痛感强烈！探索差差差的秘密：神秘轮滑网为何疼痛难忍？，vivo Y400 Pro规格设计曝光 搭载天玑7300+90W快充让AI自己设计芯片，中国科学院发布“启蒙”系统该股最近90天内共有15家机构给出评级，买入评级14家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为6.9。
从古至今，轮滑作为一种充满魅力的运动深受人们的喜爱。在享受这项运动带来的快乐和挑战的人们往往会经历一些难以忍受的痛感，其中最为人所知的就是轮滑网造成的疼痛。这种痛苦不仅源于其表面的粗糙度和厚度，更与它的设计、材质和使用方式紧密相关。
轮滑网的材料通常是碳纤维或聚酯纤维制成。这些材料具有极高的强度和耐磨性，能够在多次摩擦中承受巨大的压力和冲击。这种高强度的材料并不意味着它在承受一定的力量时可以不引起明显的痛感。由于碳纤维或聚酯纤维的刚性和韧性强，它们需要通过一定的方式来分散或吸收能量，例如通过在表面涂上一层缓冲剂或者采用特殊的涂层技术来减轻接触面的压力。这种方式往往无法完全消除轮滑网对皮肤和骨骼的直接刺激。
轮滑网的内部结构也是影响其疼痛程度的重要因素。通常情况下，轮滑网是由许多细密的网格组成，每个网格都由许多小孔构成，每一个小孔都可以提供一个微小的空间供滑手进行活动。这种结构的设计使得轮滑网的摩擦力非常大，同时又不能提供足够的支撑力来防止身体向下滑动，这就导致了轮滑网对滑手膝盖和脚踝的直接挤压和撕裂，这就是我们常说的“差差差”现象。
轮滑网的表面设计也对其疼痛产生了一定的影响。一些专业的轮滑鞋品牌会使用特殊的技术和材料，如纳米纤维或新型复合材料，使轮滑网更加柔软、透气和舒适。这些材料能够有效地减少磨损和热传导，从而降低对滑手皮肤和关节的直接刺激。虽然这些新技术使得轮滑网在设计上有很大的改进，但仍然无法避免其对滑手产生额外的疼痛。
轮滑网的疼痛并非单纯地来自于其表面的粗糙度和厚度，而是多种因素共同作用的结果。其中，材料选择、内部结构和表面设计都是关键的因素。对于任何想要尝试轮滑的人们来说，理解并正确对待这些挑战是提高他们的轮滑体验的关键。只有深入了解轮滑网的本质和影响，才能更好地享受这项运动带来的乐趣，并尽可能地减少因轮滑网而产生的疼痛感。
【CNMO科技消息】6月10日，CNMO从外媒处获悉，vivo Y400 Pro预计马上在印度市场推出。在官方正式发布之前，其主要规格设计被提前曝光，引发众多消费者关注。
vivo Y400 Pro
vivo Y400 Pro的后置摄像头模组采用垂直排列方式，主摄为5000万像素的索尼 IMX882和一颗200万像素的虚化镜头，并且在影像模组下方装备了个环形形LED闪光灯。前置是3200万像素的镜头。后置摄像头支持多焦段人像功能，并且前后摄像头均支持4K视频录制，无论是拍摄人像还是记录生活，都能呈现高质量画面。
vivo Y400 Pro详细配置
在性能配置方面，vivo Y400 Pro搭载天玑7300处理器，能满足用户日常使用和轻度游戏。其内置一块5500mAh的电池并支持90W快充。此外，Y400 Pro还将配备一系列人工智能驱动的功能，例如AI录音转写助手、AI智慧互联、AI笔记助手、AI屏幕翻译）以及与谷歌合作的圈选搜索功能。
近日，中国科学院计算技术研究所处理器芯片全国重点实验室联合软件研究所，推出全球首个基于人工智能技术的处理器芯片软硬件全自动设计系统——“启蒙”。该系统可以实现从芯片硬件到基础软件的全流程自动化设计，在多项关键指标上达到人类专家手工设计水平，标志着我国在人工智能自动设计芯片方面迈出坚实一步。
处理器芯片被誉为现代科技的“皇冠明珠”，其设计过程复杂精密、专业门槛极高。传统处理器芯片设计高度依赖经验丰富的专家团队，往往需要数百人参与、耗时数月甚至数年，成本高昂、周期漫长。随着人工智能、云计算和边缘计算等新兴技术的发展，专用处理器芯片设计和相关基础软件适配优化需求日益增长。而我国处理器芯片从业人员数量严重不足，难以满足日益增长的芯片设计需求。
启蒙1号实物图
启蒙1号和启蒙2号的性能对比
面对这一挑战，“启蒙”系统应运而生。该系统依托大模型等先进人工智能技术，可实现自动设计CPU，并能为芯片自动配置相应的操作系统、转译程序、高性能算子库等基础软件，性能可比肩人类专家手工设计水平。
具体而言，在CPU自动设计方面，实现国际首个全自动化设计的CPU芯片“启蒙1号” ，5小时内完成32位RISC-V CPU的全部前端设计，达到Intel 486性能，规模超过400万个逻辑门，已完成流片。其升级版“启蒙2号”为国际首个全自动设计的超标量处理器核，达到ARM Cortex A53性能，规模扩大至1700万个逻辑门。在基础软件方面，“启蒙”系统同样取得显著成果，可自动生成定制优化后的操作系统内核配置，性能相比专家手工优化提升25.6%；可实现不同芯片和不同编程模型之间的自动程序转译，性能最高达到厂商手工优化算子库的2倍；可自动生成矩阵乘等高性能算子，在RISC-V CPU和NVIDIA GPU上的性能分别提高110%和15%以上。
这项研究有望改变处理器芯片软硬件的设计范式，不仅有望减少芯片设计过程的人工参与、提升设计效率、缩短设计周期，同时有望针对特定应用场景需求实现快速定制化设计，灵活满足芯片设计日益多样化的需求。