简介：

简介：近日，国内知名品牌爱国者高举“绿色电源”大旗，凭借主动式PFC节能功耗、防辐射性强以及“三年免费换新”的独特优势，推出领航者绿色电源，并以“环保节能”“三年免费换新”作为卖点，销量扶摇直上。该产品90％的原材料均为国外进口，

简介：BTX-600SP电源采用英特尔ATX12V2．2版．最大功率达到600W输出．其额定功率为500W。全面支持Intel、AMD的双核处理器．并且支持12个磁盘阵列系统，不管是SLi还是CoressFire系统的组建．其双路供电模式．各自具有独立的保护控制线路．为用户提供了双倍稳定性。

简介：S2000箱体采用高档镜面钢琴漆装饰，经典的黑白配色，端庄高雅。由于这款产品的体积在书架音箱中算大个头了，因此建议S2000配合脚架使用。

简介：与之前的几款产品相同,这款酷冷仲裁者依旧产用了经典黑色系为主,整体感觉给人一种贵族和稳重的气质,前面板最为抢眼的设计是一条不锈钢材质的镜面饰边,尽显张扬个性,而体积方面,要比之前的酷冷特警340略大,为配件提供了更多的空间。

简介：总算有时间去网吧看到阿诺的《魔鬼终结者3》了，那位女机器人长的还真不错哦！不过美中不足的就是，有几位大侃哥在聊9聊，嗓门之大怀疑只有丛林中泰山哥才可与其相比。嗨，没办法！只有请出我的震山之宝：局域网终结者10了。

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简介：微星作为主板大厂，产品线涵盖高、中、低各个档次，并且非常有特色，受到不少DIYer的关注。此外，我们在很多品牌机中也能看到微星产品，那些主板外形小巧，但功能和性能都相当不错，并且可明显地降低成本。微星向零售市场推出的PM8M2-V主板便是一款小巧的Mini-ATX主板。

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简介：对于鼠标垫来说，最初就是给滚轮鼠标、垫背、它吸附了滚轮上的灰尘，滞留了手汗，默默地在为一条条准确的轨迹贡献自己的身躯直到光电鼠标的出现直到电子竞技的辉煌时代到来,鼠标垫开始进入专业领域，也许鼠标垫一直就存在着专业领域,而我们大众用户谁也不曾想到,哪个领域也可以属于我们——谁曾想到当年躺在桌上的鼠标垫在几年之后会扬眉吐气，卖得比部分鼠标都贵呢，时光流逝，直到今天．我们发现，原来鼠标垫还是鼠标垫，还是那个承载鼠标轨迹的大靠山。这些专业的鼠标垫．经过多年发展，完全可以回归到广大普通用户中间，就好像——当初我们安稳地把手放在一块简陋塑料板上面的时候，心里的那份满足感。

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简介：通常情况下，正品内存出错的几率很小。而很多内存出错后，系统仍可运行，只是多了很多不正常表现，如不时有某个程序莫名其妙地失去响应或打游戏时突然退出；打开或拷贝文件时偶尔提示文件损坏，但稍后打开又没问题等。这种情况，内存出问题的几率是最大的，但最难判断。于是，本篇文章的主角——MEMtest86登场亮相。它是一个公认非常专业的内存测试软件，也是一款免费的软件，测试准确度较高，甚至连内存的隐性问题都能检查出来。

简介：在台式机硬盘技术遭遇瓶颈而停滞不前之时，2.5英寸笔记本硬盘市场却悄然发展着。在硬盘容量，磁盘转数、内部传输数率、外部接口上均发生不同程度的变革。笔记本电脑也因此获得了较大的性能提升，表现出不逊色于台式机的综合属性。

简介：作为诞生时间刚满半年的隽星，主要是依托怎么样的优势迅速将品牌形象普及的呢?隽星起家时，很多用户信任这个品牌主要是因为微星作为研发平台，被称之为微星第二品牌，那么就目前而言隽星与微星之间的合作主要有哪些方面？

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简介：爱德发去年推出的R1900TⅢ一度吸引了众多音频爱好者的关注，由于相对R1900TⅡ它的风格变化较大，因此褒贬不一，针对这一状况，爱德发对老款R1900TⅡ进行了重新的设计优化，推出了本文的主角，R1900TⅡ06。

简介：Socket462台的历史使命即将完成。自从NIVIDIA推出了nForce2系列芯片组后，原本在此领域占据头把交椅的VIA终于被迫提前推出了其支持DDR400内存规格的芯片组KT400／KT400A。但在基本性能和附加性能的表现上与nForce2已经有了一段距离。但VIA并没有就此而放弃，经过优化的芯片组KT600横空出世。VIA也在此表示：KT600芯片组将是Socket462平台的最后一个产品，以后的芯片组开发将着力于K8平台。作为这样一款极具意义的芯片组，我们有必要对其做一次深度介绍。再加上部分厂商也在此有所跟进，因此我们制作这次横评来看看各厂商产品之间的竞争。

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简介：研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计，采用改进岛深度Q网络（DeepQ-lesrningNet-work，DQN）算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况，改进奖利机制，增知实时奖惩作为补充，解决学习耗时长和练不稳定的问题：采用相对角度、位置金和距离等信息，相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法／可视图法等传统人为策略避障算法，深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力，因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。