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AMD企业赛题获奖团队揭晓
2026年8月14日 | 浙江·桐乡乌镇
8月14日,第届第二十一届中国研究生电子设计竞赛(以下简称“研电赛”)全国总决赛在浙江桐乡乌镇圆满落下帷幕。中国总决经过作品展示、研究现场答辩和专家评审,生电设计赛圆“研电之星”、竞赛全国团队一等奖及企业命题专项奖等多项荣誉正式揭晓。全国三年大片国语全集高清
本届研电赛以“驭电逐光、满闭幕AI无界”为主题,第届共吸引全国379所研究生培养单位、中国总决近万支队伍报名,研究参赛师生超过4万人,生电设计赛圆参赛规模较上届增长20%,竞赛并首次增设港澳特别赛区。全国全国总决赛阶段,满闭幕来自九大赛区、第届176所高校的780支团队、3000余名师生代表齐聚乌镇,围绕人工智能、先进芯片、91传媒网站无线通信、嵌入式系统等产业前沿方向展开角逐,集中展现青年学子的创新活力与工程实践能力。
产业命题牵引创新,AMD设置两大赛题方向
赛事紧扣产业真实需求,共发布48项企业技术赛题。作为企业命题单位之一,AMD设置了两大选题方向,将前沿计算平台、开放软件生态与高校人才培养、产业应用创新紧密结合。
其中,“基于AMD锐龙AI MAX+ 395处理器的端侧AI智能体与垂直行业创新应用”方向,以AMD智能体主机为算力底座,鼓励参赛团队充分发挥CPU、GPU、NPU异构计算和统一内存架构优势,围绕医疗健康、差差差视频家庭生活、教育培训、法律服务等实际场景,开发具有本地推理、隐私保护、低延迟及离线运行能力的端侧AI应用和智能体系统。
“基于AMD ROCm 软件生态与Radeon平台的智能算力赋能科研项目设计与实现”方向,则鼓励参赛团队依托ROCm开放软件栈以及AMD Radeon PRO W系列显卡的算力与显存优势,面向人工智能、高性能计算、计算机辅助设计及行业科研等真实工作负载,开展软件适配、性能分析、算子优化和应用开发,推动先进算力转化为可验证、可复用、可落地的科研与工程成果。
颁奖仪式上,色虎污下载AMD全球副总裁、中国研发中心总经理吉隆伟和AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖共同为AMD企业赛题获奖团队颁奖,向参赛学子取得的优异成绩表示祝贺,并共同见证了一批兼具技术创新、工程实践与应用价值的青年创新成果脱颖而出,充分彰显了高校学子在前沿科技领域的创新活力与实践潜能。

青年创意走向真实场景
本届AMD企业赛题获奖项目立足真实需求,覆盖医疗、家庭健康与教育等多个重要领域,体现出青年团队旨在以创新技术解决现实问题、将前沿AI技术转化为完整解决方案的能力。
“表里如医”项目以多智能体协同为核心,将口腔黏膜影像质控、血管分割、知识检索和结构化报告生成有机结合,为基层早筛、医生复核与随访提供可量化、可解释、69欧美可追溯的辅助分析依据;端侧家庭隐私智能管理系统融合多模态感知、本地健康档案和智能体决策,实现跌倒、火情等风险监测及健康提醒闭环,在保护家庭敏感数据的同时提升响应效率。
“智视鉴药”项目针对曲面药瓶标签反光、遮挡及单一视角信息不完整等难题,通过智能体自主控制多视角采集、视觉语言模型识别和药品数据库校验,探索低成本、端侧化、可追溯的药品核对方案;端侧智练伴学系统面向自动化专业学习,将本地大模型、私有课程知识库和确定性计算工具协同起来完成专业计算、知识检索、报告导出等任务;“HTP-Guardian”项目面向房树人(HTP)绘画心理辅助分析场景,将图像感知、知识检索、证据验证和报告生成组织为端侧多智能体协同流程,并通过SafetyGate安全门控阻断诊断化表达、标记高风险线索,在保护敏感数据的同时,为心理工作者提供可追溯、可复核的辅助观察材料。
这些项目的价值,不仅体现在模型能力和性能指标的提升,更在于团队从真实行业痛点出发,将算法、软硬件协同、隐私安全、交互流程和工程部署整合为可演示、可验证、可操作的完整系统。从实验室原型到应用场景,从技术设想到工程闭环,获奖团队展现了新一代电子信息人才面向产业需求解决复杂问题的创新能力。
青年力量助力开源社区共建
ROCm赛道的优秀团队不仅聚焦性能突破,也展现出对开源平台的学习热情与持续贡献意识。参赛过程中,学生围绕真实部署问题深入优化、主动参与社区协作,将“技术验证”延伸为“生态共建”。
在“基于AMD ROCm生态的Qwen3.6-27B(AWQ4)DFlash推理优化系统”项目中,学生团队在多种架构的AMD GPU平台上完成模型部署与加速,构建了覆盖量化、算子、解码和并行策略的优化体系。项目通过AWQ4降低模型权重存储与访存压力,引入INT8 WMMA、晚期反量化和3D Split-K等技术提升计算效率,并结合DFlash推测解码,使目标模型一次验证多个候选Token,减少串行自回归前向轮次。同时,团队还根据上下文长度、并发负载和显存需求,探索形成面向不同应用场景的配置策略。
团队以AMD GPU平台上的实际部署为出发点,向vLLM社区提交跨平台注意力优化,为DFlash多Token验证补充非因果注意力支持,并拓展3D Split-K的适用场景;同时为混合模型KV Cache问题提供AMD GPU平台上的独立复现、补充诊断与工程验证,推动相关通用修复进入开源主线。相关工作既回应了ROCm平台的实际需求,也为其他硬件环境提供了可复用的改进思路。
此外,在“面向敏感数据的ROCm后量子高速可信传输平台”项目中,学生团队将后量子密码算法与AMD GPU并行计算能力结合,实现了包括Kyber、Aigis、ML-DSA等算法在内的批量密钥封装、数字签名及验证流程,并向ROCm官方ROCm/rocm-examples仓库提交HIP开源示例PR。
从提升大模型推理效率,到探索面向未来的后量子数据安全,两支团队选择了不同方向,却形成了相似的开源路径:从AMD GPU的实际应用中发现问题,通过实验和测试积累可复现证据,再以代码、文档和社区讨论推动成果持续完善。学生团队由开源技术的使用者逐步走向共同建设者,让竞赛成果获得超越赛场的持续价值。
以赛促学,深化产教融合
自1996年创办以来,研电赛已经成为我国电子信息领域历史悠久、覆盖面广、规模领先的研究生高水平学科竞赛之一。本届赛事进一步深化了“企业出题、高校育才、协同创新”的产教融合机制。AMD企业赛题将开放软件生态、基于端侧的异构计算平台和智能体创新带入赛事实践,为青年学子提供了接触产业前沿、检验技术成果和探索应用落地的重要平台。
赛事虽已落幕,创新走向产业的新征程正在开启。随着更多青年人才以真实需求为牵引、以先进算力为支撑,将智慧和创意转化为解决实际问题的科技成果,产学研协同创新也将持续释放新的活力。
泉州7楼孕妇凌晨羊水破了 警民合力用棉被将其抬下楼
原标题:7楼孕妇凌晨羊水破了 警民合力用棉被将其抬下楼

黄女士抱着孩子坐上车准备回家。
凌晨羊水破了,住在7楼的孕妇没办法下楼。紧急情况下,民警合力,将孕妇抬下楼送上救护车。昨日,记者获悉,平安产下重6斤多女儿的黄女士,已出院回到梅山镇杨塘垅的家中。
4月22日凌晨1时许,黄女士突然发现羊水破了,立即呼喊在家的公婆。公公黄某急忙拨打光前医院急救电话。
黄某一家居住在杨塘垅一栋楼房的顶楼7楼。由于羊水破了,孕妇不能下床走动,只能用担架抬。可是随救护车前来的,是2个小护士,没办法将黄女士抬下楼。无奈之下,黄某报了警。
据梅山派出所处警民警介绍,他们赶到现场时已是凌晨4时许。“孕妇仍在7楼,我们试了试救护车的担架,发现一到楼梯转弯处,担架就会被卡住,根本没办法用。凭借经验,我们直接向黄某要了一床棉被。”因人手不够,民警又叫上楼下卖酸菜面的摊主,连同黄某一共4人。随后,让黄女士躺在棉被上,4人分别揪住一角,将黄女士往楼下抬。“由于孕妇过于重,我们在3楼休息了一会儿,从到现场至将孕妇抬上救护车,只花了8分钟。”民警说。
22日中午,黄女士产下6斤多重的女宝宝,母子平安。(记者 黄俊涛 通讯员 沈志滨 文/图)
原标题:7楼孕妇凌晨临产警民合力用棉被抬下楼
肖战新歌《光点》销量突破3000万 数字内容消费时代渐入佳境
4月25日,肖战全新单曲《光点》上线,不到11小时,销量便“光速”突破1375万张,在攻占各大音乐排行榜及社媒话题的同时,也迅速引发了行业内外的强烈关注。截至目前,《光点》的总销量已经突破3000万张,不仅刷新了全网单曲各项销售记录,也为愈发成熟的数字内容消费时代注入了一剂强心针!
去年9月,周杰伦单曲《说好不哭》创下千万销量,为数字音乐全面迈向普及化的消费转型迈出了关键性的一步。当时,知名乐评人、音乐视频社交App菠萝BOLO首席执行官郝舫就大胆预言,音乐付费的黄金时代一定会到来。随后,华晨宇的《好想爱这个世界啊》、王一博的《无感》也都不负众望,为“千万销量俱乐部”添砖加瓦。可以说,当《光点》再度创下数字音乐的销售奇迹,其实更像是一种水到聚成,而这一仍在继续增长中的奇迹,背后正是中国音乐产业多年来不断探索努力的良性演进。
此外,如易观调研数据所呈现的,大多数用户在内容质量满意的前提下,是愿意为内容付费的,从肖战《光点》,也可以看到大众从消费意识建立到消费意识成熟的进步。根据肖战网宣组数据统计,购买肖战3张及以下的用户占总人数的74%,也就是说,在粉丝经济的强大效应下,“路人粉”提供了很大程度的支持力量。回看《光点》这首歌曲,这是肖战首次尝试的R&B曲风歌曲,制作团队也特别选择了来自北美、北欧、西班牙及荷兰的优秀团队,加上“相爱而行”的音乐立意,本身就是一首极具共鸣的上乘之作,能向外出圈其实也并不意外。
当数字内容付费的风口被打开,吹来的是更加符合时代发展的消费理念。尤其是在疫情期间,由于国内线上内容产业发展的足够成熟,不仅以直播等创新形式为实体零售业提供了更宽广的管道,同时,也通过对大众精神娱乐需求的充分保障,让不同形式的数字音乐消费再进一步。根据官郝舫的观点,音乐行业价值回归和增值,其中一大标志就是付费用户渗透率的不断提升,而肖战《光点》所获得的强烈反响,也让我们看到数字内容消费时代正渐入佳境。
AMD企业赛题获奖团队揭晓
2026年8月14日 | 浙江·桐乡乌镇
8月14日,第届第二十一届中国研究生电子设计竞赛(以下简称“研电赛”)全国总决赛在浙江桐乡乌镇圆满落下帷幕。中国总决经过作品展示、研究现场答辩和专家评审,生电设计赛圆“研电之星”、竞赛全国团队一等奖及企业命题专项奖等多项荣誉正式揭晓。全国三年大片国语全集高清
本届研电赛以“驭电逐光、满闭幕AI无界”为主题,第届共吸引全国379所研究生培养单位、中国总决近万支队伍报名,研究参赛师生超过4万人,生电设计赛圆参赛规模较上届增长20%,竞赛并首次增设港澳特别赛区。全国全国总决赛阶段,满闭幕来自九大赛区、第届176所高校的780支团队、3000余名师生代表齐聚乌镇,围绕人工智能、先进芯片、91传媒网站无线通信、嵌入式系统等产业前沿方向展开角逐,集中展现青年学子的创新活力与工程实践能力。
产业命题牵引创新,AMD设置两大赛题方向
赛事紧扣产业真实需求,共发布48项企业技术赛题。作为企业命题单位之一,AMD设置了两大选题方向,将前沿计算平台、开放软件生态与高校人才培养、产业应用创新紧密结合。
其中,“基于AMD锐龙AI MAX+ 395处理器的端侧AI智能体与垂直行业创新应用”方向,以AMD智能体主机为算力底座,鼓励参赛团队充分发挥CPU、GPU、NPU异构计算和统一内存架构优势,围绕医疗健康、差差差视频家庭生活、教育培训、法律服务等实际场景,开发具有本地推理、隐私保护、低延迟及离线运行能力的端侧AI应用和智能体系统。
“基于AMD ROCm 软件生态与Radeon平台的智能算力赋能科研项目设计与实现”方向,则鼓励参赛团队依托ROCm开放软件栈以及AMD Radeon PRO W系列显卡的算力与显存优势,面向人工智能、高性能计算、计算机辅助设计及行业科研等真实工作负载,开展软件适配、性能分析、算子优化和应用开发,推动先进算力转化为可验证、可复用、可落地的科研与工程成果。
颁奖仪式上,色虎污下载AMD全球副总裁、中国研发中心总经理吉隆伟和AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖共同为AMD企业赛题获奖团队颁奖,向参赛学子取得的优异成绩表示祝贺,并共同见证了一批兼具技术创新、工程实践与应用价值的青年创新成果脱颖而出,充分彰显了高校学子在前沿科技领域的创新活力与实践潜能。

青年创意走向真实场景
本届AMD企业赛题获奖项目立足真实需求,覆盖医疗、家庭健康与教育等多个重要领域,体现出青年团队旨在以创新技术解决现实问题、将前沿AI技术转化为完整解决方案的能力。
“表里如医”项目以多智能体协同为核心,将口腔黏膜影像质控、血管分割、知识检索和结构化报告生成有机结合,为基层早筛、医生复核与随访提供可量化、可解释、69欧美可追溯的辅助分析依据;端侧家庭隐私智能管理系统融合多模态感知、本地健康档案和智能体决策,实现跌倒、火情等风险监测及健康提醒闭环,在保护家庭敏感数据的同时提升响应效率。
“智视鉴药”项目针对曲面药瓶标签反光、遮挡及单一视角信息不完整等难题,通过智能体自主控制多视角采集、视觉语言模型识别和药品数据库校验,探索低成本、端侧化、可追溯的药品核对方案;端侧智练伴学系统面向自动化专业学习,将本地大模型、私有课程知识库和确定性计算工具协同起来完成专业计算、知识检索、报告导出等任务;“HTP-Guardian”项目面向房树人(HTP)绘画心理辅助分析场景,将图像感知、知识检索、证据验证和报告生成组织为端侧多智能体协同流程,并通过SafetyGate安全门控阻断诊断化表达、标记高风险线索,在保护敏感数据的同时,为心理工作者提供可追溯、可复核的辅助观察材料。
这些项目的价值,不仅体现在模型能力和性能指标的提升,更在于团队从真实行业痛点出发,将算法、软硬件协同、隐私安全、交互流程和工程部署整合为可演示、可验证、可操作的完整系统。从实验室原型到应用场景,从技术设想到工程闭环,获奖团队展现了新一代电子信息人才面向产业需求解决复杂问题的创新能力。
青年力量助力开源社区共建
ROCm赛道的优秀团队不仅聚焦性能突破,也展现出对开源平台的学习热情与持续贡献意识。参赛过程中,学生围绕真实部署问题深入优化、主动参与社区协作,将“技术验证”延伸为“生态共建”。
在“基于AMD ROCm生态的Qwen3.6-27B(AWQ4)DFlash推理优化系统”项目中,学生团队在多种架构的AMD GPU平台上完成模型部署与加速,构建了覆盖量化、算子、解码和并行策略的优化体系。项目通过AWQ4降低模型权重存储与访存压力,引入INT8 WMMA、晚期反量化和3D Split-K等技术提升计算效率,并结合DFlash推测解码,使目标模型一次验证多个候选Token,减少串行自回归前向轮次。同时,团队还根据上下文长度、并发负载和显存需求,探索形成面向不同应用场景的配置策略。
团队以AMD GPU平台上的实际部署为出发点,向vLLM社区提交跨平台注意力优化,为DFlash多Token验证补充非因果注意力支持,并拓展3D Split-K的适用场景;同时为混合模型KV Cache问题提供AMD GPU平台上的独立复现、补充诊断与工程验证,推动相关通用修复进入开源主线。相关工作既回应了ROCm平台的实际需求,也为其他硬件环境提供了可复用的改进思路。
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