FSP v1.0还支持神经网络、机器学习和电机控制。FSP中带有Arm CMSIS-NN库，可将三相通用PWM定时器（GPT）等全新电机控制功能与GPT端口输出控制结合使用，构建支持可预测维护功能的解决方案。

开发工具，包括编译器和集成开发环境（IDE）也同时更新，现在可以支持Renesas e2 studio、Arm Keil® MDK和IAR Embedded Workbench® for Arm。RA智能配置程序（RA SC）支持FSP与第三方IDE和编译器的无缝集成。新的调试套件支持瑞萨E2和E2 Lite调试仿真器，调试套件中也加入了对闪存编程器的支持，其中包括SEGGER J-LinkTM。

AMD在单核成本上一直领先于Intel，但是AMD是否真的需要追求芯片设计来使Zen 2如此实惠？ISSCC最近一次演讲中的新幻灯片显示了该公司节省了多少资金，其结果令人印象深刻。

自从Zen架构推出以来，AMD从每核美元的角度一直一直落后于Intel。AMD以价值为导向的方法可以归因于许多因素，但没有一个比AMD在制造其最新Zen 2芯片时使用的新颖“小芯片”设计更相关。想法是采用几个以不同工艺制造的较小的模具，并将它们组合在一个封装上，以提高成品率，从而降低成本。但是减少多少呢？在某些情况下会增加一半以上。

AMD在ISSCC（国际固态电路会议）上的最新演讲中透露，在台积电的7nm工艺上，制造16核单芯片（例如Ryzen 9 3950X）的成本是多芯片CPU的两倍以上。。可以想象，内核数越少，节省的费用就越少，但是即使在AMD展示的低端产品上，在7nm CPU die和14nm I / O芯片的8核CPU可以将成本降低约25％。

从而朝着小芯片的方向发展。虽然Zen 2尚未在笔记本电脑中发布，但4000系列已被确认使用最新的架构，并且有关信息正在不断涌现。 更多和更频繁。值得注意的是，这些笔记本电脑CPU不使用小芯片设计，因此有趣的是，看看这些单片变体如何再次与小芯片对应。

一种基于人眼视觉的图像分层映射技术。将图像分为基本层和细节层，对基本层进行亮度增强；对增强后图像利用韦伯-费希纳定律分区，实现分区对数映射，并与细节层加权融合为输出图像；同时为实现电润湿显示器的精准调制，进行亮度局部线性拉伸。

实验结果表明，相较于传统映射方法，该算法的熵值更接近原图，图像评价指标PSNR值、SSIM值、UIQI值分别提高了0.2~0.6，0.07~0.4，0.1~0.6。所提方法使得校正后电压与亮度的关系更接近线性，在电润湿显示器上的图像细节更清晰，对比度得到提高，整体视觉效果较好。

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