January, 2022 | The Migratory Nerd

Daftar Perangkat keras PC terbaik tahun 2021/2022

Daftar Perangkat keras PC terbaik tahun 2021/2022 – Jika 2020 adalah tahun spanduk untuk perangkat keras PC, harapan kembali turun ke bumi pada tahun 2021. Alasannya? Kekurangan chip dan krisis rantai pasokan.

Mendapatkan perangkat keras baru terbukti sangat sulit untuk sebagian besar tahun, dan bahkan ketika Anda dapat menemukan sesuatu untuk dibeli, sering kali dijual dengan mark-up yang mengejutkan.

Tapi itu tidak berarti vendor PC melepaskan diri dari gas. Kami menguji beberapa perangkat keras yang benar-benar mengesankan pada tahun 2021, termasuk SSD dan notebook generasi terbaru yang sangat cepat yang menjalankan putaran di sekitar model tahun lalu. slot99

Apakah Anda menyukai video streaming? Perangkat keras yang membantu Anda terlihat dan terdengar semenarik mungkin mengalami kemajuan besar pada tahun 2021. slot77

Dan tahun ini kami memperluas daftar pilihan teratas kami untuk menyertakan perangkat lunak terbaik yang tersedia, karena semua daya komputasi yang Anda gunakan sama pentingnya. hari88

Untuk daftar ini, kami meminta pakar teknologi PCWorld untuk membagikan pilihan favorit mereka di bidang keahlian mereka.

Tanpa basa-basi lagi, ini adalah perangkat keras dan perangkat lunak PC terbaik tahun 2021 dan 2022.

Ya, kami menantikan tahun depan, karena hingga produk yang lebih baru mulai diluncurkan pada tahun 2022, banyak kemenangan dalam daftar ini akan tetap relevan, terutama tanpa akhir kekurangan chip yang terlihat.

CPU desktop terbaik: prosesor Intel “Alder Lake” generasi ke-12

Setelah beberapa musim pembangunan kembali yang menyakitkan dan menyakitkan, Intel kembali dalam bentuk kejuaraan sekali lagi dengan seri CPU hybrid “Alder Lake” Core generasi ke-12 yang menakjubkan, yang mengemas campuran core berperforma tinggi dan berefisiensi tinggi.

Meskipun Core i9-12900K andalan tidak sepenuhnya mendominasi chip Ryzen 9 AMD yang luar biasa dalam segala hal, ia menawarkan keunggulan kinerja yang cukup di beberapa area yang sangat penting—seperti aplikasi pembuatan konten dan (jika Anda cukup menyipitkan mata) game—untuk menjadikan Alder Lake pemenang yang jelas bagi mereka yang mampu membayar harga masuk memori DDR5 mutakhir.

Tetapi bintang sebenarnya dalam jajaran gen ke-12 Intel adalah Core i5-12600K, yang menimbulkan begitu banyak rasa sakit pada AMD Ryzen 5 5600X sehingga batas waktu dipanggil sementara Ryzen 5 dibawa keluar lapangan dengan tandu.

Apa yang dimiliki 2022 tidak diketahui, tetapi untuk tahun 2021, ada satu pilihan dominan dalam hal CPU: prosesor Alder Lake generasi ke-12 dari Intel.

Laptop tipis dan ringan terbaik: HP Spectre x360 14

Pembeli laptop PC merasa malu untuk memilih, tetapi bagi kebanyakan orang, mesin konversi 360 adalah mesin puncak. Convertible pada dasarnya tidak dapat dibedakan dari notebook clamshell tradisional, tetapi memberi Anda semua fleksibilitas tablet juga.

Itu berarti Anda mendapatkan sentuhan dan bahkan dukungan pena di atas kombo touchpad/keyboard biasa.

Pilihan kami untuk laptop tipis dan ringan terbaik dengan mudah beralih ke Spectre x360 14 HP yang luar biasa, yang dibangun di atas CPU Tiger Lake generasi ke-11 Intel dengan grafis Xe.

Ini menawarkan opsi layar mulai dari 1920×1080 IPS hingga layar OLED 3000×2000, dan dengan baterai 66 watt hour-nya, Anda dapat mengharapkan kinerja baterai sepanjang hari.

Eksteriornya yang bergaya dengan potongan berlian juga memberi tahu dunia bahwa Anda sebenarnya juga berpikir secara berbeda. —Gordon Mah Ung

Laptop gaming terbaik: MSI GE76 Raider

Anda tahu GE76 Raider MSI adalah sesuatu yang istimewa ketika Anda tidak memiliki apa-apa selain Apple yang mengetuknya untuk membandingkan MacBook Pro dengan M1 Max-nya dengan GE76.

Bahkan lebih baik lagi, Apple sebenarnya mengakui bahwa M1 Max MacBook Pro 16 terbaiknya lebih lambat daripada Raider dalam perbandingan.

Meskipun kami tidak berpikir bahwa kedua laptop berada dalam kategori yang sama untuk mendapatkan perbandingan, kami tidak terkejut Apple berfokus pada laptop gaming pembunuh MSI.

Dengan prosesor 8-core Intel 11th-gen Core i9-11980HK “Tiger Lake H”, Nvidia GeForce RTX 3080 GPU mendorong rating TGP 165 watt, dan panel gaming 360Hz yang mulus, laptop seberat 6,6 pon ini mengemas beberapa game serius dan daya tembak produktivitas. Apakah kami juga menyebutkan semua RGB?

SSD Terbaik: Corsair MP600 Pro XT

MP600 Pro XT Corsair melewati portal kami di akhir tahun, tetapi kami senang itu muncul. Ini cocok dengan kinerja Seagate FireCuda 530 yang sangat cepat, tetapi sedikit lebih murah, dan yang lebih penting, hard disk ultra-cepat Corsair umumnya tersedia dalam kapasitas 1 TB dan 2 TB.

Barn-burner Seagate sering kali kekurangan pasokan, memberikan timbangan terhadap penawaran Corsair dalam pertempuran untuk SSD terbaik.

Program Komputer 2022: AI Mengontrol Cacing Robot

Program Komputer 2022: AI Mengontrol Cacing Robot – Para ahli robotik untuk pertama kalinya membangun sistem komputasi otomatis untuk mengendalikan pergerakan organisme multiseluler yang hidup—cacing hasil rekayasa genetika (Caenorhabditis elegans) yang ototnya berkontraksi sebagai respons terhadap cahaya biru.

Nematoda yang dipandu laser, yang dijelaskan minggu lalu (30 Juni) di Science Robotics, disebut RoboWorm.

“Sebagian besar robot mikro biohibrid [dalam pengembangan] terutama didasarkan pada bakteri,” kata Li Zhang, peneliti bahan nano dan robotika mikro di Universitas Cina Hong Kong yang tidak terlibat dalam penelitian. mrchensjackson.com

Namun dalam penelitian ini, “mereka mengusulkan penggunaan C. elegans, cacing, sebagai agen robot . . . [dalam] cara yang sangat menarik dan cerdas.”

Dunia alami adalah sumber inspirasi yang tak ada habisnya untuk prestasi rekayasa manusia, dan tidak ada tempat yang lebih nyata daripada di bidang robotika. premium303

Hewan telah mengilhami cara robot besar berjalan, terbang, dan berenang, sementara pada skala mikrorobotik, ahli robotik menggunakan sel hidup dan mikroorganisme yang sebenarnya untuk melakukan tugas yang dikendalikan komputer seperti bakteri magnet yang dapat mengangkut obat-obatan atau neutrofil yang dapat diarahkan ke tumor. https://3.79.236.213/

Sekarang, insinyur Xinyu Liu dari University of Toronto dan rekan-rekannya telah melangkah lebih jauh dengan mengubah seluruh organisme multiseluler yang hidup menjadi mikrorobot biologis yang dapat dikontrol.

Organisme tersebut, C. elegans, adalah cacing nematoda yang hidup bebas dengan panjang kira-kira 1 mm yang hidup di dalam tanah dan merupakan organisme model yang dipelajari secara ekstensif di laboratorium di seluruh dunia.

Liu mengatakan dia tidak memikirkan aplikasi tertentu untuk RoboWorm; sebaliknya, penciptaannya adalah “demonstrasi konseptual.”

Tapi itu mungkin menginspirasi perkembangan mikrorobotik lebih lanjut. Memang, kata Zhang, sementara C. elegans tidak hidup pada manusia, ia memiliki kerabat parasit dekat yang hidup, dan mungkin RoboWorm versi masa depan dapat digunakan secara biomedis.

Untuk menghasilkan RoboWorm, tim Liu menggunakan strain C. elegans yang direkayasa secara genetik di mana sel-sel otot menghasilkan saluran ion responsif cahaya yang disebut channelrhodopsin.

Ketika otot cacing disinari dengan laser biru, saluran terbuka, ion kalsium membanjiri sel, dan mesin kontraksi diaktifkan. Sinyal neuromuskular cacing itu sendiri pertama kali dinonaktifkan dengan obat antiparasit yang disebut ivermectin yang melumpuhkan hewan.

Pada dasarnya, mereka memutuskan kontrol internal worm untuk menghentikan mereka mengganggu, jelas insinyur Sylvain Martel dari Polytechnique Montréal yang tidak berpartisipasi dalam penelitian ini.

Untuk mengarahkan penggerak sebagai lawan dari kontraksi otot acak, tim pertama-tama menganalisis gerakan cacing alami dan aktivitas otot di bawah mikroskop.

Berdasarkan studi ini, mereka menentukan cara menargetkan tubuh cacing—menggunakan mikroskop khusus yang dapat mengirimkan sinar laser berpola tepat—sehingga mengaktifkan otot tertentu dalam pola tertentu.

Memindai pola laser ini di sepanjang cacing menyebabkan gelombang kontraksi otot yang mendorong cacing maju dalam gerakan khas bentuk-S, atau sinusoidal.

Tim kemudian sepenuhnya mengotomatiskan sistem panduan RoboWorm. Algoritme pemrosesan gambar melacak pergerakan hewan secara real time dan memasukkan data kembali ke algoritme yang mengontrol posisi laser dan pola sinar.

Dengan cara ini mereka dapat mendorong cacing maju, mundur, dan—dengan mengubah intensitas sinar laser tertentu dan oleh karena itu kekuatan kontraksi otot tertentu—mengarahkan hewan melalui kurva bertahap atau tajam dan bahkan membuat mereka mundur dua kali lipat.

Sebagai ujian akhir dari sistem otomatis dan worm, tim memprogram komputer untuk memandu worm melalui labirin.

Sementara aplikasi biomedis mungkin “terlalu jauh untuk dibayangkan” saat ini, Liu mengatakan dia berpikir bahwa sistem itu akan berguna untuk mempelajari biologi alami penggerak pada nematoda, serta untuk membantu desain robot mikro masa depan.

RoboWorm “menyediakan jalan baru, kemungkinan baru bagi para peneliti untuk memajukan bidang mikrorobotik,” kata Martel.

“Ini sangat disambut. . . [dan memiliki] potensi yang sangat menarik.”

Trik Terbaru AI 2022: Menulis Kode Komputer

Trik Terbaru AI 2022: Menulis Kode Komputer – MEMBUAT waktu bertahun-tahun untuk mempelajari cara menulis kode komputer dengan baik. SourceAI, sebuah startup Paris, berpikir pemrograman seharusnya tidak menjadi masalah besar.

Perusahaan sedang menyempurnakan alat yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menulis kode berdasarkan deskripsi teks singkat tentang apa yang harus dilakukan kode.

Beri tahu alat perusahaan untuk “menggandakan dua angka yang diberikan oleh pengguna,” misalnya, dan itu akan menyiapkan selusin baris dengan Python untuk melakukan hal itu. https://www.mrchensjackson.com/

Ambisi SourceAI adalah tanda revolusi yang lebih luas dalam pengembangan perangkat lunak. Kemajuan dalam pembelajaran mesin telah memungkinkan untuk mengotomatisasi serangkaian tugas pengkodean yang terus bertambah, dari segmen kode yang diselesaikan secara otomatis dan algoritme penyetelan halus hingga mencari kode sumber dan menemukan bug yang mengganggu. www.mrchensjackson.com

Mengotomatiskan pengkodean dapat mengubah pengembangan perangkat lunak, tetapi keterbatasan dan titik buta AI modern dapat menimbulkan masalah baru. www.mustangcontracting.com

Algoritme pembelajaran mesin dapat berperilaku tidak terduga, dan kode yang dihasilkan oleh mesin mungkin menyimpan bug berbahaya kecuali jika diteliti dengan cermat.

SourceAI, dan program serupa lainnya, bertujuan untuk memanfaatkan GPT-3, program bahasa AI yang kuat yang diumumkan pada Mei 2020 oleh OpenAI, sebuah perusahaan San Francisco yang berfokus untuk membuat kemajuan mendasar dalam AI.

Pendiri SourceAI termasuk di antara beberapa ratus orang pertama yang mendapatkan akses ke GPT-3. OpenAI belum merilis kode untuk GPT-3, tetapi memungkinkan beberapa pengguna mengakses model melalui API.

GPT-3 adalah jaringan saraf tiruan yang sangat besar yang dilatih pada sekumpulan besar teks yang diambil dari web.

Itu tidak memahami makna teks itu, tetapi dapat menangkap pola dalam bahasa dengan cukup baik untuk menghasilkan artikel tentang subjek tertentu, meringkas sebuah tulisan secara ringkas, atau menjawab pertanyaan tentang isi dokumen.

“Saat menguji alat, kami menyadari bahwa itu dapat menghasilkan kode,” kata Furkan Bektes, pendiri dan CEO SourceAI.

“Saat itulah kami memiliki ide untuk mengembangkan SourceAI.”

Dia bukan orang pertama yang menyadari potensinya. Tak lama setelah GPT-3 dirilis, seorang programmer menunjukkan bahwa itu dapat membuat aplikasi web khusus, termasuk tombol, bidang input teks, dan warna, dengan mencampur ulang potongan kode yang telah dimasukkan. Perusahaan lain, Debuild, berencana untuk mengkomersialkan teknologi tersebut.

SourceAI bertujuan untuk memungkinkan penggunanya menghasilkan program yang lebih luas dalam berbagai bahasa, sehingga membantu mengotomatiskan pembuatan lebih banyak perangkat lunak.

“Pengembang akan menghemat waktu dalam pengkodean, sementara orang yang tidak memiliki pengetahuan pengkodean juga dapat mengembangkan aplikasi,” kata Bektes.

Perusahaan lain, TabNine, menggunakan versi model bahasa OpenAI sebelumnya, GPT-2, yang telah dirilis OpenAI, untuk membangun alat yang menawarkan pelengkapan otomatis baris atau fungsi saat pengembang mulai mengetik.

Beberapa raksasa perangkat lunak tampaknya juga tertarik. Microsoft menginvestasikan $1 miliar di OpenAI pada tahun 2019 dan telah setuju untuk melisensikan GPT-3.

Pada konferensi Build raksasa perangkat lunak pada bulan Mei, Sam Altman, salah satu pendiri OpenAI, menunjukkan bagaimana GPT-3 dapat melengkapi kode secara otomatis untuk pengembang.

Microsoft menolak berkomentar tentang bagaimana mungkin menggunakan AI dalam alat pengembangan perangkat lunaknya.

Brendan Dolan-Gavitt, asisten profesor di Departemen Ilmu Komputer dan Teknik di NYU, mengatakan model bahasa seperti GPT-3 kemungkinan besar akan digunakan untuk membantu pemrogram manusia.

Produk lain akan menggunakan model untuk “mengidentifikasi kemungkinan bug dalam kode Anda saat Anda menulisnya, dengan mencari hal-hal yang ‘mengejutkan’ untuk model bahasa,” katanya.

Namun, menggunakan AI untuk menghasilkan dan menganalisis kode bisa menjadi masalah.

Dalam sebuah makalah yang diposting online pada bulan Maret, para peneliti di MIT menunjukkan bahwa program AI yang dilatih untuk memverifikasi bahwa kode akan berjalan dengan aman dapat ditipu dengan membuat beberapa perubahan yang hati-hati, seperti mengganti variabel tertentu, untuk membuat program yang berbahaya.

Shashank Srikant, seorang mahasiswa PhD yang terlibat dalam pekerjaan tersebut, mengatakan model AI tidak boleh terlalu diandalkan.

“Begitu model ini masuk ke produksi, segalanya bisa menjadi buruk dengan cepat,” katanya.

Dolan-Gavitt, profesor NYU, mengatakan sifat model bahasa yang digunakan untuk menghasilkan alat pengkodean juga menimbulkan masalah.

“Saya pikir menggunakan model bahasa secara langsung mungkin akan menghasilkan kode yang bermasalah dan bahkan tidak aman,” katanya.

“Lagi pula, mereka dilatih dengan kode yang ditulis manusia, yang seringkali bermasalah dan tidak aman.”

Dolan-Gavitt membuat Kode Ini Tidak Ada, sebuah situs web yang meminta pengunjung untuk menilai apakah sebuah kode ditulis oleh manusia atau oleh versi khusus GPT-2.

Dia sekarang mengembangkan kode yang dihasilkan AI untuk menghasilkan bug untuk menguji perangkat lunak keamanan.