性能为王 两款高端360mm一体式水冷上机体验

近两年,Intel和AMD在高端市场的竞争愈演愈烈,你有酷睿i9,我也有锐龙9。高性能的处理器,其功耗往往也比较高,比如锐龙95950X和酷睿i9-10980XE的功耗分别达到了125W和165W,特别是在进行超频时,功耗还会更高,从而导致发热量大幅增加。普通散热器很难及时带走处理器在高负载下所产生的热量,这时候就需要散热能力更强的高端风冷或一体式水冷散热器才能“镇压”处理器的“火气”。前不久,《微型计算机》评测室收到了分别来自ROG玩家国度的STRIX LC 360 RGB WE小白龙白色纪念版(后文简称ROG小白龙)和芝奇的上古水神ENKI 360一体式水冷。这两款产品都定位于高端市场,并且同为360mm规格,那么二者的性能如何?我们将一探究竟。     

创意,无须等待 和大家聊几套基于RTX显卡的创作设计配置

一直以来,我们大多数时候都在和玩家分享关于游戏应用的一些装机配置推荐。的确,对绝大多数电脑玩家来说,游戏是电脑应用的主旋律,无论经常或是偶尔。但对经常与电脑为伴的玩家来说,还有一类人群同样对配置、性能有着非常高的要求,甚至在很大程度上,他们对电脑性能的“特殊”高要求还超过了游戏玩家。这群人,我们通常将其称为—设计创作者,在很多时候,我们也将这群人常使用的电脑程序叫做“专业软件”。这群人,平时会怎样用电脑?     

英特尔换帅回归技术的大反攻?

2021年1月13日,英特尔公布的一则消息令这家公司获得业界的极大关注。当天,英特尔宣布任命帕特·基辛格(Pat Gelsinger)为新一任CEO,帕特·基辛格将在2月15日接替现任CEO司睿博(Bob Swan)。我们知道,前任CEO布莱恩·科再奇(Brian Krzanich)离职后,财务出身的司睿博临危受命,到目前也才上任两年,为什么在这个节骨眼上英特尔又换帅了呢?帕特·基辛格又是何许人?他能带领英特尔发起大反攻吗?     

济阳坳陷下古生界潜山油气藏特征及成藏模式

济阳坳陷下古生界潜山具有多样性、复杂性的特点，潜山差异性的形成演化、油气成藏主控因素和控藏模式不明确，严重制约了该区潜山油气勘探。在潜山分类的基础上，综合利用系统恢复、分类对比和典型解剖等方法，揭示了济阳坳陷下古生界不同类型潜山的形成演化过程和油气成藏主控因素差异性，分类建立了油气成藏模式。研究表明，济阳坳陷下古生界主要发育高位新盖侵蚀残丘潜山、中位古盖拉张断块潜山、中位新古盖拉张剪切断块潜山、中位中古盖挤压拉张断块潜山和低位古盖拉张滑脱断块潜山5种潜山类型。不同类型潜山的形成演化和油气成藏各具特色，其中，高位新盖侵蚀残丘潜山的发育受隆升、侵蚀作用控制，油气成藏主要受控于油源和盖层条件，表现为"单向供烃、砂体-不整合岩溶体联合输导、残丘控藏"的成藏模式；中位古盖拉张断块潜山的发育受掀斜、断裂作用控制，油气成藏主要受控于储集条件，表现为"单向供烃、顺向断层输导、反向断层控藏"的成藏模式；中位新古盖拉张剪切断块潜山的发育受反转、翘倾和走滑切割作用控制，油气成藏主要受控于输导条件，表现为"多源供烃、断溶体立体输导、断裂控藏"的成藏模式；中位中古盖挤压拉张断块潜山的形成受强烈挤压、拉张滑脱作用控制，油气成藏主要受控于储集条件，表现为"多源供烃、断缝体输导、断褶控藏"的成藏模式；低位古盖拉张滑脱断块潜山的形成受强烈拉张滑脱作用控制，油气成藏主要受控于输导条件，表现为"顶部供烃、断缝体输导、断裂控藏"的成藏模式。     

膜分离技术在矿井水处理中的应用

通过对膜分离技术的工艺原理、分类、技术特点及应用进行简要介绍,基于矿井水处理和排放技术的发展对环境保护的重要意义,提出了矿井水处理工艺的注意事项。     

策勒县奴尔水利枢纽工程设计浅析

大型水利枢纽工程的总体布置与大型水利工程的质量安全密切相关,具有结构复杂,易受地理环境影响等特点。在实际工程设计中,需要结合工程概况及周围环境条件,利用分析研究方法对其设计方案进行论证确定。根据策勒县奴尔水利枢纽工程现状及相关设计规模和标准规范,利用暴雨洪水汇流、坡面汇流公式计算分析设计洪水流量,确定该水利枢纽建筑施工任务。结果表明,策勒县奴尔水利枢纽工程防洪效益8.32亿元,堤库结合共保护人口165万人,保护耕地134亩;电站总装机容量6.2 MW,多年平均年发电量为0.217亿kW·h,与电网中的径流式水电站起到补偿发电作用,对下游梯级增加了枯水期出力与电量。     

一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。