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石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

益阳市(赫山区、资阳区、桃江县、南县、沅江市、安化县)

肇庆市(怀集县、高要区、端州区、封开县、德庆县、鼎湖区、广宁县、四会市)

晋城市(泽州县、城区、陵川县、阳城县、沁水县、高平市)  黔南布依族苗族自治州(荔波县、罗甸县、都匀市、瓮安县、惠水县、福泉市、平塘县、贵定县、独山县、三都水族自治县、长顺县、龙里县)

阿里地区(噶尔县、革吉县、措勤县、普兰县、改则县、日土县、札达县)

南昌市(南昌县、东湖区、红谷滩区、新建区、青山湖区、安义县、西湖区、进贤县、青云谱区)

丽江市(永胜县、华坪县、古城区、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)  佳木斯市(抚远市、郊区、汤原县、向阳区、东风区、桦南县、同江市、富锦市、前进区、桦川县)

济南市(平阴县、槐荫区、莱芜区、济阳区、长清区、钢城区、市中区、天桥区、商河县、章丘区、历城区、历下区)

临夏回族自治州(临夏市、和政县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、东乡族自治县、康乐县、临夏县)

鞍山市(岫岩满族自治县、千山区、铁东区、台安县、立山区、铁西区、海城市)

惠州市(博罗县、惠东县、惠阳区、惠城区、龙门县)

平顶山市(宝丰县、汝州市、湛河区、舞钢市、新华区、鲁山县、叶县、石龙区、郏县、卫东区)

上海市(崇明区、静安区、徐汇区、金山区、奉贤区、松江区、普陀区、青浦区、闵行区、虹口区、宝山区、浦东新区、杨浦区、嘉定区、黄浦区、长宁区)

甘孜藏族自治州(巴塘县、稻城县、道孚县、理塘县、德格县、得荣县、新龙县、丹巴县、泸定县、九龙县、石渠县、乡城县、白玉县、康定市、雅江县、色达县、甘孜县、炉霍县)

德州市(临邑县、德城区、宁津县、乐陵市、禹城市、平原县、庆云县、武城县、夏津县、陵城区、齐河县)

运城市(临猗县、新绛县、稷山县、永济市、芮城县、盐湖区、河津市、垣曲县、绛县、夏县、平陆县、万荣县、闻喜县)

七台河市(勃利县、新兴区、桃山区、茄子河区)

商洛市(洛南县、丹凤县、商南县、柞水县、商州区、山阳县、镇安县)

锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、镶黄旗、多伦县、阿巴嘎旗、锡林浩特市、正镶白旗、正蓝旗、苏尼特左旗、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、太仆寺旗、苏尼特右旗)

襄阳市(枣阳市、保康县、樊城区、南漳县、襄城区、宜城市、襄州区、谷城县、老河口市)

太原市(娄烦县、阳曲县、晋源区、万柏林区、杏花岭区、古交市、尖草坪区、清徐县、迎泽区、小店区)

海东市(化隆回族自治县、平安区、互助土族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县)

株洲市(茶陵县、荷塘区、醴陵市、炎陵县、天元区、渌口区、攸县、芦淞区、石峰区)

钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

双鸭山市(四方台区、尖山区、集贤县、宝清县、岭东区、饶河县、友谊县、宝山区)

晋中市(寿阳县、灵石县、和顺县、左权县、介休市、昔阳县、太谷区、祁县、榆次区、平遥县、榆社县)

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宁德市(霞浦县、福鼎市、柘荣县、蕉城区、周宁县、福安市、寿宁县、屏南县、古田县)

岳阳市(平江县、岳阳楼区、汨罗市、湘阴县、君山区、华容县、临湘市、岳阳县、云溪区)

拉萨市(墨竹工卡县、达孜区、林周县、堆龙德庆区、当雄县、尼木县、曲水县、城关区)

邯郸市(永年区、曲周县、肥乡区、大名县、临漳县、成安县、鸡泽县、魏县、武安市、磁县、涉县、峰峰矿区、广平县、邱县、馆陶县、复兴区、丛台区、邯山区)  三门峡市(义马市、渑池县、卢氏县、陕州区、湖滨区、灵宝市)

南阳市(唐河县、社旗县、西峡县、淅川县、宛城区、南召县、方城县、镇平县、卧龙区、内乡县、新野县、桐柏县、邓州市)

遵义市(红花岗区、赤水市、播州区、湄潭县、绥阳县、习水县、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、余庆县、正安县、务川仡佬族苗族自治县、凤冈县、桐梓县、汇川区)

吉安市(永新县、井冈山市、青原区、吉水县、万安县、新干县、泰和县、遂川县、永丰县、吉州区、峡江县、安福县、吉安县)无锡市(梁溪区、宜兴市、新吴区、锡山区、滨湖区、江阴市、惠山区)

河池市(大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县、金城江区、东兰县、天峨县、都安瑶族自治县、南丹县、凤山县、宜州区)  潍坊市(临朐县、坊子区、昌乐县、诸城市、高密市、昌邑市、青州市、寒亭区、奎文区、潍城区、寿光市、安丘市)

乐山市(马边彝族自治县、峨眉山市、井研县、犍为县、五通桥区、峨边彝族自治县、夹江县、金口河区、市中区、沙湾区、沐川县)

鹤壁市(淇县、鹤山区、山城区、浚县、淇滨区)

忻州市(保德县、河曲县、偏关县、繁峙县、静乐县、代县、宁武县、神池县、定襄县、忻府区、五寨县、五台县、原平市、岢岚县)延边朝鲜族自治州(安图县、龙井市、延吉市、珲春市、和龙市、汪清县、敦化市、图们市)

金华市(婺城区、东阳市、磐安县、武义县、兰溪市、永康市、金东区、义乌市、浦江县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

来宾市(忻城县、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、武宣县、合山市)

抚州市(资溪县、南丰县、东乡区、宜黄县、广昌县、乐安县、黎川县、金溪县、南城县、崇仁县、临川区)

北海市(银海区、海城区、合浦县、铁山港区)

达州市(宣汉县、渠县、达川区、万源市、通川区、大竹县、开江县)

西安市(高陵区、灞桥区、未央区、周至县、临潼区、鄠邑区、蓝田县、碑林区、新城区、雁塔区、莲湖区、长安区、阎良区)

德阳市(罗江区、广汉市、旌阳区、绵竹市、什邡市、中江县)

威海市(荣成市、文登区、环翠区、乳山市)

石家庄市(深泽县、井陉矿区、赞皇县、桥西区、长安区、辛集市、正定县、鹿泉区、无极县、高邑县、灵寿县、井陉县、晋州市、赵县、栾城区、平山县、行唐县、新华区、裕华区、元氏县、新乐市、藁城区)

遂宁市(蓬溪县、安居区、大英县、射洪市、船山区)

大兴安岭地区(塔河县、漠河市、呼玛县)

新余市(渝水区、分宜县)

阳江市(江城区、阳西县、阳春市、阳东区)

芜湖市(鸠江区、镜湖区、无为市、南陵县、繁昌区、湾沚区、弋江区)

徐州市(贾汪区、铜山区、丰县、睢宁县、沛县、邳州市、鼓楼区、泉山区、云龙区、新沂市)

1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺

2.台积电计划2027年量产面板级先进封装

3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术

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）