多少核心技术

‘壹’ 中国有哪些核心技术》

民营制造企业在国内困难重重，做大做强做精不是短时间可以完成的，加之国外技术壁垒，国内环境也不好，研发无力，成果很少，国企没有动力去挑战高精尖的技术，大多在引进模仿，研发投入不够。

‘贰’ 大数据的核心技术有哪些

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、数据采集与预处理：

Flume NG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；

Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。

2、数据存储：

Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模数据分析而设计，HDFS作为其核心的存储引擎，已被广泛用于数据存储。

HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。

3、数据清洗：MapRece作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算

4、数据查询分析：

Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

5、数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。

‘叁’ 大数据方面核心技术有哪些

简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：

• 大数据采集

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

• 数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。

• 网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。

• 文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。

• 大数据预处理

大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。

• 数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。

• 数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

• 数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。

• 数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。

• 大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：

1、基于MPP架构的新型数据库集群

采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。

较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显着的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。

2、基于Hadoop的技术扩展和封装

基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。

伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。

3、大数据一体机

这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。

四、大数据分析挖掘

从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。

1、可视化分析

可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。

具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。

2、数据挖掘算法

数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。

数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。

3、预测性分析

预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。

帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。

4、语义引擎

语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。

5、数据质量管理

指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。

以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：

文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

离线计算：Hadoop MapRece、Spark

流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB

资源管理：YARN、Mesos

日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式协调服务：Zookeeper

集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib

数据同步：Sqoop

任务调度：Oozie

‘肆’ 微型计算机cpu的多核心技术指

微型计算机简称“微型机”、“微机”，由于其具备人脑的某些功能，所以也称其为“微电脑”。微型计算机是由大规模集成电路组成的、体积较小的电子计算机。它是以微处理器为基础，配以内存储器及输入输出（I/0）接口电路和相应的辅助电路而构成的裸机[1]。

中文名
微型计算机
外文名
Microcomputer
领域
计算机
简称
微机
组成
由大规模集成电路组成的
快速
导航
组成

特点

分类

发展阶段

技术指标
简介
微型计算机简称微机，俗称电脑，其准确的称谓应该是微型计算机系统。它可以简单地定义为：在微型计算机硬件系统的基础上配置必要的外部设备和软件构成的实体[2] 。
组成
微型计算机系统从全局到局部存在三个层次：微型计算机系统、微型计算机、微处理器（CPU）。单纯的微处理器和单纯的微型计算机都不能独立工作，只有微型计算机系统才是完整的信息处理系统，才具有实用意义[2] 。
一个完整的微型计算机系统包括硬件系统和软件系统两大部分。硬件系统由运算器、控制器、存储器（ 含内存、外存和缓存）、各种输入输出设备组成，采用“ 指令驱动”方式工作[3] 。
软件系统可分为系统软件和应用软件。系统软件是指管理、监控和维护计算机资源（包括硬件和软件）的软件。它主要包括：操作系统、各种语言处理程序、数据库管理系统以及各种工具软件等。其中操作系统是系统软件的核心，用户只有通过操作系统才能完成对计算机的各种操作。应用软件是为某种应用目的而编制的计算机程序，如文字处理软件、图形图像处理软件、网络通信软件、财务管理软件、CAD软件、各种程序包等[3] 。

微型计算机
特点
微型计算机的特点是体积小、灵活性大、价格便宜、使用方便。自1981年美国IBM公司推出第一代微型计算机IBM-PC以来，微型机以其执行结果精确、处理速度快捷、性价比高、轻便小巧等特点迅速进入社会各个领域，且技术不断更新、产品快速换代，从单纯的计算工具发展成为能够处理数字、符号、文字、语言、图形、图像、音频、视频等多种信息的强大多媒体工具。如今的微型机产品无论从运算速度、多媒体功能、软硬件支持还是易用性等方面都比早期产品有了很大飞跃[4] 。
分类
工作站
工作站是一种高端的通用微型计算机，以个人计算机和分布式网络计算为基础，主要面向专业应用领域，具备强大的数据运算与图形、图像处理能力，是为满足工程设计、动画制作、科学研究、软件开发、金融管理、信息服务、模拟仿真等专业领域而设计开发的高性能计算机。它属于一种高档的计算机，一般拥有较大的屏幕显示器和大容量的内存和硬盘，也拥有较强的信息处理功能和高性能的图形、图像处理功能以及联网功能[4] 。
服务器
服务器专指某些高性能计算机，能通过网络对外提供服务。相对于普通计算机来说，稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通计算机有所不同。服务器是网络的结点，存储、处理网络上80%的数据和信息，在网络中起到举足轻重的作用。服务器是为客户端计算机提供各种服务的高性能的计算机，其高性能主要表现在高速度的运算能力、长时间的可靠运行、强大的外部数据吞吐能力等方面。服务器的构成与普通计算机类似，也有处理器、硬盘、内存、系统总线等，但因为它是针对具体的网络应用特别定制的，因而服务器与微型机在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面存在很大差异。服务器主要有网络服务器(DNS、DHCP)、打印服务器、终端服务器、磁盘服务器、邮件服务器、文件服务器等[

‘伍’ 中国有哪些企业掌握自己的核心技术

汉能。《人民日报》报道，汉能在2012-2014年间陆续收购了在全球薄膜太阳能领域处于技术领先地位的Solibro，MiaSolé，Global Solar Energy(GSE)，Alta Devices等四家公司，并进行有效整合，成为全球薄膜太阳能领域的技术引领者。同时，也在进行本土化研发布局。据悉，汉能核心装备的设计和制造已经从海外转移到国内进行，装备国产化、团队本地化取得快速进展。

‘陆’ 大数据技术有哪些 核心技术是什么

随着大数据分析市场迅速扩展，哪些技术是最有需求和最有增长潜力的呢？在Forrester Research的一份最新研究报告中，评估了22种技术在整个数据生命周期中的成熟度和轨迹。这些技术都对大数据的实时、预测和综合洞察有着巨大的贡献。
1. 预测分析技术
这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。淘宝会预测你每次购物可能还想买什么，爱奇艺正在预测你可能想看什么，百合网和其他约会网站甚至试图预测你会爱上谁……
2. NoSQL数据库
NoSQL，Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”，泛指非关系型数据库。NoSQL数据库提供了比关系数据库更灵活、可伸缩和更便宜的替代方案，打破了传统数据库市场一统江山的格局。并且，NoSQL数据库能够更好地处理大数据应用的需求。常见的NoSQL数据库有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知识发现
支持来自于多种数据源(如文件系统、数据库、流、api和其他平台和应用程序)中的大型非结构化和结构化数据存储库中自助提取信息的工具和技术。如，数据挖掘技术和各种大数据平台。
4. 大数据流计算引擎
能够过滤、聚合、丰富和分析来自多个完全不同的活动数据源的数据的高吞吐量的框架，可以采用任何数据格式。现今流行的流式计算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 内存数据结构
通过在分布式计算机系统中动态随机访问内存(DRAM)、闪存或SSD上分布数据，提供低延迟的访问和处理大量数据。
6. 分布式文件存储
为了保证文件的可靠性和存取性能，数据通常以副本的方式存储在多个节点上的计算机网络。常见的分布式文件系统有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 数据虚拟化
数据虚拟化是一种数据管理方法，它允许应用程序检索和操作数据，而不需要关心有关数据的技术细节，比如数据在源文件中是何种格式，或者数据存储的物理位置，并且可以提供单个客户用户视图。
8. 数据集成
用于跨解决方案进行数据编排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 数据准备
减轻采购、成形、清理和共享各种杂乱数据集的负担的软件，以加速数据对分析的有用性。
10. 数据质量
使用分布式数据存储和数据库上的并行操作，对大型高速数据集进行数据清理和充实的产品。

‘柒’ 中国掌握多少核心技术

2018年4月25日，2017年度中国药学发展奖颁奖典礼在北京中国科技会堂隆重举行。第十一届全国人大常委会副委员长、中国工程院院士、国家“重大新药创制专项”技术总师桑国卫、相关政要、医药行业专家、企业家代表共约150余人出席了本次大会。此次颁奖典礼受到新华社、科技日报及三大医药报刊、网络媒体的及时跟踪报道，为广大医药学者瞩目。

中国药学发展奖是国家科技部首批批准设立的奖励科技人物的全国药学领域奖项，迄今已成功举办13届。该奖项设立22年来获奖总人数220名，其中院士18名。该奖项旨在奖励在创新药物研发领域作出突出贡献或取得重大科技成果的科研工作者，同时促进创新型药物研究和发展，振兴我国药学事业，赶超世界先进水平。

微芯生物董事长鲁先平博士作为中国创新药领域的领军人物，本次荣获“中国创新药物突出成就奖”殊荣，这正彰显了医药行业对微芯过去十七年在原创 研发领域所取得成果的高度认可。组委会为鲁博士致辞：“鲁先平博士带领团队历经12年研发创制的西达本胺，是微芯生物自主设计的全新分子体(NME)，填补了我国T细胞淋巴瘤治疗药物的空白，为中国患者提供优效安全性更优、价格可承受的创新机制药物，曾获得国家十一五“863”分子设计专项、“重大新药创制”及“创新药孵化基地”等项目支持，获选“十一五”科技部重大科技专项之重大成果。同时，西达本胺也是中国首个授权美国等发达国家专利使用的原创新药。”

中国创新药的领头军——微芯生物

微芯生物自2001年创立以来，始终秉承：“原创、安全、优效、中国——并致力于为患者提供可承受的创新机制和治疗药物的理念，以自主创建的“基于化学基因组学的集成式药物发现及早期评价平台”为其核心竞争力，专注于原创小分子药物研发，是第一批国家级“创新药物孵化基地”，现已成为中国创新药领军企业。公司也是“国家高新技术企业”，迄今为止，微芯生物独立承担了多项国家“863”计划、“十五”、“十一五”、“十二五”等国家重大科技专项及“重大新药创制”项目。与此同时，公司通过对国外制药公司实施专利授权，建立起国际临床联合开发以及与高水准跨国药企合作研究的商业模式，实现了中国原创新药的全球同步开发。

核心技术高平台 ，“仿制”“创新”大转型

化学新药的创制过程十分艰难和复杂，包括治疗靶标的基础研究与确认、先导化合物体内外筛选的生物模型和方法学建立、药代药动特征与靶标的关系、临床前安全性评价与人体的可能差异、动物病理模型是否反映人体发病的病因等等，使得整个药物研发过程极其漫长且充满风险，绝大多数的先导化合物都因药效不理想或毒副作用太大，或者与已上市药物相比没有明显的优势和改进而在研发的后期被淘汰。因此，如何建立一套快速、有效的早期综合评价体系，及早发现并预测具有生物活性的先导化合物的潜在安全性和可能的临床有效性，如何使新药研发的科学家和管理人员能尽快地做出有科学依据的决定：即什么样的先导化合物进入临床前以及在后续的临床试验中才能最大限度地降低新药开发风险，是目前国际新药研发领域中的重大挑战。

微芯生物在国际上率先构建了基于化学基因组学的集成式药物创新和早期评价体系这一核心技术平台。化学基因组学技术利用大量已知的基因表达数据及其功能意义分析，通过对各种已知化合物(好药物或者失败的药物)及任何新化合物对全基因表达的影响进行相关性的并行研究，对新化合物可能的分子药理和毒理进行评价和预测，不断优化候选化合物结构，使综合评价指标最好的先导化合物进入下一个阶段的开发，从而对降低新药开发风险具有重要的价值，这也正是美国FDA为提高创新药物开发的成功率而提倡的关键路径行动(Critical Path Initiative)。

基于化学基因组学的集成式药物发现及早期评价平台

该平台体系是微芯生物的核心竞争力，为提升公司持续自主创新药物研发能力，探索适合国情国力的新药研发国际化之路，提供了强有力的技术支撑。同时，奠定了微芯生物在新药研发领域的领先地位，为微芯生物接下来的新药研发打下了坚实基础。目前，公司已形成了六个系列，从实验室到临床研究阶段具有全球知识产权保护的先导化合物和创新药物产品线。

国际市场破禁门 本土新药大开发

事实上，微芯生物正是借助“化学基因组学药物发现及早期评价平台”，赢得了与国际同行的赛跑机会。当时国内许多药企还在通过解构国外化学药物的专利结构来研制所谓的抗肿瘤药物，而微芯通过核心技术平台，发现了西达本胺等一系列针对重大疾病的全新分子实体(new molecular entity,NME)。历经12年研发的西达本胺，成功见证了中国仿制药到中国创新药的开端和发展，同时也为创新药全球同步开发喊出了来自中国的声音——西达本胺是中国首个授权美国等发达国家专利使用的原创新药。

2015年1月，微芯生物在深圳召开新闻发布会，对外宣布：中国自主知识产权的原创抗癌新药西达本胺获CFDA批准上市，首批适应症为复发及难治的外周T细胞淋巴瘤(PTCL)。这不仅改变了中国PTCL患者无药可用的现状，填补了中国PTCL治疗药物的空白，而且让中国的PTCL患者仅需负担1/10的成本就可用上全球作用机制最新、疗效和安全性更优的创新药物。

至今，已有三千余名外周T细胞淋巴瘤患者接受了西达本胺治疗并从中获益。上市后的西达本胺没有停止研发的脚步，目前其针对血液肿瘤、实体瘤和HIV等多种疾病的临床研究工作正在美国、日本、中国及中国台湾等国家和地区同步展开。2018年3月，联合使用西达本胺于自体移植治疗复发难治、高危淋巴瘤新探索的研究在第44届欧洲骨髓移植年会上被选作大会报告发言，西达本胺增加淋巴瘤对化疗的敏感性，进一步提高了CGB方案对淋巴瘤的杀伤作用，在移植治疗中显现了极大成效，受到了越来越多国际专家的关注和认可。在台湾，TFDA同意以西达本胺中国关键性II期临床试验数据批准其上市。在日本，西达本胺已获得孤儿药资格认定并正在开展PTCL和ATL的注册性II期临床研究。在美国，西达本胺联合免疫检查点抑制剂针对实体瘤的II期试验进展顺利，联合方案二线治疗未使用过PD-1的黑色素瘤患者有效率在50~60%，优于历史对照数据。去年12月13日，西达本胺摘得第十九届“中国专利金奖”，向世界证实了中国原创新药的研发水平。

风雨兼程同舟渡，不忘初心砥砺行

十七年的创新发展，微芯生物已形成了以深圳为总部/研发中心/GMP生产基地、成都区域总部/研发中心/GMP生产基地、北京临床研究中心及上海商业中心四位一体的现代生物医药集团版块。十七年来，微芯生物始终坚持“药品是一种特殊商品，关系人命，应立足科学而非政治、宗教和商业利益”的理念，对药品的全生命周期——从新药临床试验的志愿者到获准上市使用药品的患者，进行安全性进行监测、分析和报告，以确保患者用药安全。

西达本胺上市后，微芯生物药物警戒团队按照国家相关法规要求和伦理准则，并借鉴国制药企的先进经验，利用自发报告系统和主动监测项目开展了西达本胺上市后药品安全性监测。迄今累积了全球PTCL真实世界研究中最大的数据库。受到了包括WHO-UMC监测中心和国家ADR监测中心在内的国内不良反应监测机构专家和国际的关注和赞许。

与此同时，微芯生物主动承担起企业的社会责任，对PTCL患者开展了后续免费用药项目和慈善捐赠项目，至今，援助患者已累计近千名，援助药品价值超过一亿元人民币，实现了公司用创新科技成果为造福中国患者的初衷!

风雨兼程，不忘初心。砥砺奋进的微芯人，用深情谱写着对祖国创新药事业的坚韧和执着。未来，在国家创新政策、行业及社会各界的支持下，更具创新动力的微芯生物将继续致力于为患者提供安全、优效、可承受的创新机制的治疗药物，持续为推动中国医药行业创新发展而不懈奋斗。

‘捌’ CPU核心技术有多少种啊

1. Socket
PC机从386时代开始普遍使用Socket插座来安装CPU，从Socket 4、Socket 5、Socket 7到现在的Socket 370。
以我们最常见的Socket 7为例，它是方形多针角零插拔力插座，插座上有一根拉杆，在安装和更换CPU时只要将拉杆向上拉出，就可以轻易地插进或取出CPU芯片了。Socket 7插座适用范围很广，不但可以安装Intel Pentium、Pentium MMX，还可以安装AMD K5、K6、K6-2、K6-III、Cyrix MII等等处理器。
与Socket 7搭配的主板芯片组主要有Intel VX、HX、TX，VIA VP2、VP3等，它们支持的CPU外部频率一般为66、75以及83MHz，其中VX、TX和VP3除了支持普通的SIMM（72线内存）外，还支持DIMM（168线内存），VIA的VP3芯片组更是支持AGP图形接口标准。
随后出现的Super 7标准是在Socket 7基础上发展起来的，与后者相比，Super 7结构增加了对处理器100MHz外频、AGP的支持，其代表产品为VIA的MVP3芯片组，Super 7架构可以支持AMD K6-2、K6-III处理器。
2. Slot
我们先来看看Slot 1，这种接口方式是由Intel提出的，它是一个狭长的242引脚的插槽，可以支持采用SEC（单边接触）封装技术的Pentium II、Pentium III和Celeron处理器，除了接口方式不同外，Slot 1所支持的特性与Super 7系统没有什么太大的差别。Intel LX、EX和Intel BX、VIA Apollo Pro芯片组是其中的代表，前两种最高只能达到83MHz外频，而后两者可以支持最高到150MHz的外频。
Slot 2接口标准与Slot 1类似，不过它是面向高端服务器市场的，与其搭配的主板芯片组为Intel GX、NX，处理器为Xeon至强。
与Slot 1、Slot 2不同，Slot A接口标准是由Intel的竞争对手AMD提出的，它支持AMD K7处理器，与其搭配的芯片组为AMD自己的AMD 751芯片，VIA作为非Intel阵营的战士之一，届时也会有支持K7的芯片组问世。虽然从外观上看Slot A与Slot 1十分相像，但是由于它们的电气性能不同，两者并不兼容。

CPU制造工艺

早期的处理器都是使用0.5微米工艺制造出来的，随着CPU频率的增加，原有的工艺无法满足产品的要求，这样便出现了0.35微米以及现在普遍使用的0.25微米工艺，不久以后，0.18微米和0.13微米制造的处理器产品也将面世。另外一方面，现在的芯片内部都是使用铝作为导体，但是由于芯片速度的提高，芯片面积的缩小，铝线已经接近其性能极限，所以芯片制造厂商必须找出更好的能够代替铝导线的新的技术，这便是我们常说的铜导线技术。铜导线与铝导线相比，有很大的优势，具体表现在其导电性要优于铝，电阻小，所以发热量也要小于现在所使用的铝，从而可以有效地提高芯片的稳定性，此外，采用0.18或0.13微米制造工艺以后，处理器的频率可以得到进一步的提高，处理器面积则可以进一步减小，因此，铜导线技术全面取代铝导线技术是必然的趋势。

缓存技术

缓存就是指可以进行高速数据交换的存储器，它先于内存与CPU交换数据，因此速度极快，所以又被称之为高速缓存。与处理器相关的缓存一般分为两种，L1缓存，也称片内缓存，和L2缓存，Pentium时代的处理器把L1缓存集成在CPU内部，而L2缓存则在主板上以与CPU外频相同的频率下工作。
到了Slot 1时代，Pentium II处理器的缓存封装方式与旧的Socket 7架构完全不同，它的L2缓存做到了处理器上，并以处理器速度一半的频率工作，这便是Intel引以为荣的双独立总线结构。在这种结构中，一条总线联接L2高速缓存，另一条负责系统内存，这样便使整个系统的速度得到了很大的提高。AMD K7也使用这种缓存技术。Inte Celeron处理器与Pentium II不同，它的L2缓存很小，只有128K（PII是512K），但是它们集成在CPU内存，与处理器同频工作，这就是为什么便宜的Celeron有时候比昂贵的Pentium II性能还要好的原因。
AMD在其Super 7平台的最后一个产品K6-III中首次使用了三级缓存技术，它包括一个全速64KB L1缓存，一个内部全速256KB缓存，还有主板上的运行在100MHz频率下的L3缓存，这种三级缓存技术使得K6-III的性能有很大提高，与同频的Pentium II相比，其速度也要略快一畴。
看缓存技术的发展，L2缓存全内置并与处理器同频工作是大趋势，在Intel的最新处理器Coppermine中，256KB L2缓存就是这样工作的。

指令集

为了提高计算机在多媒体、3D图形方面的应用能力，许多处理器指令集应运而生，其中最着名的三种便是Intel的MMX、SSE和AMD的3D NOW!指令集。
MMX指令集是Intel与1996年发明的一项多媒体指令增强技术，其英文名称可以翻译为“多媒体扩展指令集”，它包括57条多媒体指令，这些指令可以一次处理多个数据，还可以在处理结果超过实际处理能力的时候也能进行正常处理，这样在软件的配合下，就可以得到更好的性能。
SSE指令是Intel在Pentium III处理器中首先推出的，它有70条指令，其中包含提高3D图形运算效率的50条SIMD浮点运算指令、12条MMX整数运算增强指令、8条优化内存中连续数据块传输指令。理论上这些指令对目前流行的图像处理、浮点运算、3D运算、视频处理、音频处理等诸多多媒体应用起到全面强化的作用。SEE指令与3D Now!指令彼此互不兼容，但SSE包含了3D Now!技术的绝大部分功能，只是实现的方法不同。SSE兼容MMX指令，它可以通过SIMD（单指令多数据技术）和单时钟周期并行处理多个浮点数据来有效的提高浮点运算速度。
由AMD发明的3D Now!指令出现在SSE指令之前，并被广泛应用与K6-2、K6-III以及K7处理器上，该技术其实是21条机器码的扩展指令集。与MMX技术侧重的整数运算不同，3D Now!主要针对三维建模、坐标变换、效果渲染等三维应用场合，在软件的配合下，可以大幅度提高3D处理性能。

‘玖’ 中国掌握了多少电脑核心技术

机箱....电源....CPU风扇.........

‘拾’ 中国掌握有哪些领先的核心技术

1、有以下：

（1）特种隐身技术和超材料技术。

（2）航空航天技术。

（3）弹道导弹打航母。

（4）量子通信技术。

（5）高超音速武器、反卫星武器、中段反导拦截技术。

（6）惯性约束核聚变激光驱动装置——激光技术。