乘的多音字是什么

以群体智能算法中的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和所在课题组提出的量子行为粒子群优化(quantum-behaved PSO, QPSO)算法为研究对象，从这两种算法的理论和实际应用出发，对它们的理论基础及性能改进方法做了深入的研究，并将它们应用在工程优化问题中以验证算法的优化能力。围绕这些研究内容，已在国内外权威刊物上发表论文22篇，其中SCI(E)检索的论文11篇，EI检索的论文7篇。作为第二著作者，于2011年8月出版了专著《量子行为粒子群优化：原理及其应用》；作为主要撰写人，参与完成了英文学术专著“Particle Swarm Optimization: Classical and Quantum Perspectives”的撰写工作。目前已授权发明专利2项，软件著作权1项。于2011年作为负责人得到了国家自然科学基金项目的资助，另外还主持了教育部自主科研项目1项、江苏省自然科学基金项目1项、江南大学青年科学基金项目1项和江南大学科学基金项目1项，目前还参与国家自然科学基金面上项目1项。现为IEEE Computer Science Society、IEEE Computational Intelligence Society会员。

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担任下列专家委员会委员：　（1）中国计算机学会杰出会员、资深会员（2）中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员（3）中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专委会常委委员（4）中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会委员（5）中国人工智能学会机器学学习专业委员会委员（6）中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会常委委员（7）江苏省计算机学会人工智能专业委员会常委委员（8）江苏省计算机学会大数据专家委员会委员担任下列国际期刊编委：（1）《IJCI: International Journal of Collaborative Intelligence》主编（2）《JDCTA: Journal of Digital Contents Technology and Application》副主编（3）《JCIT: Journal of Convergence Information Technology》编委（4）《AISS: Advances in Information Sciences and Service Sciences》编委（5）《IJACT: International Journal of Advancements in Computing Technology》编委（6）《JCP: Journal of Computers》编委（7）《JSW: Journal of Software》编委（8）《IPL:CInformation Processing Letters》编委（9）《AMIS: Applied Mathematics & Information Sciences》编委担任下列国际期刊特约编辑：（1）《Applied Mathematics & Information Sciences》特约编辑(Guest Editor)（2）《INFORMATION》的特约编辑(Guest Editor)（3）《Neurocpmputing》特约编辑(Guest Editor)（4）《The Scientific World Journal》的特约编辑(Guest Editor)（5）《Mathematical Problems in Engineering》的特约编辑(Guest Editor)（6）《Journal of Computers (JCP)》特约编辑(Guest Editor)（7）《Journal of Software (JSW)》特约编辑(Guest Editor)（8）《Journal of Networks (JNW)》的特约编辑(Guest Editor)担任下列国际SCI源刊特约审稿专家：（1）《Journal of Information Science》（2）《Applied Soft Computing》（3）《Information Sciences》（4）《Computational Statistics and Data Analysis》（5）《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》（6）《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》（7）《Neurocpmputing》（8）《Soft Computing》（9）《Pattern Recognition》（10）《Pattern Recognition Letters》担任下列国内核心期刊审稿专家：（1）《计算机学报》（2）《软件学报》（3）《计算机研究与发展》（4）《中国科学》（5）《电子学报》（6）《模式识别与人工智能》（7）《计算机科学》（8）《小型微型计算机系统》（9）《计算机应用研究》（10）《计算机工程与科学》（11）《微电子学与计算机》担任下列国内外会议PC Chair or Member：（1）全国智能信息处理学术会议（NCIIP）程序委员会主席（2）江苏省人工智能学术会议程序委员会主席（3）201220132014年信息、智能与计算国际研讨会主席（4）粒度计算国际会议程序委员会委员（5）智能信息处理国际会议程序委员会委员（6）中国机器学习会议程序委员会委员（7）中国粗糙集与软计算、中国粒计算、中国Web智能联合会议程序委员会委员等。丁世飞.研究方向模式识别与人工智能机器学习与数据挖掘粗糙集与软计算粒度计算感知与认知计算丁世飞.学术成果已完成的项目：1. 2001-2003参加并完成国家自然科学基金项目“信息模式识别理论及其在地学中的应用”的研究（项目编号: 40074001）2. 1999-2001主持完成省教育厅项目“信息模式识别理论及其在害虫预测预报中的应用研究”3. 1998-2000主持完成省教育厅项目“农作物病虫害现代生物数学预报技术研究”4. 2005-2006主持中国博士后科学基金项目“视感知学习理论及其应用研究”（No.2005037439）5. 2004-2006主持山东省作物生物学国家重点实验室开放基金项目“山东省玉米病虫害数字模式分类的研究”（No.20040010）6. 2006-2008参加国家自然科学基金项目“多元数据的信息模式研究与地学数据分析”（No.40574001）7. 2006-2009参加国家863高技术项目“基于感知机理的智能信息处理技术”(No. 2006AA01Z128)8. 2007-2010主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“基于认知的模式特征分析理论与算法研究”(No.IIP2006-2)9. 2010-2012主持江苏省基础研究计划（自然科学基金）项目“面向高维复杂数据的粒度知识发现研究”(No.BK2009093)10.2011-2012主持北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开放课题 “粒度SVM方法与应用研究”11. 2010-2012参加国家自然科学基金项目“分布式计算环境下的并行数据挖掘算法与理论研究”(No.60975039)12. 2011-2013主持中国科学院智能信息处理重点实验室开放基金项目“高维复杂数据的粒度支持向量机理论与算法研究”(No.IIP2010-1)目前正在进行的项目：1. 2013.1-2017.12主持国家重点基础研究发展计划（973计划）课题“脑机协同的认知计算模型”(No.2013CB329502)2. 2014.1-2017.12主持国家自然科学基金项目“面向大规模复杂数据的多粒度知识发现关键理论与技术研究” (No. 61379101)3. 2011.1-2013.12参加国家自然科学基金项目“多元空间的模式分析方法研究及其在测量中的应用”(No.41074003)已出版著作：1. 丁世飞,靳奉祥,赵相伟著. 现代数据分析与信息模式识别. 北京:科学出版社,20122. 丁世飞编著. 人工智能. 北京: 清华大学出版社, 20103. 史忠植著. 知识工程. 北京: 清华大学出版社, 2011 (丁世飞等参编)4. 史忠植著. 神经网络, 北京: 高等教育出版社, 2009 (丁世飞, 许新征等参编)　　已发表论文： 2014年[1] Shifei Ding, Hongjie Jia, Liwen Zhang, Fengxiang Jin. Research of semi-supervised spectral clustering algorithm based on pairwise constraints. Neural Computing and Applications, 2014,24(1):211-219. (SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hongjie Jia, Jinrong Chen, Fengxiang Jin. Granular Neural Networks.Artificial Intelligence Review, 2014,41(3): 373-384. (SCI, EI)[3] Shifei Ding, Huajuan Huang, Xinzheng Xu, Jian Wang. Polynomial Smooth Twin Support Vector Machines. Applied Mathematics & Information Sciences, 2014, 8(4) (SCI,EI)[4] Shifei Ding, Zhongzhi Shi. Track on Intelligent Computing and Applications. Neurocomputing, 2014, vol.130, 1-2.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Xiaopeng Hua. Recursive least squares projection twin support vector machines. Neurocomputing, 2014, vol.130, 3-9. (SCI, EI)[6]花小朋,丁世飞. 局部保持对支持向量机. 计算机研究与发展, 2014, 51(3)(EI)　　2013年[1] Xinzheng Xu, Shifei Ding, Weikuan Jia, Gang Ma, Fengxiang Jin. Research of assembling optimized classification algorithm by neural network based on Ordinary Least Squares (OLS). Neural Computing and Applications, 2013,22(1):187-193.(SCI, EI)[2] Shifei Ding, Hui Li, Chunyang Su, Junzhao Yu, Fengxiang Jin. Evolutionary artificial neural networks: a review. Artificial Intelligence Review, 2013, 39(3):251-260. (SCI, EI)[3] Li Hui, Ding Shifei. Research of Individual Neural Network Generation and Ensemble Algorithm Based on Quotient Space Granularity Clustering. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(2):701-708. (SCI, EI)[4] Hui Li, Shifei Ding. Research and Development of Granular Neural Networks. Applied Mathematics & Information Sciences, 2013, 7(3):1251-1261.(SCI, EI)[5] Shifei Ding, Bingjuan Qi, Hongjie Jia, Hong Zhu. Research of Semi-supervised Spectral Clustering Based on Constraints Expansion. Neural Computing and Applications, 2013, 22 (Suppl 1):405-410. (SCI, EI)[6] Shifei Ding, Yanan Zhang, Jinrong Chen, Weikuan Jia. Research on Using Genetic Algorithms to Optimize Elman Neural Networks. Neural Computing and Applications, 2013, 23(2):293-297.(SCI, EI)[7] Hua-juan Huang, Shi-fei Ding, Zhong-zhi Shi. Primal least squares twin support vector regression. Journal of Zhejiang University SCIENCE C, 2013, 14(9):722-732. (SCI, EI)[8] Shifei Ding, Youzhen Han, Junzhao Yu, Yaxiang Gu. A fast fuzzy support vector machine based on information granulation. Neural Computing and Applications, 2013, 23(suppl 1):S139-S144(SCI, EI)[9] 黄华娟,丁世飞. 多项式光滑孪生支持向量回归机. 微电子学与计算机, 2013, 30(10):5-8.[10] 丁世飞,黄华娟. 加权光滑CHKS孪生支持向量机. 软件学报, 2013, 24(11):2548-2557.[11] 贾洪杰,丁世飞.基于邻域粗糙集约减的谱聚类算法.南京大学学报.自然科学版,2013, 49(5):619-627.[12] Hong Zhu,Shifei Ding, Xinzheng Xu, Li Xu. A parallel attribute reduction algorithm based on Affinity Propagation clustering. Journal of Computers, 2013, 8(4):990-997. (EI)[13] Hong Zhu, Shifei Ding, Han Zhao, Lina Bao. Attribute granulation based on attribute discernibility and AP algorithm. Journal of Software, 8(4):834-841.(EI)[14] Yanan Zhang, Shifei Ding, Xinzheng Xu, Han Zhao, Wanqiu Xing. An Algorithm Research for Prediction of Extreme Learning Machines Based on Rough Sets. Journal of Computers, 2013, 8(5): 1335-1342.(EI)[15] Hui Li, Shifei Ding. A Novel Neural Network Classification Model based on Covering and Affinity Propagation Clustering Algorithm. Journal of Computational Information Systems, 2013, 9(7):2565-2573. (EI)[16] Shifei Ding, Junzhao Yu, Huajuan Huang, Han Zhao. Twin Support Vector Machines Based on Particle Swarm Optimization. Journal of Computers, 2013, 8(9): 2296-2303. (EI)[17] Huajuan Huang,Shifei Ding, Fulin Wu. Invasive Weed Optimization Algorithm for Optimizating the Parameters of Mixed Kernel Twin Support Vecotr Machines. Journal of Computers, 2013, 8(8): 2077-2084. (EI)[18] Hongjie Jia, Shifei Ding, Hong Zhu, Fulin Wu, Lina Bao. A Feature Weighted Spectral Clustering Algorithm Based on Knowledge Entropy. Journal of Software, 2013, 8(5): 1101-1108. (EI)[19] Tongfeng Sun, Shifei Ding, Zihui Ren Novel Image Recognition Based on Subspace and SIFT. Journal of Software, 2013, 8(5): 1109-1116.(EI)[20] Shifei Ding, Fulin Wu, Ru Nie, Junzhao Yu, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Quantum Particle Swarm Optimization. Journal of Software, 2013, 8(7): 1743-1750. (EI)[21] Ding Shifei, Zhang Yanan, Xu Xinzheng, Bao Lina. A novel extreme learning machine based on hybrid kernel function. Journal of Computers,2013, 8(8):2110-2117.(EI)[22] Shifei Ding, Huajuan Huang, Ru Nie. Forecasting Method of Stock Price Based on Polynomial Smooth Twin Support Vector Regression. Lecture Notes in Computer Science, 2013, Volume 7995, 2013, pp 96-105. (EI)2012年[1]Shifei Ding, Hong Zhu,Weikuan Jia,Chunyang Su. A survey on feature extraction for pattern recognition.Artificial Intelligence Review,2012, 37(3):169-180. (SCI, EI)[2] Shifei Ding,Li Xu,Chunyang Su,Fengxiang Jin. An optimizing method of RBF neural network based on genetic algorithm. Neural Computing and Applications, 2012, 21(2):333-336. (SCI, EI)[3] Shifei Ding,Bingjuan Qi. Research Of granular support vector machine. Artificial Intelligence Review, 2012, 38(1):1-7. (SCI, EI)[4] Xin-zheng XU, Shi-fei DING, Zhong-zhi SHI, Hong ZHU. Optimizing radial basis function neural network based on rough sets and affinity propagation clustering algorithm. Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics), 2012,13(2):131-138. (SCI, EI)[5] Bingjuan Qi,Shifei Ding, Huajuan Huang, Junzhao Yu. A Support Vector Extraction Method based on Clustering Membership.International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(13):1-10. (EI)[6] Chang Tong, Shi-fei Ding, Hong Zhu, Hongjie Jia. A Granularity Attribute Reduction Algorithm Based on Binary Discernibility Matrix. International Journal of Advancements in Computing Technology, 2012, 4(12):213-221. (EI)[7] Xiaopeng Hua, Shifei Ding. Matrix Pattern Based Projection Twin Support Vector Machines. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):172-181. (EI)[8] Junzhao Yu, Shifei Ding, Huajuan Huang. Twin Support Vector Machines Based on Rough Sets. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):493-500. (EI)[9] Huajuan Huang, Shifei Ding. A Novel Granular Support Vector Machine Based on Mixed Kernel Function. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2012, 6(20):484-492. (EI)[10] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Computers, Journal of Computers, 2012, 7(10):2351-2353.(EI)[11] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Networks, 2012, 7(7):1007-1008.(EI)(被EI收录, 收录号:20123415368412)[12] Shifei Ding(Guest editorial). Special Issue: Advances in Information and Networks. Journal of Software, 7(9):1923-1924. (EI)[13] Shifei Ding, Zhentao Yu (Guest editorial). Special Issue: Advances in Computers and Electronics Engineering. Journal of Computers, 2012, 7(12):2851-2852. (EI)[14]丁世飞, 朱红, 许新征, 史忠植. 基于熵的模糊信息测度研究. 计算机学报, 2012.35(4):796-801(EI).[15] 朱红,丁世飞, 许新征. 基于改进属性约简的细粒度并行AP聚类算法. 计算机研究与发展, 2012, 49(12):2638-2644 (EI)[16] 许新征,丁世飞,史忠植,赵作鹏,朱红.一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法. 模式识别与人工智能, 2012,25(6): 909-915(EI)[17] 马刚,丁世飞, 史忠植. 基于极速学习的粗糙RBF神经网络. 微电子学与计算机, 2012, 29(8):9-14.2011年[1]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI,EI).[2]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[3]Shifei Ding, Weikuan Jia, Chunyang Su, et al. Research of Neural Network Algorithm Based on Factor Analysis and Cluster Analysis. Neural Computing and Applications, 2011, 20(2): 297-302 (SCI, EI).[4]Shifei Ding, Chunyang Su, Junzhao Yu. An Optimizing BP Neural Network Algorithm Based on Genetic Algorithm. Artificial Intelligence Review, 2011, 36(2): 153-162 (SCI, EI).[5]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Visualization. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[6]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[7]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[8]Ding Shifei, Qian Jun, Xu Li, Zhao Xiangwei, Jin Fengxiang. A Clustering Algorithm Based on Information Visualization.International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 26-31 (EI).[9]Shifei Ding, Yu Zhang, Li Xu, Jun Qian. A Feature Selection Algorithm Based on Tolerant Granule. Journal of Convergence Information Technology, 2011, 6(1): 191-195 (EI).[10]Ding Shifei, Li Jianying, Xu Li, Qian Jun. Research Progress of Granular Computing (GrC). International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 2011, 5(1): 162-172 (EI).[11]Shifei DING, Jinrong CHEN, Xinzheng XU, Jianying LI. Rough Neural Networks: A review. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(7): 2338-2346(EI).[12]Shifei Ding, Xinzheng Xu, Hong Zhu. Studies on Optimization Algorithms for Some Artificial Neural Networks Based on Genetic Algorithm (GA). Journal of Computers, 2011, 6 (5):939-946 (EI).[13]Shifei DING, Yaxiang GU. A Fuzzy Support Vector Machine Algorithm with Dual Membership Based on Hypersphere. Journal of Computational Information Systems, 2011, 7(6): 2028-2034 (EI).[14]丁世飞, 齐丙娟, 谭红艳. 支持向量机理论与算法研究综述. 电子科技大学学报,2011, 40(1): 2-10 (EI).[15] 贾伟宽, 丁世飞, 许新征, 苏春阳, 史忠植. 基于Shannon熵的因子特征提取算法研究. 模式识别与人工智能, 2011, 24(3): 327-331 (EI).2010年以前[1] Shifei Ding, Weikuian Jia, Xinzheng Xu, et al. Neural Networks Algorithm Based on Factor Analysis. Lecture Notes in Computer Science, Vol.6063/2010, pp.319-324 (EI).[2] Shifei Ding, Weiku

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m1 听张学友的声音挺好 但是不好推 IPC就不用考虑它了(推不动)Ultrasone iCans 大家说的天花乱坠的我没听过不好说aurvana live 中上吧 还可以

模内装饰塑料。Imd实际上是一种塑料材质，主要用途实际上是一种装饰材料，通常称之为免涂装塑料。在国际上是一中非常流行的装饰材料，这种塑料不仅表面非常坚固，并且还具有透明膜，通常会在中间的图案层根据需求来印制不同的花纹图案。用这种材质制作的产品，具有非常好的防止磨损的特性，这样在使用的过程中物品表面就不会被刮花，而且对于颜色的持久度而言也便于保护，不会因为使用过长时间而褪色。

我借我爸的钱加上自己攒的钱买了笔记本然后还了大半年，然后再次借我爸的钱买辆自行车然后一个月还1000还了3个月。

中文名字叫guiofiu

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手机壳imd材质缺点是容易油。IMD又称模内装饰或模内转印技术，是将印刷完成的膜片利用不同型式置入模腔内，经射出成型后跟印刷膜片结合为一体具有印刷颜色效果质感的产品(无需再做其它后处理工艺)，是一种结合传统后处理工艺技术与模内镶嵌注塑技术相结合的一体制程技术。IMD是目前国际风行的表面装饰技术，应用领域非常广泛具有替代传统工艺的明显优势，主要应用于家电产品的表面装饰及功能性面板，手机及数码3C产品的视窗镜片和外壳、各牌手机和耳机的保护套、汽车内饰和仪表盘及标志、医疗设备及检测仪器、化妆品等多种领域上。

2001年 　　French Cafe咖啡、ambangee牛仔裤系列、KTF MagicN手提电话 、东洋生命保险公司、Hite啤酒 、Nadri化妆品(粉底) 、an Haitai薯条、Clau男士香水、Lotte-Atlas巧克力、Jambangee 服装、Ziozia 服装 　　2002年 　　French Cafe咖啡、Ziozia 服装、Woori Bank 和利银行、Baskin Robbins 31 雪糕、GIA 服装、日本丸井0101百货公司男士服装部、Dean Clau男士香水及护肤品 　　2003年 　　rench Cafe咖啡、Woori Bank 和利银行、Baskin Robbins 31 雪 代言广告照(20张)糕 、日本丸井0101百货公司男士服装部、C.O.A.X. 服装 　　2004年 　　Ziozia 服装、Woori Bank 和利银行、LG Cyon手提电话 、Missha化妆品 、Omphalos 服装 　　2005年 　　Ziozia 服装、Woori Bank 和利银行、LG Cyon手提电话、Missha化妆品、FORVAL I.T./Telecom (日本) 　　2008年 　　Ziozia 服装、Nintendo Wii 游戏机 、Maxim T.O.P咖啡 　　2009年 2011年Olympus代言(16张)　　Maxim T.O.P咖啡 　　2010年 　　Maxim T.O.P咖啡、Olympus PEN 相机、HITE MAX 啤酒、LG生活健康——The Face Shop和Beyond 、多乐之日(Tous Les Jours)面包、 HANG TEN 、Cuckoo(福库)电饭煲 　　2011年 　　Basic House (百家好)服装 、Chris_Christy服装、LG_Infinia_3D_LED_TV、Cuckoo Water Purifier、SK电信、Hite d Dry Finish 啤酒、Olympus PEN系列相机、LG生活健康----The Face Shop和Beyond 、Cuckoo(福库)电饭煲、Maxim T.O.P咖啡、多乐之日(Tous Les Jours)面包、 K2户外运动服、I`M DAVID服装

1995年 创新起步的NV1 1993年，NVIDIA公司成立在美国Santa Clara，第一款产品是2年后推出的以NV1图形芯片为核心的多媒体解决方案，之所以这么说是因为这张PCI总线的显卡还集成了声音功能甚至是游戏机手柄连接。可以看到NVIDIA在3D图形娱乐行业开始之初就表现出了不拘于传统的风格，并相当有野心的想成为全方位的PC平台娱乐霸主。可惜的是NV1方案并不成功，最为天真的做法是欲自立标准摒弃业内通用的3角形描绘3D建模而转用四边形，并且和OpenGL及D3D均不兼容，即使有声名显赫的Diamond选用了它出品了Diamond Edge 3D系列显示卡，但基本上没有在行业内形成什么影响。 Diamond NV1 NVIDIA在NV1后继续尝试开发过NV2这款2D+3D整合的PCI总线图形芯片，但因为资金和一些其他原因，它们都没有以成品面貌出现在市场上，也许在我们现在的观点看，多年时间无法推出成功产品的一家技术公司，怎样能够得到投资方的认可继续烧钱在硬件研发上呢？不过NVIDIA做到了，这个阶段NVIDIA无疑过的很艰难，但终究是挺了过来。 这一时期PC图形硬件市场还属战国时代，以研发芯片为主的厂商包括ATI、3dfx、3Dlabs、Rendition、S3、Cirrus Logic、Trident等，其中的S3如日中天，其他厂商也都实力不弱，更有新贵3dfx已经抓住机遇成为PC 3D娱乐新的领袖。1995年，3dfx发布了公司创立以来的第一个产品Voodoo，并赢得了广泛的欢迎，Rendition在稍微早些于3dfx的时候也发布了V1000芯片，而且已经被几大显卡厂家采用，销售量最后直逼Voodoo，成为第二家受欢迎的产品。这一切对于还显稚嫩的NVIDIA来说相当严峻，它需要在新产品上做出突破。 AGP时代抓住机遇 Riva系帝国初成 ● 1998年 Riva128的锋芒杀气 97年，AGP作为PC平台显卡接口出现在主板上，它专为应付对带宽需求越来越高的3D加速卡，这项技术变革对所有的图形硬件厂商都是一个机会，也是一个挑战。NVIDIA终于找到了快速上升的机会，它推出了芯片代号为NV3的AGP 3D加速卡，著名的Riva128！ ASUS Riva128 Riva128是当时市场上唯一一款真正具有3D加速能力的2D+3D AGP显卡，相对于当时主流游戏应用的PCI Voodoo纯3D加速+2D显卡的组合模式，Riva128更简单、更便宜，更具规模化成产降低成本的优势。虽然3dfx的Voodoo凭借着当时先入为主的游戏厂商支持和更快的实际速度在玩家群中更有影响力，但Riva128的出现给Voodoo带来了很大的威胁，并成为出货量方面的赢家，Diamond、Hercules及STB等一系老牌显卡劲旅生产了大量基于Riva128的显卡供给OEM和零售市场，NVIDIA积累了自己的第一桶金，后劲越来越足。1997年冬季结束时，这款产品的改进版Riva128ZX问世，它提升了本地内存容量，并支持AGP 2X。 Riva128ZX相对Riva128来说，并没有特别重大的改进，nVIDIA只是在告诉大家它有能力在6个月内对产品进行更新换代。新的芯片依然由台湾的TSMC来生产。从那个时候起TSMC就一直是NVIDIA放在第一位置的芯片制造合作厂商。 ● 1999年 Riva TNT2再接再厉 之后的Riva TNT曾在前期公关宣传上做足文章，NVIDIA宣称它将会Voodoo 2 SLI的终结者，但最后的结果是仅比Voodoo Banshee快一点而已，超越Voodoo 2 SLI成为笑谈。产生如此后果的原因是Riva TNT芯片的0.35微米工艺限制和核心频率的提升，从初始设计的125MHz最终减低到90MHz出货。 DIAMOND Riva TNT2 1999年2月，nVIDIA对外终于发布了这一时期的终结者Riva TNT2，它是Riva TNT的改进版，可以工作在较高的频率同时还支持一些新的特征：32MB本地内存及AGP 4X等。nVIDIA直接将Voodoo 3作为竞争对手。Riva TNT2及后续的高频各个版本成功拿下了NVIDA第一个3D性能王冠，配合它的还有因非常成熟的雷管驱动程序，NVIDIA产品从开始就专注于OpenGL API支持，这意味着它们在当时高高在上的Quake3系列游戏中表现极佳，赢得大量玩家的拥戴。 Riva TNT2的另一个重要意义是NVIDIA学会了更好的规划产品线，覆盖更全面的市场，99年当年夏天，更多版本的TNT2显卡在市场销售了，包括Riva TNT2 ULTRA、TNT2标准版、TNT2 M64、TNT2 VANTA问世，Voodoo3及ATI的Rage 128系列已经在所有领域被彻底打垮。 向GPU迈进 Geforce革了传统图形芯片的命 ● 硬件光影与变换！Geforce 256 Riva TNT2的下一代是NV10，它除了具有TNT2的高频高速特征之外，更革命性的引入具有转换和光照处理几何引擎（T&L），它分担CPU在3D计算中的几何运算工作，让显示芯片不在只是像素填充机和三角形生成器，硬件T&L间接改善游戏流畅程度，并远远领先于同期其他产品的设计思路。1999年8月，Geforce 256问世，NVIDIA舍弃了帮自己打下江山的Riva品牌，新启用的Geforce强调力量并沿用至今，并衍生出驱动品牌Forceware及芯片组品牌nForce！ Geforce 256的真实水平和发布前的预热相符，但它的核心频率也相对较低，只有120MHz，在当时强调填充率的游戏编程环境下有时相对高频版Riva TNT2的领先距离并不大，不过硬件T&L技术仍然表现出了它的价值，Geforce 256相对于它的频率水平可以说是相当快，尤其是配置DDR SDRAM本地内存的版本。 Creative Geforce 256 SDR Geforce 256显卡的出色表现，NVIDIA强大的技术实力得到全面释放，这块显卡是真正的全面领先型产品，而不是靠16bit色和32bit色的区域优势或者是单纯依赖特定的3D API支持，正是Geforce 256，也宣告了其他厂商只能作为追赶者的角色，ATI甚至乱了阵脚推出Rage MAXX这样的双芯片短命怪物。 ● 攀上巅峰 Geforce 2 GTS 从今天的角度看，才能发现2000年时S3、3dfx两家公司的产品已经是最后一搏，它们是S3 Savage 2000和Voodoo 5。可惜NVIDIA即迅速推出了NV15，也就是Geforce2 GTS显卡，彻底压制了所有竞争者（当时ATI在缓慢的研发R200）。 Canopus Geforce 2 GTS Geforce2 GTS显卡的3D性能是Geforce 256的150%以上，标配DDR SDRAM类型的本地内存，以32MB容量为标配，它在技术上和Geforce 256同出一脉，类似于之前的Riva TNT2相对于Riva TNT。后续发布的Geforce 2 Ultra则继续巩固了NVIDIA在3D加速上的王者地位，更晚些时候的Geforce 2 PRO则把这款产品逐渐推入主流，对抗后期之秀Radeon LE。 2000年中期，nVIDIA公司还推出了在Geforce2 GTS的简化版本Geforce2 MX系列显卡雄踞底端。 ● Shader初体验 Geforce 3 进入DirectX 8时代，微软的D3D成为了3D游戏的主流API，从这个版本开始，引入了着色器概念（Shader），Geforce 3是第一款支持DirectX 8完整特性的3D加速卡，NVIDIA此时已经彻底击败并收购了3dfx，浮现出来的新对手是老牌加拿大厂商ATI。ATI在OEM市场拥有非常丰富的经验和资源，在零售型产品开发上也具有雄厚实力，之后的几个年头，它一直力图和NVIDIA抗衡以平分天下，并在短暂的时间里实现过这个目标。 Hercules Geforce 3 核心代号为NV20的Geforce 3拥有全新的PixelShader和VertexShader硬件逻辑，真正支持像素和顶点的可编程，这是硬件T&L之后PC图形技术的又一重大飞跃，3D娱乐的视觉体验也因此向接近真实迈进了一大步，波光粼粼的水面是那个时期用于演示Shader能力的典型DEMO，相比之下DirectX 7绘制的水面效果就单调得多。NV20还加入了一系列的先进技术，例如光速显存交错寻址控制器（lightspeed crossbar memory controller）、Z轴无损压缩（Z-compression）和Z轴遮挡筛选（Z-occlusion culling）等，主要用于改善内存带宽。Geforce 3在大约半年不到的时间内，主宰了高端市场，直到迟了半代的ATI Radeon 8500的出现，但Geforce 3 Ti500仍然能够和Radeon 8500战平。Geforce 4盛极一时和FX一代的迷茫 ● 销量之王 Geforce 4 MX440 面对同样DirectX 8级别、支持PixelShader与VertexShader并还融入特色TRUFORM、SMARTSHADER、SMOOTHVISION及HYPER-Z II等新技术的Radeon 8500，先手的Geforce 3无法形成压制，Geforce 4 Ti迅速出现接替前者成为无可争辩的DX8显卡性能之王。但Geforce 4系列真正销量最大的却是核心架构和Geforce 2类似，仍处于DirectX 7时代水平的Geforce 4 MX440及后来的Geforce 4 MX4000。 Gainward Geforce 4 MX440 Geforce 4 MX440技术成熟、产品廉价，ATI的Radeon 7500系列对其毫无办法，甚至在DirectX 9产品问世许久后市场销量最高的仍然是隔代老产品的Geforce 4 MX440，其成功可见一斑。这款产品在技术上法善可陈，成功的原因可归结为成本控制、时机选择和价格卡位准确，毕竟DirectX 8应用存在期较短，软件还处于对Shader编程的摸索期，DX7级别游戏仍旧是主流应用，而DirectX9又呼之欲出，Geforce 4 MX440在入门级系统显现出来的高性价比还是非常明显。此外，这个时期也是NVIDIA在驱动程序研发上最为强盛的阶段。 ● 销量之王二世 Geforce FX 5200 和DirectX 9的完美契合及务实的硬件配置成就了ATI Radeon 9700一代产品的翻身一役，2002年底Radeon 9700无可争议地坐上了显卡性能王者的宝座，重塑ATI与nVIDIA决战的信心，NVIDIA则遭受了自Riva TNT2成功以来首次如此严重的失败：Geforce FX系列的核心架构偏离DirectX 9的应用方向，Geforce FX 5800孤芳自赏的使用准4*2模式管线和128bit GDDR2本地内存和Radeon 9700的标准8*1+256bit DDR本地内存抗衡，技术领先的形象遇到重创。 NVIDIA Geforce 5200 尽管Geforce FX 5800（NV30）及中端的FX5600并不算成功，但是面向入门级市场的Geforce FX 5200堪称神奇，它简直就是Geforce 4 MX440的复刻版本，成功拿下原本Geforce 4 MX440占据的市场，牢牢占据国内独立型显卡的最低配区域，甚至在5年后的今天，仍在市场中大量出货。 Geforce FX 5200大幅度精简于本身就并不快的Geforce FX 5800，在发布当时的3D加速能力就极为有限，5年后的今天它却仍能活跃在DIY市场，这只能归结于AGP产品的最后阵地+超低价格的解决方案了，毕竟在现在的标准看，Geforce FX 5200已经和一款2D显卡无异。 借PCI-E新风 夺回王座与SLI重生 ● 王者回归 Geforce 6800 Ultra 经过Geforce FX 5900对Radeon 9800的缓冲， 2004年4月，NVIDA重振旗鼓的NV40携最新API DirectX 9.0c以及PCI Express总线杀到。2004年是PCI Express标准大普及的一年。i915P/i925X和nForce 4系列芯片组的迅速普及让PCI Express有了广阔的市场，NVIDIA再次抓住了机会，依靠Geforce 6800 Ultra夺回3D性能头把交椅，ATI则显露技术研发颓势，Radeon X800系列没能支持最新API，也不具备类似NVIDIA SLI这样的双卡并行加速能力。 Geforce 6800 Ultra是nVIDIA NV40产品线中的旗舰，采用0.13微米制造工艺，核心频率为400MHz和350MHz。作为顶级的显卡，内部的16条渲染管线、搭配256MB 256bit的GDDR3本地内存。这款显卡完整支持Shader Model 3.0的DirectX 9.0c，内置CineFX 3.0引擎，64位纹理混合过滤、32bit象素着色渲染精度一应俱全，带有第二代UltraShadow阴影渲染优化技术，此外还支持Color-compression（色彩压缩）和Z-compression（Z压缩）压缩技术。NVIDIA深刻吸取了Geforce FX系列过于自我、冒进的技术路线，Geforce 6800的NV40和微软D3D规格标准吻合度极高，其优秀的硬件架构得到了充分的发挥。 Leadtek Geforce 6800 Ultra 利用PCI Express总线构架起来的NVIDIA SLI技术在Geforce 6800 Ultra上被首次引入，这种多GPU并行技术能够有效提升系统的3D加速能力，基本能实现单个显卡175%以上的3D速度，借Voodoo SLI早年威名，用户接受度非常高，即使后来ATI如法炮制了Crossfire技术，但仍不如SLI知名度高、应用广泛。 ● 双轨并行 Geforce 6600 AGP和PCI Express两种接口的产品都很流行，是Geforce 6中档主力Geforce 6的最大市场特色。虽然早期上市的旗舰级Geforce 6800依然采用了AGP界面，但定位稍低，基于原生PCI Express总线芯片的Geforce 6600随后就马上出现在零售市场，使得PCI Express显卡的普及有了飞跃。约1/4 NV40硬件规模的NV43核心GeForce 6600有两种规格：Geforce 6600 GT和Geforce 6600标准版。其中GT版性能更强，其核心频率达到500MHz，搭配GDDR3内存。而Geforce 6600标版频率为300MHz，搭配GDDR2。 Chaintech Geforce 6600 GT 提前放弃了NV3X一代的Geforce FX中端显卡，GeForce 6600得到了空前的支持，它是NVIDIA产品线中罕见的频率限定宽松、内存搭配宽松产品，下游制造商能动性很高，这种政策几乎照搬了Radeon 9550的成功模式，事实证明这样的思路确实很好。客观而言，Geforce 6系列确是成功的产品，ATI的Radeon X700无法与之抗横，NVIDIA 甚至在ATI发布的Crossfire技术后宣布Geforce 6600标准版可以驱动支持SLI技术，也有可能授权VIA的DualGFX芯片组支持SLI，对Geforce 6600的支持可谓空前。 ● 核心系列更名 Geforce 7800 GTX 对DirectX 9.0c的支持上落后的ATI也在2005年末将自己的全线产品带入了ShaderModel 3.0时代。但遥遥领先的NVIDIA已经在2005年的夏天强势推出了自己的第二代DirectX 9.0c产品Geforce 7800 GTX，将在Geforce 6时代积累的优势进一步扩大，从这一代产品开始，GPU芯片核心代号改名为Gxx，其中对应Geforce 7800 GTX即是G70。 Albatron Geforce 7800 GTX 从产品技术角度看，Geforce 7更像Geforce 6的终极改进版，其硬件特征几乎没有发生变革，提升的是晶体管规模和GPU的计算能力。G70依然采用了成熟的110nm工艺，在NV40的基础上增加了透明抗锯齿能诸多新技术，强大的Geforce 7800GTX占据了显卡性能之王半年之久。 领先一代 NVIDIA的进行时和将来时 ● 威力双联装 Geforce 7950 GX2 2006年3月，随着Geforce 7900/7600系列显卡问世，G7X系列显示核心全部实现了90nm化。新的制造工艺使Geforce 7900/7600系列显卡制造成本和功耗降低、频率和性能提升。另外，Geforce 7900/7600都提供DualLink规格的DVI输出、支持2560x1600高分辨率显示，PureVideo的高清加速能力还通过Forceware程序得到性能提升。 NVIDIA还推出了顶级位置的的Quad SLI技术，这种技术采用4枚GPU协同运作，最高能够实现32倍抗锯齿，提供了比双GPU SLI更高的图像质量和速度表现，为适应未来的高端超负荷运算奠定了基础。对应此技术， NVIDIA5月发布了当时世界上最快单显卡的Geforce 7950 GX2。Geforce 7950 GX2显卡包含两个7900 GTX GPU，核心频率为500MHz，每个核心512MB GDDR3 1.2GHz的本地内存配置。该卡设计极为精良，基于SLI技术但可以在非SLI主板上正常使用，还能够使用两块Geforce 7950 GX2在支持SLI的主板上实现Quad SLI，搭建远超竞争对手的超级3D加速平台。 NVIDIA Geforce 7950 GX2 Geforce 7950 GX2是NVIDIA有史以来最华丽的技术能力演示，象征意义大于实用意义。 ● 统一渲染新时代 Geforce 8800 GTX 06年11月发布、完整支持DirectX 10、彻底统一渲染架构风格的Geforce 8800 GTX是自Geforce 256以来NVIDIA受到关注最高的革命性产品，这款产品领先3D API标准3个月，领先比自己慢的竞争对手半年上市，创下了NVIDIA旗舰级3D娱乐显卡的销售记录。通过Geforce 8800 GTX，NVIDIA进入了一个近乎无对手的帝国时代，独立于3D图形硬件行业的巅峰。 ASUS Geforce 8800 GTX Geforce 8800 GTX使用的GPU为G80，它提供对ShaderModel 4.0、NVIDIA Quantum Effects物理处理技术的支持，NVIDIA Lumenex引擎的引入则实现了128位浮点高动态范围光照和8倍多重取样抗锯齿效果。G80带来前所未有的设计：统一Shader架构（Unified Shader）带来强劲的性能，完全硬件支持DirectX10的各项先进特性，具备128个通用标量着色器的Geforce 8800 GTX具备万亿浮点处理能力（Teraflops of floating point），GigaThread逻辑支持数千个线程并行运行，有效调度所有着色器的均衡负载，最大化3D计算，对DX9和DX10级别的3D应用都有理论上趋于完美的适应性。Geforce 8800 GTX还支持384bit的内存位宽，搭配将近2GHz频率的768MB本地内存，即使在30英寸LCD上游戏也不会遭遇本地内存容量瓶颈。 Geforce 8800 Ultra出现后，Geforce 8800 Ultra已经不是最快速的3D加速卡，但他问世之初时的震撼仍然让人无法忘却，超上代旗舰100%的加速能力，风驰电掣的游戏速度，甚至还有部分场合代替CPU的通用计算能力，NVIDIA已经在领先的道路上越走越远。 ● 平民高清+DX10 Geforce 8600 GT ATI、NVIDIA双雄并进的趋势持续了7年之后，被AMD收购后的AMD-ATI在产品推出速度上显现颓势，相反NVIDIA则具有强悍的创新力和生命力。在领先竞争对手半年时间推出首款DircectX 10的顶级3D加速卡Geforce 8800之后，NVIDIA于4月17日又把Geforce 8产品线扩充完整，Geforce 8600和Geforce 8500两个显卡系列延伸到主流市场。 Geforce 8600 GT以灵活宽松的产品规格配置、合理的价格、均衡的DX9/DX10应用加速能力、新锐的高清硬件解码逻辑已经成为新一代中端主流独立显卡的代表型产品，和竞争对手的Radeon HD 2600 PRO/XT相比，Geforce 8600 GT在相同档次频率设定下速度更快、驱动表现更稳定，市场可选余地也更大。 Geforce 8600 GT使用的GPU为G84-300，由台基电（TSMC）使用80nm工艺制造，G80革命性的可以维持最多4096个线程的GigaThread逻辑部分被完全保留，并且其内部还集成了G80不具备的新版Video Processor和H.264 BSP引擎，强化了高清视频解码能力。Geforce G84-300 GPU基本上是G80硬件指标的25%。它是一款32通用着色器的GPU，实际上它就是16SPs*2的配置。G84内的32个通用标量着色器频率和ROP标准频率的675MHz异步运行，比例大致在2.16:1，它的内存控制器仅为128bit位宽，远较G80的384bit/320bit低。 NVIDIA Geforce 8600 GT NVIDIA的GPU在NV4x一代开始便引入辅助高清解码技术的PureVideo HD，并在06年初增加了对H.264编码格式视频的解码支持。PureVideo HD已经能有效缓解CPU的压力，只是解码过程仍然需要CPU很高的参与度，不能彻底释放CPU负载。PureVideo HD最新版本现在在NVIDIA G84和G86 GPU上被引入，它的最大改进是：高清视频解码可以100%交由GPU计算！CPU彻底解放。 G7X和G80 GPU的PureVideo HD特性依靠内部的VP（VideoProcessor）提供，在对高清视频进行解码时，能够完成除了Bitstream处理和InverseTransform之外的其它操作，包括对CPU能力要求不低的De-Blocking操作。但以H,264编码的高码率影片播放时，即使CPU被PureVideo HD从De-Blocking解放出来，Bitstream处理仍旧给CPU沉重的压力。 G84 GPU在内部设计上大大增强了视频解码逻辑，除了VP版本更新并加强了性能之外，还新增了针对H.264解码的BSP（Bitstream Processor）引擎，解决原来G7X和G80 GPU的PureVideo HD仍需CPU进行Bitstream处理的问题，彻底接手高清视频解码的所有工作。以G84GPU为核心的Geforce 8600系列显卡，现在能够基本不需CPU计算能力的支持，就能流畅播放高码率H.264压缩格式的高清视频，BSP支持CABAC/CAVLC两种方式的Bitstream处理，即使使用的是低速CPU，CPU占用率也可以保持在40%以下，系统响应度和播放顺畅度都能够保证。 真DirectX 10时代来临 性能证明一切 ●8系在继续 9系在延续 NVIDIA在第一代DirectX 10产品Geforce 8000系列上大获全胜，无论从低端还是高端都霸占着绝对的市场占有率。转眼至2007年11月，AMD-ATI为了挽回第一代产品上丢失的阵地，准备用第二代DirectX 10产品——Radeon HD 3000系列反扑。不过NVIDIA凭借在第一代DirectX 10产品上赢得的时间，早于Radeon HD 3000系列一周发布，不过NVIDIA并不像放弃Geforce 8000系列这个金字招牌，虽然使用了全新设计的G92核心，但是却为其命名Geforce 8800GT，它的出现也预示着新一轮GPU之争的开始。 众所周知，Geforce 8800GT采用了G92-270核心，这款核心在技术支持上可以看做是延续G8X，但是在核心制程和性能上都相对G8X有了长足进步。首先，G92核心为了在较小的面积上集成更多功能，其采用了先进的65nm制程并包含7.54亿晶体管，而且到目前为止G92仍然保持着单核晶体管之最。其次，作为NVIDIA新一代的中高端产品，首次加入了BSP技术和VP2引擎，从此解决NVIDIA中高端产品高清播放能力欠佳的遗憾。 Geforce 8800GT Geforce 8800GT使用的G92-270核心拥有112个流处理器和16个光栅处理器，3D性能突出尤其是在DirectX 10游戏中的表现折服很多用户。不过NVIDIA此次发布的新一代产品并不是最强设计，因为G92核心硬件全规格为128个流处理器和16个光栅处理器。但是面对随后一周对手发布的Radeon HD 3870和Radeon HD 3850，Geforce 8800GT还是表现出了游刃有余的实力。 ●8800再升级 全规格G92出击 G92在Geforce 8800GT上成功之后，NVIDIA看到G92核心的巨大潜力并随即推出了Geforce 8800GTS 512MB版。虽然在型号上与早期采用G80核心的Geforce 8800GTS 640MB/320MB重名，但是在规格、性能上Geforce 8800GTS 512MB却有了长足的进步，而且一经发布便问鼎最强单卡称号。值得一提的是，相对上一代顶级产品Geforce 8800 Ultra来说，Geforce 8800GTS 512MB仅为Geforce 8800 Ultra的一半不到，性能却在各项测试中打平甚至超越。 Geforce 8800GTS Geforce 8800GTS 512MB使用了台积电采用65nm工艺制造的G92-400核心，其拥有全规格设计的128个流处理器和16个光栅处理器。虽然Geforce 8800GT与其仅差16个流处理器，但是由于Geforce 8800GTS 512MB默认高频，从根本上拉开产品间性能并确定高端形象。 Geforce 8800GTS 512MB和Geforce 8800GT都采用相同的P393公版设计，外观的不同主要是散热器升级为双槽高效散热器，显卡供电模组变为3+1相，这些设计都是为了解决由于高频等因素带来的大功耗和高温问题。 划时代的9系列 全面进军DX10 ●千元重地 9600GT全力把守 如果说Geforce 8800GTS 512MB和Geforce 8800GT是G9X较早的应用，那么在2008年2月21日亮相的Geforce 9600GT则是Geforce 9000系列真正的开始。 正如上文所提及，采用G9X核心的产品2007年发布很多，例如使用G92核心的新Geforce 8800系列和G98核心的新Geforce 8400GS，而采用G9X核心并且命名归属Geforce 9000系列Geforce 9600GT是第一款。而且值得一提的是，此次Geforce 9000系列的全新开端与以往NVIDIA惯用的从高到低发布顺序不同，型号中百位数为“6”这很明显是NVIDIA定位中端的产品。NVIDIA此次采用从中端开始发布的主要原因也许有两点，其一 是行业竞争对手给NVIDIA形成的压力越来越小，其二是NVIDIA在这个段位上确实缺少一款可灵活操作的长线产品。 Geforce 9600GT采用了NVIDIA全新设计的65nm制程G94核心，其原生64个流处理器和16个光栅处理器。虽然从技术指标和着色器数量上看，G94核心很像是G92核心缩减64个流处理器而得，但是从核心面积及核心晶体管数上可以证明G94核心为全新设计产物，并非G92瑕疵品屏蔽规格而得。 Geforce 9600GT 由于在规格、成本上的优势，NVIDIA为其精准的定位于千元价格，虽然上市之初价格虚高但经过3个月时间的洗礼，加上生产工艺和制造成本的进一步优化，目前很多非公版Geforce 9600GT的价格已经跌破900元大关，并成为很多注重性价比尤其性能方面用户的首选。 不得不说的是，目前Geforce 9600GT和Geforce 8800GT在性能和价格上有很多重合的部分，但是很明显NVIDIA和所有显卡厂商都大力推崇Geforce 9600GT，这主要是因为在不久的将来Geforce 8800GT将恢复正身为Geforce 9800GT，与Geforce 9600GT彻底拉开档次，并进一步完善整条Geforce 9000系列布线。 ●最强单卡 双核的“心” NVIDIA在Geforce 9000系列上的第二炮是目前旗舰产品——Geforce 9800GX2，这款产品在3月18日发布后便夺回了Radeon HD 3870x2刚刚获得的最强单卡称号。与AMD-ATI在顶级产品上的设计不谋而合，都是采用了单卡双核的设计，而且设计、技术等成熟度上NVIDIA要领先一筹，毕竟上NVIDIA在Geforce 7000系列时代设计了Geforce 7950GX2这款双核产品。 Geforce 9800GX2 Geforce 9800GTX Geforce GT200 Geforce 9800GTX+ GeForce GTX280

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好像只是一个男模

其他信息：河海大学研究生专业主要有：哲学、理论经济学、应用经济学、法学、政治学、社会学、马克思主义理论、教育学、外国语言文学、新闻传播学、数学、地理学、海洋科学、地质学、统计学、力学、机械工程、材料科学与工程、动力工程及工程热物理、电气工程、电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、土木工程、水利工程、测绘科学与技术、地质资源与地质工程、交通运输工程、农业工程、环境科学与工程、软件工程、管理科学与工程、工商管理。材料补充：海大学（Hohai University）简称“河海（HHU）”，是以水利为特色、工科为主的教育部直属大学，是教育部、水利部、国家海洋局与江苏省人民政府共建的全国重点大学，也是国家首批具有博士、硕士、学士三级学位授予权的单位、国家“世界一流学科建设高校”，国家“211工程”重点建设、“985工程优势学科创新平台”建设以及设立研究生院的高校。河海大学的前身可以追溯到1915年创建于南京的“河海工程专门学校”，是中国第一所培养水利人才的高等学府。1924年与国立东南大学工科合并成立河海工科大学，1927年并入国立第四中山大学，后更名为国立 中央大学 、南京大学。1952年南京大学水利系、交通大学水利系、同济大学土木系水利组、浙江大学土木系水利组以及华东水利专科学校合并成立“华东水利学院”。1960年被中共中央认定为全国重点大学，1985年恢复传统校名“河海大学”。

1楼你在说什么？？瞎说也要有个谱啊！

IMD的中文名称：模内装饰技术， 英文名称： In-Mold Decoration，IMD是目前国际风行的表面装饰技术,表面硬化透明薄膜,中间印刷图案层，背面注塑层，油墨中间,可使产品防止表面被刮花和耐摩擦，并可长期保持颜色的鲜明不易退色。IMD包含IML,IMF,IMR IML：IN MOLDING LABEL 〔无拉伸,曲面小，用于2D产品〕 IMF：IN MOLDING FILM 〔适合高拉伸产品，3D 产品〕 IMR：IN MOLDING ROLLER 〔产品表面薄膜去掉，只留下油墨在产品表面。)

imd的材质为模内装饰塑料，亦称免涂装塑料。imd是国际风行的表面装饰技术，表面硬化透明薄膜，中间印刷图案层，背面注塑层，油墨中间，可使产品耐摩擦，防止表面被刮花，并可长期保持颜色的鲜明不易退色。imd模内装饰可以取代许多传统的制程，如热转印、喷涂、印刷、电镀等外观装饰方法。尤其是需要多种色彩图像、背光等相关产品。IMD（In-MoldDecoration）又称膜内装饰技术，是将传统的注塑成型技术与表面材料应用技术结合的一体化装饰工艺技术，主要分为IMA（模内组装技术）、IML（模内贴标技术）和IMR（模内转印技术）等。

不知是哪一位朋友曾开玩笑的跟笔者说，”单体的数量，决定平衡电枢耳机的力量"，虽然这句话有一点戏谑的成分在，不过确实多半采用平衡电枢单体的高阶耳机，都会采用至少双单体以上的结构；然而， Final Audio Design 高阶平衡电枢耳机 FI-BA-SS 仍旧采用单平衡电枢单体结构，但就结果论则是颠覆对单平衡电枢耳机印象的一款耳机。 虽然说单体多不见得代表声音一定就更好，为何多数采用平衡电枢单体设计耳机的厂商会在高阶耳机采用多单体？这也是因为多数市售平衡电枢单体的耳机，追本溯源之下，单体的来源多半是美国楼氏电子，还有少数是来自丹麦的 SONION ，拥有自制平衡电枢单体技术与专利的耳机场极少。 以楼氏所生产的平衡电枢单体而言，虽然能发出细腻的声音，不过声音呈现的完整性却有几个不可缺憾，首先是单一个单体的响频表现能力有限，故一般采用楼氏单体的单平衡电枢耳机多半以中频的人声表现较佳，高低频的延伸能力就略差；其次是声音的立体感较差，无法像高阶动圈一样有自然的层次；当然一般动铁碍于尺寸，低频的下潜也不理想。 也因为楼氏的单体是以大量生产的方式供应，也最多仅为厂商要求进行调音，但仍未曾听过楼氏专为某个厂商特殊设计单体；是故多数的高阶平衡电枢耳机皆是利用多单体堆叠的方式，利用两颗响频不尽相同的单体(现今也有复合双全音域单体)相互弥补不足的音域范围，使响频更可往高低频延伸，且也因此获得原本单一单体不易表达的空间与层次感。而笔者印象中除了两年前宣布推出自主结构平衡电枢单体的 Sony 外，另外就是 Final Audio Design ，不过 Sony 的方式仍是采用堆叠，但 Final Audio Design 则多半维持单一单体。如同先前笔者采访过 Final Audio Design 前社长高井金盛时他曾提过的一样，他们的平衡电枢单体技术是并购而来，但针对 Final Audio Design 的需求再量身订做。 在发表利用金属 3D 列印制造框体、且首度采用复合单体的 *** 生产耳机 LAB I 之前， Final Audio Design 的顶级平衡电枢单体就是这款 FI-BA-SS ，虽说是平衡电枢单体耳机，但外型却有那么些像是动圈结构耳机的设计，甚至末端还有几个细小的气孔，在平衡电枢单体耳机当中， FI-BA-SS 的外型是算有些异类的。 不过 FI-BA-SS 仍是以金井先生独特的音响理论设计出来的产物，它的框体组件是采用不锈钢进行切削而成，加上线材的固定处，共使用四块组件组成，而且构成主体的三块组件都有相当的厚度，也是由于高井先生提出声音要好，就要透过重量抑制音响设备多余的振动。虽然一般认为平衡电枢单体相较动圈结构框体的设计影响较少，因为单体本身就包含共振的腔体，不过毕竟平衡电枢耳机发声时仍会振动，使用厚重的金属也是因为这个原因；前方的组件更与导管采用一体成形，使结构更简化，减少由于组件过多造成结构松散。而后方的开孔若是以一般楼氏的单体设计确实是没有作用，不过别忘了 FI-BA-SS 是 Final Audio Design 自行设计的单体，从官网的说明可看到这款单体有着为了营造低频所开启的小孔，后方的开孔则是号称不会导致漏音但可创造自然低频 Final Audio Design 专利设计" BAM ( Balance Air Movement ")，也就是它虽是平衡电枢，却有着些许动圈耳机的特性。 至于声音如何？这是一款很独特的耳机，若是不说，可能会以为这是一款高阶的微型动圈单体耳机，而且还是在振膜上镀上金属材质的动圈单体；不过醒醒吧， FI-BA-SS 它确实是一款平衡电枢单体耳机，而且是只有一个单体的结构，但它却兼具平衡电枢单体与动圈单体的部分特质。 它继承了平衡电枢一般偏冷底、解析但容易驱动的优点，同时也有动圈单体的低频下潜与空间层次感； FI-BA-SS 音色略偏细瘦、解析，声音相当的精准，高频延伸感不若采用楼氏高频专用平衡电枢单体般的高亢，但平顺而协调；或许是因为单体的独特开孔设计，使整体音色带有框体的不锈钢冷冽而刚毅的风格。FI-BA-SS低频的量感不算多，却比起不少三平衡电枢耳机下潜能力更佳，除了少数采用动圈与平衡电枢混合的耳机或是 Sony 的 XBA 系列高阶耳机之外，在平衡电枢耳机里面是相当罕见的下潜，不过多半的混合单体耳机与 Sony 的 XBA 耳机都有些不协调感，但 FI-BA-SS 没有复合单体的问题，因为它就是简简单单的一颗单体，更不需要经过分音线路。 直觉来说， FI-BA-SS 与其说是平衡电枢单体耳机，更像极了笔者曾听过几款采用小尺寸动圈的镀钛高阶耳道耳机，只是通常镀上金属材质的动圈耳机都相当难驱动，毕竟振膜变硬，即便口径不大也较难共振，但 FI-BA-SS 却能以手持设备轻松发挥一定水准，可以说是相较下比较不需要高驱动力的耳机，不过前端设备的细节表现越好， FI-BA-SS 当然也跟着更好。至于配戴感方面， FI-BA-SS 以这样的体积来说算是相当重量级的，这也是由于框体使用偏厚的铝合金进行一体切削，但配戴时，出线的位置刚好可卡在耳朵的耳垂凹槽，虽然在激烈运动还是有可能会掉落，不过一般走动配戴感与稳定性都算不差；不过线材偏细 只不过笔者不太知道该怎定位 FI-BA-SS ，若纯以声论价， FI-BA-SS 确实有超越万元等级的水准，不过以它的价格也是强敌环伺，诸如 AKG K3003 、 Sennheiser IE800 、 Shure SE846 、 Ultrasone IQ 、 Weston W60 还有几家推出类客制耳机的小规模耳机厂商都有相当优秀的产品；笔者认为， FI-BA-SS 的价值，也要以它坚持采用金属一体切削的结构、以及使用单一平衡电枢单体创造声音的独特性作为衡量它的条件，也许在欣赏它带来的美妙声音之于，也还要将它视为一件金属艺术品吧。

不是ATH的SQ5。你说的是ATH的SQ5出现在《HEART STATION》的MV里。应该是Ultrasone的ED8。市场价在1万2千左右。这已经得到证实了。

你说的两个品牌是只显卡的核心gpu的生产商~~但是只有gpu是不行的！还要其他的配套东西！供电系统，显存部分，散热部分等等。所以有了这么多的显卡品牌但核心就两个厂商！笔记本的显卡就三个 intel，ati，n卡。原因是：笔记本的显卡是gpu直接焊在主板的，可以说不可以拆卸的！所以，供电，显存，散热等等是有主板提供的！代工我的理解：intel设计了cpu，但它自己不生产，它找个厂子替他生产。（这个是例子，intel是生产cpu的）不知道你理解没？我是非专业人士，意见仅供参考

河海大学的宣传力度也不够，所以人们对河海大学的了解并不多。河海大学，简称“河海（HHU）”，是以水利为特色，工科为优势，多学科协调发展的教育部直属，教育部、水利部、国家海洋局与江苏省人民政府共建的综合性全国重点大学，是国家首批具有博士、硕士、学士三级学位授予权的单位，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”“985工程优势学科创新平台”建设以及设立研究生院的高校。入选国家“111计划”“卓越工程师教育培养计划”、国家级大学生创新创业训练计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家级新工科研究与实践项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、国家大学生文化素质教育基地、全国高校实践育人创新创业基地。学校标识：河海大学校徽为梅花形图案。校徽中间的“河海”篆字和白底蓝字的整体色系是继承1915年学校创建时期河海工程专门学校的校徽图样和色系，选取河海蓝为标准色，体现了河海大学具有大江大海的宽广胸怀和磅礴气势，代表了河海大学缘水而生、因水而为、顺水而长的水利专业办学特色。篆字图样的上方是1985年恢复传统校名时邓小平同志题写的校名标准字，图样下方是学校的建校年份“1915”和英文名称，凸显了学校悠久的办学历史。校徽外圈是继承1924年河海工科大学时期校徽外圈的梅花瓣形图样，象征河海大学傲雪凌霜、坚韧不拔的崇高品质，梅花是南京市市花，喻示了学校所在地，同时梅花瓣形图样与水波浪图样暗合，也喻示了学校的办学特色。

　　朗姿(LANCY FROM 25)创建于1987年,LANCY一词取自于世界服装之国——法国的一个美丽而浪漫城市的译音　　朗姿这一女性时装品牌主要的各种服饰以高雅的职业女装及富有时代韵味的精美时装为主。朗姿的设计风格是以简洁流畅的线条，明快素雅的色调为主。在今天，朗姿通过自身不断的努力终于成为世界著名服装品牌之一。　　朗姿品牌介绍　　一、品牌风格　　既拥有花季般的青春美丽，又有成熟女性源于内涵的美丽，成功演绎出了成熟女性独有的魅力，体现出事业与情感的丰厚积淀。　　二、品牌主旨　　信誉保证品牌 品质创造信誉　　三、品牌定位　　产品专为30岁以上独立，领导潮流，对时尚和品质要求极高的现代成熟女性设计。　　LANCY FORM 25为消费者带来纯净的美感和超然的自信。　　LANCY FORM 25服装系列，通过设计师精心的设计，完美的搭配，在很大的程度上得以完美的发挥，无论是高雅的职业装，还是典雅的流行时装，通过LANCY FORM 25的穿着搭配，都可以得到不同的穿着风貌。　　四、品牌特征　　高贵优雅、年轻化、高品位的时尚精致套装多种风格并存，购买时有很大的选择余地。50％优雅经典，休闲时尚。50％优雅与时尚相互碰撞的全新风格。多种款式，既优雅浪漫、又有休闲的味道色彩华丽，棉麻舒适与设计的完美结合。　　韩国服装品牌　　女装品牌：　　1.(TB2)　　T.B2为英文TREND BASIC TWO的缩写，是时尚与基本的结合，是以时尚为基本的高品位品牌。韩国著名休闲女装品牌，精选的面料，独特的设计，完善的服务使其立足于世界领先潮流。纯真、浪漫、性感、洒脱的品牌风格，成为众多追求时尚，追求个性的年轻人的最爱。韩国传统精深工艺，专利设计独特版型，创造了二十多年独特的T.B2风格。低腰牛仔裤质地柔软，线条硬朗而流畅于不经意间穿越流行空间，闪耀真我个性。　　2.百家好（BASIC HOUSE）　　于1996年在韩国成立，虽然历史至今只有短短八年，但它是目前韩国服装品牌中知名度和销量双第一的品牌，在韩国最受大众欢迎的品牌。　　3.(W.doubleudot)　　以青春为卖点，糅合优雅气质和现代元素，创造出清纯自然的浪漫色彩。上乘的面料，精湛的工艺，国际流行趋势的渗透，流行色彩的融入，打造出年轻时尚先锋富有生命力的流行风尚。　　4.依恋（E-LAND）　　衣恋公司在中国推出的首个少女装品牌。　　5.小熊维尼（TEENIE WEENIE）　　衣恋公司推出的第二个少女装品牌。　　6.安乃安（ON&ON）　　来自韩国的时尚品牌on&on， 1992年8月由韩国服可利行销企划有限公司推出，作为有代表性的韩国女装品牌之一，深受广大女性消费者的喜爱。品牌名称的含义是向朴素的理想每天都在发展变化.on&on品牌 自2000年9月首次进驻中国以来，不仅为中国女性带来全新的韩流时尚概念，更令中国现代女性的生活更加多姿多彩。　　7.(eigenpost)　　在韩国具有代表性的休闲类品牌eigenpost，在 2000年4月在韩国亮相以来，目前成为韩国SPA((Specialty store retailer of Private Apparel ) 中具有代表性的品牌，已在全国拥有并运营70多家中大型店铺,2006年SK计划将积极运营这个品牌，将会以北京、上海为中心将在各大城市商场设立40家店铺，在中国树立品牌形象。　　8.可睐的（Clride）　　由韩国Yun Seung 有限公司于1997年8月创立，相比同业，Clride别树一格的作风令其业务发展一日千里；时至今日，Clride时装被誉为高级素质、独特风格及百分百信誉的象征； 成为年青人社交场合活动的必然之选。韩国总部的市场策略，配合大型广告宣传，使其销售网络层面在短短6年间，已开设近150 间专门店，火速成为韩国三大休闲时装品牌之一， 自信、活力动感、个人风格，是“Clride”在时装上所体现的健康、鲜明形象。由韩国著名影星“蓝色生死恋”女主角宋慧乔及“触不到的恋人”男主角李政宰作代言人。　　9.（TOMBOY）　　1977年韩国星都以专业从事纤维出口的企业"星都纤维"为基础成立。在七十年代的韩国，所谓时装产业只是以精品屋形式的私人店，休闲品牌这一概念相当微弱。此时TOMBOY在国内市场上还成为创造新的附加价值的典范。TOMBOY推出初期的美式休闲、合理的价位是至今未变的TOMBOY的脉络之一。27年之后的今天，星都以TOMBOY品牌为主，还有童装TOMKID、男装COMODO、服饰品牌TOMBOY WIZ、个性休闲品牌VIMS OUTFITS及爸爸、妈妈、孩子一家人一块穿的家族品牌TOMSTORY等，总计6个品牌。　　10.美尼蒙（MINIMUM）　　由韩国JHK株式会社投资创立。该品牌服装的设计均由韩国顶尖国际时装设计师团队共同协作完成，以都市白领女性为核心，风格简约明快，高贵典雅，继承韩国时装注重展示女性自然美和曲线美的设计理念，推崇现代女性个性时尚风格的追求。其70%的服装面料进口至欧洲和日本，全部服装在韩国定量加工生产。现以其品牌的独特魅力，仅在4年左右时间一跃成为当今韩国高档时装之一，广受韩国影视明星，知名人士，成熟时尚女性的喜爱。　　11.（UGIZ）　　充满个性色彩的韩国休闲品牌U.G.I.Z，以特独的时尚美学、前卫的表现力，演绎现代年青不被拘束的自由个性，冬季U.G.I.Z的英伦格子时尚、军装细节、民族特点以及炫亮色彩，让都会男女享受U.G.I.Z别具一格的出位风采。　　12.斯柯菲尔德（SCOFIELD）　　衣恋公司的中高档淑女装品牌。　　13.（MIND BRIDGE）　　销售对象主要为二十五岁至三十五岁的上班族，而且由韩国红星李政宰代言，李政宰他那种都市的感觉和味道将Mind Bridge的都市时尚演绎得更是淋漓尽致。“Mind Bridge”于2004年在全国各地共有四十多间分店，销售总额也大幅增长，达二百亿韩元。　　找了半天找来一堆，呵呵，希望对你有帮助

其他信息：根据考生所在生源地的招生批次来看，河海大学通常被认为是一本大学或本科大学。如果考生生源地为安徽、福建、江西、河南、广东、广西等，由于该校在这些省份按照本科第一批次招生，所以我们通常说河海大学在上述省份是一本大学。如果考生生源地为天津、上海、北京、浙江、山东等，由于该校在这些省市已经取消本科一批和本科二批的录取批次划分，合并为本科批次招生，所以我们通常也说河海大学在上述省份是本科大学。补充材料：河海大学（Hohai University）简称“河海（HHU）”，是以水利为特色，工科为主，多学科协调发展的教育部直属，教育部、水利部、国家海洋局与江苏省人民政府共建的全国重点大学，是国家首批具有博士、硕士、学士三级学位授予权的单位，是国家“世界一流学科建设高校”，国家“211工程”重点建设、“985工程优势学科创新平台”建设以及设立研究生院的高校。河海大学的前身可以追溯到1915年创建于南京的“河海工程专门学校”，是中国第一所培养水利人才的高等学府。1924年与国立东南大学工科合并成立河海工科大学，1927年并入国立第四中山大学，后更名为国立 中央大学 、南京大学。1952年南京大学水利系、交通大学水利系、同济大学土木系水利组、浙江大学土木系水利组以及华东水利专科学校合并成立“华东水利学院”。1960年被中共中央认定为全国重点大学。1985年恢复传统校名“河海大学”。

问题一：一线品牌显卡有哪些品牌 主流一线 蓝宝石 华硕 丽台 技嘉 七彩虹算二线的吧 o(□)o 微星不如以前了 目前我只当他二线的 其它很多都算二线的 我不一一说了 - Gainward （台湾耕升）1.44% (contre 2.67%) - Zotac （索泰）1.57% (contre 3.09%) - ASUS（华硕） 2.08% (contre 3.00%) - Gigabyte （技嘉）2.37% (contre 2.98%) - MSI （微星）2.48% (contre 2.25%) - Sapphire （蓝宝石）2.71% (contre 4.04%) 这个算是一线的是返修率 二线的就算了 希望对你有帮助 问题二：显卡有什么一线品牌？影驰算不？ 一线：华硕技嘉微星三大厂板卡都是一线的 N卡别的一线有索泰（中国大陆一般推荐这个牌子）影驰 映众 还有个讯景已经被NV赶出了N卡阵营 以前也算一线的 如果是旧的型号 讯景也算一个 A卡：蓝宝石 迪兰恒进 景钛 希仕（国内极少见 但确实有代理） 这些事大陆常见的显卡一线品牌 一般是显卡出了问题 才会再网上发帖 都是个案 你去中关村论坛里看看 任何一个型号的子论坛里 都有一堆反映问题的贴子 其实你只要想：全国才这么几十个人出问题 概率很小很小了 影驰没什么不好的 大陆通路品牌就不能一概而论了 即使是同一个牌子 不同的系列差距也很大 七彩虹的igame系列 盈通的游戏高手系列还是可以考虑的 其它牌子和这两个牌子的其它系列 一般用用也没什么大问题 但是不推荐 问题三：显卡一线二线品牌都有哪些啊？ 一线、二线品牌，通常指自有研发团队、设计团队、生产工厂的品牌，拥有较高的产能和较大的出货量。其中，出货量是衡量一线、二线的标准。所以这样看，大陆地区的一线品牌就是华硕、技嘉、微星、富士康这四家，都是板卡双冠；有人把精英也算进一线，因为其OEM数量颇大，个人不太认同。精英OEM的客户都是同方、TCL等等本身市场占有率就不是很高的品牌机。勉强可以算准一线。艾尔莎这个牌子已经被昂达收购，丽台也被鸿海收购，都不算一线。二线就多了。质量上不见得比一线差，比如磐正、青云、映泰、翔升、金鹰等等。但是由于出货量的关系只能进二线。还有些号称一线的“第二品牌”的，比如华擎、隽星、倍嘉等等。虽然华硕和微星都不正面回答这个“第二品牌”，但是关系很暧昧；技嘉倒是承认了倍嘉。三线这个概念不太明确，有人说是山寨卡的“大名”。个人认为就是一些小工厂自己搞些低端或主流但是低配置的东西，比如顶星、冠盟等等。蓝宝,影驰,华硕,讯景,耕升,丽台等是一线二线品牌大多是同德系的如昂达,七彩虹,盈通等.一线和二线在技术和用料方面有讲究,相同的显卡性能上是有些差别的.同德系就是由一家工厂生产出来的产品,是同一生产线上面的所以东西都一样. 问题四：台式电脑 显卡一线品牌有哪些？ N卡的钉华硕，影驰，技嘉，微星，映众，都是国际一线的，A卡就知道迪兰恒进是一线其它不懂，电源看您一般干什么和配置了，品牌推荐海韵，全汉，台达，安钛克，安 *** ，去有其他疑问欢迎提出，望采纳，谢谢！ 问题五：一线品牌显卡包括哪些牌子？ N卡，华硕，技嘉，微星。还有准一线的索泰，影驰，也是不错的选择。七彩虹的IGAME系列也是不错的，低端的七彩虹直接无视吧 A卡，蓝宝石，迪兰恒进。现在讯景也做A卡了，价格倒不是像以前N卡的时候那么贵了，性价比也是不错的。还有，华硕和微星也做A卡，价格是比较贵，东西也是不错的。 A饭眼中的神器，一般比较公认的，就是蓝宝石的毒药系列。而N饭的话，技嘉应该算是最好的选择了，以绩讯景也经常出恶贵的卡，不过转头A阵营之后，价格似乎不敢开的过高 问题六：显卡的一线二线三线品牌有哪些？ 主板同样是这样 一线三家 华硕 技嘉 微星 二线 迪兰 蓝宝石 HIS等等 三线 同德五虎 就是七彩虹之流 四线 祺祥 盈通 精影一类 问题七：什么牌子的显卡好呢？ 买显卡，都是买的独立显卡。 目前有两家公司致力于独立显卡的芯片研发，就是ATi和nVIDIA。从芯片上选择，如果是游戏玩家建议买nVIDIA芯片的显卡，在游戏中比ATi同级别的表现的更好。如果是视频制作方面的，建议选择ATi芯片的显卡，其画质较好，性能较同级nVIDIA同级别好一些，且性价比更高。（性能 和 适不适合玩游戏 是两回事） 如果选择好了芯片，就可以挑选与之匹配的板子厂商了。 优先考虑一线大厂，可以选择微星（MSI），A和N通吃的厂商之一，有官方标准的公版卡，也有性能卓越的高频非公版卡，而且微星的东西做工都几乎是数一数二的，用料是十分好的。还有技嘉、华硕这些一线大厂都可以考虑。 另外的一些通路厂商也是很不错的，和之前提到的是一样的好，也有公版和非公版之分。比如影驰（nVIDIA芯），蓝宝石（ATi芯），XFX，Colorful，Innon3D，迪兰，翔升，耕升，HIS（A芯）等... 剩下的小厂就不用考虑了，小厂的做工是非常差的，固态电容有的是假电容包装过的，板子缩水，供电缩水，频率降低，显存杂牌，散热器不符合要求，经常蓝屏死机.....等等一系列问题。 您知道该怎样选显卡了吗？ 问题八：一线显卡有哪些牌子 一线品牌，华硕，技嘉，微星，索泰，N卡，A卡，蓝宝石，迪兰恒进，希仕，华硕，微星，这两个也做A卡N卡，技嘉也做A卡的但是不在国内卖， 问题九：显卡一线是哪些 nvidia 华硕 微星 技嘉 影驰 索泰 evga ... amd 蓝宝石 迪兰恒进 his ...... 问题十：2016显卡品牌排行榜 这个没什么排名 也没有一个准确的积分制度 一般来说 华硕技嘉 微星 属于一线 影驰其实没那么好 但是有个名人堂撑着 可以和映众他们俩算个准一线 或者说是二线里面最好的 其他二线有索泰 七彩虹 这个七彩虹只有烈焰战神不错 其他很坑 evga在咱们这也只能算二线 A卡就是迪兰酷能 讯景 蓝宝石 这仨比较好 A卡比较少 也难分几线的了 迪兰的我认为是目前做得最好的 蓝宝石在A卡里比较有名 在A卡阵型里一直很有地位 讯景被人了解得少 也是后转到A的 曾经有一段时间特别牛 现在也不错 就是名气小 七彩虹在A里面叫镭风 做得也可以

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厅局级。根据查询百度经验显示，海河大学校长行政级别是厅局级，位于江苏省会南京市，是国家海洋局与江苏省人民政府共建的全国重点大学，是国家首批具有博士、硕士、学士三级学位授予权的单位，是国家“211工程”重点建设。河海大学（HohaiUniversity），简称“河海（HHU）”，是以水利为特色，工科为优势，经、管、文、理、法、艺、教、农等多学科协调发展的中华人民共和国教育部直属全国重点大学，教育部、水利部、国家海洋局与江苏省人民政府共建高校，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”重点建设、“985工程优势学科创新平台”建设以及设立研究生院的高校。

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IMD工艺是从设计（评审图纸）--开模（模房开模cnc）--丝印（将效果图案转印到PET薄膜上）--成型（把印好的薄膜进行热压成型冲切）-注塑（通过注塑将PET薄膜与塑胶进行贴合）--检验出货（将注塑好了的成品配件进行修刮检验打包出货），同时IMD工艺也被广大客户与供应商称之为“IML工艺”“模内注塑工艺”，IMD工艺也被广泛的运用在通讯设备、汽车、智能安防设备、小家电、电子烟、医疗设备、智能穿戴设备等各个领域，是一种长久可持续的工艺