区、兴化市)
攀枝花市(东区、米易县、西区、仁和区、盐边县)
商洛市(商州区、柞水县、山阳县、镇安县、洛南县、商南县、丹凤县)
淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、瑞丽市、陇川县、盈江县)
达州市(通川区、大竹县、万源市、达川区、宣汉县、开江县、渠县)
白山市(抚松县、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市、江源区)
澳门特别行政区
贵港市(桂平市、覃塘区、港北区、港南区、平南县)
遵义市(桐梓县、赤水市、湄潭县、余庆县、习水县、正安县、红花岗区、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、播州区、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、凤冈县、汇川区)
宿迁市(沭阳县、泗洪县、宿城区、泗阳县、宿豫区)
潍坊市(临朐县、奎文区、安丘市、高密市、寿光市、诸城市、坊子区、寒亭区、青州市、昌乐县、昌邑市、潍城区)
南京市(秦淮区、鼓楼区、建邺区、溧水区、玄武区、栖霞区、浦口区、雨花台区、江宁区、高淳区、六合区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)
烟台市(莱山区、牟平区、莱州市、福山区、海阳市、招远市、龙口市、芝罘区、莱阳市、栖霞市、蓬莱区)
玉树藏族自治州(杂多县、玉树市、称多县、治多县、囊谦县、曲麻莱县)
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)
宁德市(柘荣县、周宁县、蕉城区、福安市、古田县、霞浦县、寿宁县、屏南县、福鼎市)
景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)
郴州市(北湖区、资兴市、汝城县、苏仙区、宜章县、安仁县、桂东县、永兴县、嘉禾县、临武县、桂阳县)
淮南市(凤台县、大通区、谢家集区、八公山区、潘集区、田家庵区、寿县)
银川市(金凤区、贺兰县、灵武市、兴庆区、永宁县、西夏区)
昭通市(绥江县、水富市、威信县、镇雄县、彝良县、昭阳区、鲁甸县、永善县、大关县、盐津县、巧家县)
拉萨市(曲水县、城关区、当雄县、墨竹工卡县、林周县、达孜区、堆龙德庆区、尼木县)
黔南布依族苗族自治州(三都水族自治县、都匀市、贵定县、罗甸县、长顺县、龙里县、荔波县、惠水县、福泉市、平塘县、独山县、瓮安县)
永州市(蓝山县、冷水滩区、祁阳市、道县、江永县、双牌县、零陵区、宁远县、江华瑶族自治县、东安县、新田县)
山南市(浪卡子县、琼结县、桑日县、隆子县、乃东区、曲松县、加查县、贡嘎县、措美县、扎囊县、错那市、洛扎县)
廊坊市(大城县、广阳区、固安县、三河市、霸州市、安次区、香河县、大厂回族自治县、永清县、文安县)
丹东市(东港市、宽甸满族自治县、凤城市、振兴区、振安区、元宝区)
武汉市(新洲区、洪山区、江汉区、黄陂区、青山区、武昌区、蔡甸区、江夏区、硚口区、江岸区、东西湖区、汉阳区、汉南区)
晋中市(左权县、榆次区、祁县、榆社县、寿阳县、昔阳县、介休市、太谷区、平遥县、和顺县、灵石县)
岳阳市(临湘市、平江县、云溪区、君山区、华容县、岳阳县、岳阳楼区、汨罗市、湘阴县)
林芝市(工布江达县、巴宜区、朗县、米林市、墨脱县、波密县、察隅县)
内江市(东兴区、威远县、市中区、资中县、隆昌市)
辽源市(西安区、东辽县、东丰县、龙山区)
德阳市(中江县、罗江区、绵竹市、什邡市、旌阳区、广汉市)
合肥市(肥西县、肥东县、庐江县、庐阳区、蜀山区、长丰县、巢湖市、包河区、瑶海区)
沧州市(献县、海兴县、黄骅市、泊头市、东光县、新华区、吴桥县、孟村回族自治县、盐山县、肃宁县、沧县、运河区、南皮县、任丘市、河间市、青县)
喀什地区(疏附县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、巴楚县、英吉沙县、麦盖提县、岳普湖县、泽普县、疏勒县、喀什市、伽师县)
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南昌市(西湖区、新建区、南昌县、安义县、红谷滩区、青山湖区、进贤县、东湖区、青云谱区)
漳州市(云霄县、诏安县、华安县、龙文区、东山县、漳浦县、平和县、龙海区、长泰区、南靖县、芗城区)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
铁岭市(铁岭县、开原市、银州区、清河区、调兵山市、西丰县、昌图县)
揭阳市(惠来县、榕城区、揭西县、普宁市、揭东区)
随州市(曾都区、广水市、随县)
南充市(阆中市、蓬安县、仪陇县、西充县、高坪区、营山县、南部县、顺庆区、嘉陵区)
赣州市(定南县、赣县区、安远县、瑞金市、龙南市、石城县、宁都县、信丰县、上犹县、大余县、于都县、全南县、寻乌县、会昌县、南康区、兴国县、崇义县、章贡区)
铜仁市(江口县、印江土家族苗族自治县、石阡县、德江县、思南县、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、万山区、碧江区、沿河土家族自治县)
凉山彝族自治州(布拖县、美姑县、昭觉县、普格县、盐源县、会理市、宁南县、越西县、雷波县、德昌县、会东县、喜德县、甘洛县、木里藏族自治县、西昌市、冕宁县、金阳县)
西藏自治区
丽江市(玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县)
柳州市(三江侗族自治县、柳南区、柳北区、鱼峰区、柳江区、融水苗族自治县、融安县、柳城县、鹿寨县、城中区)
莆田市(秀屿区、仙游县、城厢区、涵江区、荔城区)
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鞍山市(立山区、千山区、铁东区、岫岩满族自治县、铁西区、台安县、海城市)
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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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