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部队文职是指在军队内从事非战斗性质的工作,包括行政、后勤、医疗、教育等各个领域。与军人相比,部队文职工作具有相对较少的体力和军事素质要求,但需要具备一定的学历、专业知识和职业素养。以下是关于部队文职2023年报考条件的详细介绍。一、基本条件
1.具有中华人民共和国国籍;
2.拥护中国共产党的领导,具有良好的政治素质和道德品质;
3.身体健康,符合《部队文职人员招聘体检标准》要求;
4.年龄在18周岁以上、35周岁以下(含35周岁),具备具体岗位所要求的年龄条件;
5.具备具体岗位所要求的文化程度和学历;
6.无违法犯罪记录。
二、职位要求
1.行政类:大专及以上学历,涉及岗位包括人事、组织、宣传、保密、审计、法务、科技、军队文化建设等。
2.后勤类:大专及以上学历,涉及岗位包括装备、物资、保障、运输、环保、纪检等。
3.医疗类:大专及以上学历,涉及岗位包括临床医学、护理、预防保健、药学等。
4.教育类:大专及以上学历,涉及岗位包括干部教育、军事理论、外语教学、信息化教育等。
三、专业要求
1.行政类:需要具备人力资源管理、劳动法律法规、组织行为学、公共关系学等相关专业知识。
2.后勤类:需要具备军事装备、物流运输、财务管理、环境科学、环境工程等相关专业知识。
3.医疗类:需要具备临床医学、护理学、医学影像学、药学等相关专业知识。
4.教育类:需要具备教育学、军事理论、外语翻译、计算机应用等相关专业知识。
四、其他要求
1.良好的语言表达和沟通能力,能够熟练掌握口头和书面表达技巧;
2.具有较强的组织能力、协调能力和分析解决问题的能力;
3.具有较强的责任心、执行力和团队协作精神;
4.具有较强的心理素质和适应能力,能够适应军队工作特点和压力。
以上便是关于部队文职2023年报考条件的详细介绍,希望对广大考生有所帮助。同时,建议考生在报考前仔细了解各个岗位的具体要求,选择自己适合的职业方向,并在备考过程中注重综合素质和专业知识的提升。
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NVIDIA:汽车赛道迎来“新”朋友。
“我们正处在AI的‘iPhone’时刻”。
北京时间3月22日,GTC 2022大会期间,NVIDIA创始人黄仁勋的演讲如约而至。
不同于去年自动驾驶业务“炸场”,今年或许是因为ChatGPT太火了,黄仁勋花了大量篇幅介绍了ChatGPT,以及其背后的AI技术和A100、H100芯片等等。关于汽车领域,只是在谈到Omniverse时有所提及。
不过,在发布会前的预沟通环节,NVIDIA方面已经提前介绍了汽车领域的一些情况。结合此次演讲,我们大致梳理出NVIDIA在智能汽车赛道上的最新进展。
01
宝马使用Omniverse规划全球工厂
近年来,黄仁勋几乎每次演讲必会花大量篇幅介绍Omniverse,此次也不例外。
Omniverse是NVIDIA提出的虚拟世界仿真引擎,根据此前介绍,Omniverse的世界在物理上是精确的,遵循物理学定律,可以在宏大的尺度上运行,可复制,能将设计师与观众, AI与机器人联系到一起。
Δ Omniverse可将驾驶路线重构为3D
正如Tensorflow以及Pytorch是当前AI软件中不可或缺的计算框架,NVIDIA希望将Omniverse打造成为机器人时代的至关重要的一环,迎来AI的下一波浪潮。
在黄仁勋看来,Omniverse不是一种工具,而是一个USD网络和共享数据库,也是一种与各行各业使用的设计工具相连接的基础结构。它可以连接、合成和模拟使用行业领先工具创建的3D资产。
其一大用处是让企业在实际建设工厂、生产产品前,通过数字化模拟“预览”实际的成品。例如此前很火的“黑灯工厂”,就能通过Omniverse进行设计和模拟。
具体应用到汽车领域,可以实现将价值3万亿美元、拥有1400万员工的汽车行业数字化。
Δ Omniverse帮助车企向数字化转型
据介绍,Omniverse已经与多家车企展开了合作:
沃尔沃汽车公司和通用汽车使用Omniverse USD Composer连接和统一其资产工作流,后者还实现将汽车零部件在虚拟环境中组装数字孪生汽车;
梅赛德斯-奔驰和捷豹路虎汽车的工程师在Omniverse中使用Driver Sim生成合成数据来训练AI模型,通过虚拟NCAP驾驶测试验证主动安全系统,前者还利用Omniverse为新车型构建、优化和规划组装流水;
Lotus使用Omniverse以虚拟方式组装焊接站;
丰田使用Omniverse构建自己工厂的数字孪生;
Rimac和Lucid Motors使用Omniverse根据真实的设计数据构建数字商店
……
Δ 宝马演示利用Omniverse进行虚拟工厂建设
此外,黄仁勋还特别指出,宝马正在使用Omniverse规划全球近30家工厂的运营。在每座工厂实际开业两年之前,他们会模拟完整建造一间电动汽车工厂,并不断进行调整优化。
演讲期间,黄仁勋还使用视频方式参与了宝马第一家数字工厂揭幕。
02
比亚迪与NVIDIA扩大合作
作为NVIDIA在汽车领域的重要合作者,此次活动中,NVIDIA再次介绍了其与比亚迪的合作进展:扩大双方合作,比亚迪将在下一代王朝系列和海洋系列的多款车型中使用英伟达DRIVE Orin高性能计算平台。
据悉,比亚迪首款采用NVIDIA芯片的产品将装备激光雷达,预计在今年二季度上市。
比亚迪和NVIDIA基于智驾芯片的合作是在GTC 2022大会上官宣的,随后两者即进入“蜜月期”。
今年1月,CES 2023科技展会上,NVIDIA宣布要加速布局智能座舱赛道。作为智能座舱领域率先发力的点,NVIDIA旗下的GeForce NOW云游戏服务计划先走进汽车,首批合作车企即包括比亚迪。
Δ 比亚迪等为首批在车内搭载Geforce NOW的车企
根据NVIDIA方面消息,整个汽车生态系统中有数百家合作伙伴正在NVIDIA DRIVE上开发软件,其中包括新能源汽车制造领域前30家制造商中的大部分车企,以及全球主要的卡车运输和自动驾驶出租车公司。
NVIDIA DRIVE是一个面向自动驾驶汽车开发和部署的端到端的平台,于2015年推出,赋能自动驾驶生态。
英伟达在CES 2015上推出了基于英伟达Maxwell GPU架构的第一代平台:搭载1颗Tegra X1的DRIVE CX,主要面向数字座舱;以及搭载2颗Tegra X1的DRIVE PX,主要面向自动驾驶。
此后几乎是每年英伟达都要更新一至两次Drive 平台,每隔两年发布一款车规级SoC芯片,且不断拉升算力水平。
2020年,Xavier芯片算力为30 TOPS;2022年量产上车的Orin算力跃至254 TOPS。
基于上述芯片量产落地,DRIVE在汽车领域合作伙伴也不断增多。
此次GTC 2022大会期间,不仅比亚迪,NVIDIA还更新了与小马智行、smart等企业合作进展。
其中,小马智行宣布其由NVIDIA DRIVE提供支持的自动驾驶域控制器将部署在北京公司美团和新石器的自动驾驶车辆中进行大规模商用。
Δ Rimac Technology的中央车载计算机
Rimac Group的工程部门Rimac Technology正在开发一种新的中央车辆计算机或R-CVC,它将为ADAS、车载驾驶舱系统、车辆动力学逻辑以及车身和舒适软件堆栈提供动力,NVIDIA DRIVE硬件和软件将用于该平台,以加速开发工作实现。
smart正在与NVIDIA合作开发下一代智能移动解决方案。全新电动产品将基于 NVIDIA DRIVE Orin平台构建,预计将于2024年底开始生产。此外,Smart还将与NVIDIA合作建设专用数据中心,用于开发高阶辅助驾驶和人工智能系统等。
03
One more thing:联想入局
相比比亚迪等“老朋友”,联想在智能汽车环节出现显得有些意外。
根据NVIDIA方面消息,联想宣布成为新的自动驾驶域控制器一级制造商,新一代产品将于2025年开始生产,基于THOR(雷神)芯片打造。
雷神是黄仁勋在2022年GTC秋季大会主题演讲中发布的,这颗SoC芯片内部拥有770亿个晶体管,以此可实现2000 TOPS的AI算力,或者是2000 TFLOPs,战力值拉满。
凭借强大的性能参数,THOR已经不仅局限于“小小的”自动驾驶芯片,而是明确表示:为汽车的中央计算架构而生。
Δ NVIDIA THOR芯片
NVIDIA此前介绍称,Thor是行业首个中央计算单元,支持“舱驾一体”。即,Thor可被配置为多种模式,可以将其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用于自动驾驶工作流;也可以将其配置为将一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐,一部分用于辅助驾驶。
按照原计划,THOR于2023年向开发者提供样品,并在2025年大规模量产上车,这与联想新一代自动驾驶域控制器量产落地时间吻合。
实际上,联想迈入汽车赛道并不算突然。
早在去年中旬,联想即发布招聘各类智能汽车相关人才的公告,包括自动驾驶工程总监、车载信息娱乐系统负责人、高级硬/软件经理等诸多智能汽车的关键核心人才,这曾引发联想“造车”的猜想热潮。
尽管联想集团董事长兼CEO杨元庆针对此回应称:“联想还没有造车计划,招聘人员是为了做前瞻性研究。”
但很快联想便自行“打脸”,去年底发布了车计算中长期战略规划与发展愿景表示,将依托算力、技术、供应链及人才优势,重点布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域,推动汽车行业的智能化发展。
Δ 联想展示车计算技术
结合此次与NVIDIA合作消息,联想在汽车领域布局时间表也更加清晰:即2023年左右推出算力32TOPS行泊一体方案;2025年开始向更高算力的中央计算平台。
而NVIDIA方面,从此次大会期间合作情况也可以看出,目前英伟达在汽车圈客户大致还是分为三类:传统车企、造车新势力和自动驾驶公司。其中车企的比重越来越大。
作为早期定位服务L3及以上的智能驾驶的芯片公司,NVIDIA方面在此次大会期间也坦言,完全无人驾驶实现难度非常大,真正面向消费者推出时间远长于预期,因此公司当下将专注于L2及L3级自动驾驶技术。它认为,L2+将是最大的市场,特别是针对主机厂合作伙伴方面。
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