工程師述文進(jìn)行分享，內(nèi)容如下： 我經(jīng)常收到關(guān)于各類設(shè)備之間的差異的問(wèn)題，諸如ASIC、ASSP、SoC和FPGA之間的區(qū)別問(wèn)題。例如是SoC是ASIC嗎？或ASIC是SoC嗎？ASIC和ASSP之間
2014-07-24 11:18:05
，GPU已經(jīng)不再局限于3D圖形處理了，GPU通用計(jì)算技術(shù)發(fā)展已經(jīng)引起業(yè)界不少的關(guān)注，事實(shí)也證明在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等部分計(jì)算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。GPU通用計(jì)算方面
2016-01-16 08:59:11
采取能夠進(jìn)行更大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)的服務(wù)器級(jí)產(chǎn)品（如：GPU、ASIC）。AI芯片在智能安防攝像頭中的應(yīng)用，資料來(lái)源：艾瑞咨詢，CPS中安網(wǎng)、HISGPU可以加速處理快速膨脹的數(shù)據(jù)與視頻資料，在智慧安防
2021-12-07 10:04:11
如果沒(méi)有其他用戶共享K520，您是否可以抓取兩個(gè)GPU進(jìn)行CUDA計(jì)算作業(yè)？我們的應(yīng)用程序使用GPU進(jìn)行顯示和計(jì)算。當(dāng)我們在AWS K520實(shí)例上運(yùn)行時(shí)，CUDA只能看到K520上的一個(gè)GPU。我們
2018-09-26 15:23:49
大家好，我是剛接觸硬件的，所以，對(duì)很多概念都不是特別懂，但是，公司安排對(duì)RK3288的GPU的能力進(jìn)行深入挖掘，提高產(chǎn)品性能，但是之前沒(méi)有接觸過(guò)硬件的東西所以存在如下疑問(wèn)：(1) 要在RK3288
2022-08-19 15:42:03
我在xenserver 6.2 SP1上的傳遞模式中有K2，我正在嘗試確定我的應(yīng)用程序如何強(qiáng)調(diào)GPU。我添加了nvidia WMI包，但是對(duì)于我關(guān)心的所有GPU值，例如內(nèi)存和％GPU，windows
2018-10-10 16:17:40
想了解一下，在使用sigmastudio 對(duì)sigmaDSP 進(jìn)行編程時(shí)，可以自由的使用algorithm designer 進(jìn)行算法設(shè)計(jì)嗎？或者有哪些限制
有沒(méi)有這方面的幫助文檔 ？謝謝 ！
2023-11-29 07:13:11
嵌入式算法移植優(yōu)化學(xué)習(xí)筆記5——CPU,GPU,TPU,NPU都是什么一、什么是CPU?二、什么是GPU?三、什么是TPU?四、什么是NPU?附：一、什么是CPU?中央處理器（CPU），是電子計(jì)算機(jī)
2021-12-15 06:07:07
CPU和GPU之間有什么區(qū)別？
2021-11-05 07:58:29
，一個(gè) SLICE 實(shí)現(xiàn)不了就要用 CLB，不同結(jié)構(gòu)處于特定的位置，信號(hào)之間的互聯(lián)，導(dǎo)致的 wire delay 是不可忽略的一部分。而對(duì)于 ASIC 來(lái)說(shuō)沒(méi)有結(jié)構(gòu)上的限制，而且對(duì)于特定的實(shí)際可以在空間
2020-09-25 11:34:41
LUT，一個(gè)SLICE實(shí)現(xiàn)不了就要用CLB，不同結(jié)構(gòu)處于特定的位置，信號(hào)之間的互聯(lián)，導(dǎo)致的wire delay是不可忽略的一部分。而對(duì)于ASIC來(lái)說(shuō)沒(méi)有結(jié)構(gòu)上的限制，而且對(duì)于特定的實(shí)際可以在空間上靠得
2017-09-02 22:24:53
上漲，因?yàn)槭聦?shí)表明，它們的 GPU 在訓(xùn)練和運(yùn)行 深度學(xué)習(xí)模型 方面效果明顯。實(shí)際上，英偉達(dá)也已經(jīng)對(duì)自己的業(yè)務(wù)進(jìn)行了轉(zhuǎn)型，之前它是一家純粹做 GPU 和游戲的公司，現(xiàn)在除了作為一家云 GPU 服務(wù)
2024-03-21 15:19:45
、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。相對(duì)于比較常見(jiàn)的GPU和CPU兩種芯片，它有以下幾個(gè)的特點(diǎn)：硬件層面上，其內(nèi)部集成大量的數(shù)字電路基本門電路和存儲(chǔ)器，用戶可以通過(guò)燒入配置文件來(lái)定義這些它們之間
2017-06-12 15:56:59
TensorFlow 支持 CPU 和 GPU。它也支持分布式計(jì)算。可以在一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的多個(gè)設(shè)備上使用 TensorFlow。TensorFlow 將支持的 CPU 設(shè)備命名為
2020-07-28 14:33:28
嗨，我在ESX 6中使用GRID K2。Atm有像GPU0和GPU1之間的負(fù)載平衡。如果我在主機(jī)上打開(kāi)2 K240q，則第一個(gè)VM被分配給GPU0，即第二個(gè)GPU1。我無(wú)法啟動(dòng)此主機(jī)上的任何
2018-09-10 17:14:36
、測(cè)試等 3、參與視覺(jué)應(yīng)用軟件和相關(guān)自動(dòng)化工具的開(kāi)發(fā)和維護(hù)。 GPU優(yōu)化工程師 職責(zé)： 1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法在GPU/AI芯片上的實(shí) 要求： 1、精通并行計(jì)算方法和并行算法涉及
2018-02-28 14:23:12
設(shè)備制造商需要重新考慮他們的系統(tǒng)架構(gòu)，并在其設(shè)計(jì)中添加靈活性，進(jìn)而能夠在設(shè)計(jì)過(guò)程的后期進(jìn)行更改，并增加不斷開(kāi)發(fā)的特性和功能。這種重新設(shè)計(jì)的系統(tǒng)架構(gòu)使原始設(shè)備制造商與其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相比具有差異化，并為
2020-09-10 11:02:38
`我思故我在 亮出你的觀點(diǎn)自從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開(kāi)始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來(lái)講，模擬類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后。
2019-10-09 06:21:11
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后。
2019-09-30 06:59:24
智能回復(fù)、聲音搜索等，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法硬件上的支持也越來(lái)越成為一種需要。目前很多的機(jī)器學(xué)習(xí)以及圖像處理算法大部分都跑在GPU與FPGA上面，但是通過(guò)上面的講述我們可以知道，這兩種芯片都還是一種通用性芯片
2017-03-15 11:40:15
Arm擁有跨所有處理器的計(jì)算IP。而且，無(wú)論您要在GPU，CPU還是NPU上進(jìn)行ML推理，都可以在一個(gè)通用框架下使用它們：Arm NN。Arm NN是適用于CPU，GPU和NPU的開(kāi)源推理引擎。它
2022-04-11 17:33:06
被動(dòng)散熱，反而不著火就行。
除了硬件之外，上篇文章小棗君也提到，英偉達(dá)在軟件和生態(tài)方面很會(huì)布局。
他們搗鼓出來(lái)的CUDA，是GPU的一個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)力?；贑UDA，初學(xué)者都可以很快上手，進(jìn)行GPU的開(kāi)發(fā)
2024-01-23 19:08:55
中國(guó)通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)備廠商華為正在其部分產(chǎn)品中或采用ASIC以取代Altera的FPGA。這項(xiàng)進(jìn)展將影響Altera的銷售，并可能打擊“FPGA正在取代ASIC傳統(tǒng)地位”頗具爭(zhēng)議性的說(shuō)法。華為首次采用ASIC到底會(huì)對(duì)Altera的銷售有何影響？FPGA和ASIC之間的拉鋸戰(zhàn)到底誰(shuí)的勝算更大？
2019-09-17 06:26:40
【摘要】：研究專有的分布式數(shù)據(jù)挖掘算法是提高分布式數(shù)據(jù)庫(kù)下數(shù)據(jù)分析和挖掘的有效方法.結(jié)合Iceberg概念格對(duì)于頻繁項(xiàng)集精簡(jiǎn)表達(dá)的特性和其集成構(gòu)造過(guò)程可并行化的特點(diǎn),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)分布式全局閉頻繁項(xiàng)集
2010-04-24 10:02:53
我的設(shè)計(jì)完全在Verilog中，并且已經(jīng)使用Spartan FPGA進(jìn)行了測(cè)試。我將源代碼提供給ASIC工廠，以實(shí)現(xiàn)作為ASIC使用他們（我認(rèn)為）的概要工具。我的問(wèn)題是，有沒(méi)有辦法使用任何
2019-07-25 13:44:31
嗨? 如何在HLS 14.3中編寫(xiě)pow功能？ HLS 14.3不支持exp和pow功能。我在我的代碼中寫(xiě)了“#include math.h”。但是，它不起作用。 另外，我想知道C代碼中
下面會(huì)對(duì) FPGA與ASIC/GPU NN實(shí)現(xiàn)進(jìn)行定性的比較。通常在不同的硬件之間進(jìn)行同等的比較比較困難，因?yàn)樽罱K表現(xiàn)的性能不僅取決于算法實(shí)現(xiàn)方法，還取決于所使用的特定設(shè)備。此外，GPU和FPGA技術(shù)
2023-02-08 15:26:46
挑戰(zhàn),如推薦效率,推薦精度等問(wèn)題。針對(duì)商品推薦系統(tǒng)所面臨的主要挑戰(zhàn),本文從以下幾個(gè)方面對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)以及所用到的技術(shù)進(jìn)行了分析和研究。首先,詳細(xì)分析了各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)和Web挖掘及其在電子商務(wù)
2010-04-24 09:23:12
針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運(yùn)行效率不高的問(wèn)題，提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實(shí)現(xiàn)了算法的組件化管理，并將整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的同時(shí)，大大提高了數(shù)據(jù)挖掘的效率。通過(guò)對(duì)幾種典型數(shù)據(jù)挖掘算法在銀行卡業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的試驗(yàn)，證實(shí)了該模型的有效性和實(shí)用性。
2020-03-11 06:36:59
當(dāng)前時(shí)代大數(shù)據(jù)炙手可熱，數(shù)據(jù)挖掘也是人人有所耳聞，但是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘更具體的算法，外行人了解的就少之甚少了。數(shù)據(jù)挖掘主要分為分類算法，聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法
2018-11-06 17:02:30
背景介紹數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能技術(shù)的三大要素。其中，算力體現(xiàn)著人工智能(AI)技術(shù)具體實(shí)現(xiàn)的能力，實(shí)現(xiàn)載體主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四類器件。CPU基于馮諾依曼架構(gòu)，雖然靈活，卻
2021-07-26 06:47:30
，礦工們?nèi)绻褂?b class="flag-6" style="color: red">GPU挖礦，只能挖少數(shù)幾種加密貨幣。由加密貨幣業(yè)務(wù)部門的主要參與者開(kāi)發(fā)的專門用于加密貨幣挖掘的ASIC采礦芯片，將挖礦效率和速度實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級(jí)的提升，因此，挖礦者很難再去選擇圖形芯片或者
2018-08-24 10:11:50
、GPU、MCU等通用芯片，ASIC是根據(jù)特定應(yīng)用領(lǐng)域的控制算法進(jìn)行定制化芯片，在運(yùn)算算力、能效比、性價(jià)比方面遠(yuǎn)超通用芯片?？啥ㄖ崎_(kāi)發(fā)ASIC分為全定制和半定制，全定制設(shè)計(jì)需要設(shè)計(jì)者完成所有電路
2021-07-01 08:00:00
、GPU、MCU等通用芯片，ASIC是根據(jù)特定應(yīng)用領(lǐng)域的控制算法進(jìn)行定制化芯片，在運(yùn)算算力、能效比、性價(jià)比方面遠(yuǎn)超通用芯片?？啥ㄖ崎_(kāi)發(fā)ASIC分為全定制和半定制，全定制設(shè)計(jì)需要設(shè)計(jì)者完成所有電路
2021-07-01 08:00:00
如何檢測(cè)低能量、高密度的X射線輻射？如何對(duì)ASIC進(jìn)行測(cè)試？
2021-04-13 06:23:20
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后。不過(guò)，如果特定設(shè)計(jì)或類似設(shè)計(jì)已經(jīng)得到
2018-10-15 10:30:31
在 FPGA、GPU 或 ASIC控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后。不過(guò)，如果特定設(shè)計(jì)或類似設(shè)計(jì)已經(jīng)得到
2018-11-20 10:46:52
對(duì)FPGA進(jìn)行編程或部署到ASIC。但是，如果Native Floating-Point超出了您的資源預(yù)算，有幾種方法可以減少資源使用，如下所示：使用HDL編碼器優(yōu)化：資源共享和其他算法級(jí)優(yōu)化支持本機(jī)浮點(diǎn)
2018-09-11 21:59:16
面向生產(chǎn)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究摘 要: 介紹了異常檢測(cè)技術(shù)及算法,并將基于距離的異常檢測(cè)技術(shù)與基于密度的異常檢測(cè)技術(shù)結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于制造業(yè)設(shè)備狀況和產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)控;提出了實(shí)時(shí)監(jiān)控的系統(tǒng)
2009-08-08 09:43:47
研究了當(dāng)前幾種時(shí)興的頻集挖掘算法（Apriori，DF，F(xiàn)P－growth 和DCI）及其技術(shù)特點(diǎn)，并對(duì)其分類和界定適用范圍。對(duì)其算法復(fù)雜性及時(shí)空?qǐng)?zhí)行效率等性能指標(biāo)進(jìn)行了定性和定量的綜合
2008-10-24 14:50:14
5 研究水平分布數(shù)據(jù)集的隱私保護(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。針對(duì)現(xiàn)有算法需要多次掃描數(shù)據(jù)集的缺點(diǎn)，提出一種只須對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行2次掃描、基于分布式FP-tree的隱私保護(hù)挖掘算法。該算法可
2009-03-31 10:12:3220 針對(duì)一些經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行分析，提出一種基于矩陣的高效關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法把交易數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)化為0-1矩陣形式，只需進(jìn)行一次數(shù)據(jù)庫(kù)搜索，使用邏輯運(yùn)算方法發(fā)現(xiàn)頻
2009-04-09 09:11:3415 為了提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法處理大數(shù)據(jù)集的性能，提出一種新的模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——FWAR算法。通過(guò)建立模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則模型生成候選項(xiàng)目集，并進(jìn)行剪枝，新建的模型
2009-04-13 09:56:3816 提出了一種基于最大模式的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，探討了它的實(shí)現(xiàn)步驟，最后通過(guò)實(shí)例說(shuō)明它是數(shù)據(jù)挖掘中一種有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。
2009-09-16 10:44:3112 分類規(guī)則挖掘算法綜述:分類規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。通過(guò)介紹當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘中具有代表性的分類算法，總結(jié)了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出了分類算法的應(yīng)用以及
2009-10-10 14:24:293 研究了當(dāng)前幾種時(shí)興的頻集挖掘算法（Apriori，DF，F(xiàn)P－growth 和DCI）及其技術(shù)特點(diǎn)，并對(duì)其分類和界定適用范圍。對(duì)其算法復(fù)雜性及時(shí)空?qǐng)?zhí)行效率等性能指標(biāo)進(jìn)行了定性和定量的綜合
2009-11-08 16:55:4814 本文研究如何快速有效地從XML 數(shù)據(jù)中挖掘頻繁模式，提出了從XML 數(shù)據(jù)中挖掘頻繁模式的增量式算法FreqtTree。該算法首先將XML 文檔轉(zhuǎn)化成DOM 樹(shù)，然后從DOM樹(shù)中挖掘所有頻繁模
2009-12-25 14:18:016 本文提出了一種新的基于Petri 網(wǎng)的工作流挖掘算法，不局限于順序流程的挖掘，而且能夠有效地對(duì)α 算法無(wú)法處理的短循環(huán)進(jìn)行挖掘，不僅具有嚴(yán)密的數(shù)學(xué)理論支持，同時(shí)具有直
2010-01-27 14:07:2616 以決策樹(shù)數(shù)據(jù)挖掘分類算法在金融客戶關(guān)系管理（CRM）中的應(yīng)用為例，進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘的嘗試，從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品的銷售規(guī)律和客戶群特征，從而提高CRM對(duì)市場(chǎng)活動(dòng)和銷售活動(dòng)的分
2010-08-02 12:18:080 隨著對(duì)大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析需求的增長(zhǎng)，從圖集合中挖掘頻繁子圖模式已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。通過(guò)對(duì)目前有代表性的頻繁子圖挖掘算法的分析和比較，全面總結(jié)了各算
2010-09-01 09:37:420 為了給企業(yè)快速、低成本構(gòu)建客戶管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)提供參考與借鑒，研究了常用數(shù)據(jù)挖掘算法。通過(guò)研究 數(shù)據(jù)挖掘 算法基本原理、適用范圍及優(yōu)點(diǎn)，得出可以使
2011-06-08 16:06:230 Apriori及其改進(jìn)算法可以歸為基于SQL和基于內(nèi)存兩類，為提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效率，在分析了一部分二類算法存在效率瓶頸的基礎(chǔ)上，提出了一種高效的改進(jìn)算法。
2012-05-29 15:11:410 為了解決數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法存在的缺陷，提出了一種全新的基于對(duì)候選項(xiàng)集處理的改進(jìn)算法。該算法主要采用一次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)和對(duì)候選項(xiàng)集進(jìn)行計(jì)數(shù)處理的方法，實(shí)現(xiàn)了減少
2013-08-19 17:44:3617 我經(jīng)常收到關(guān)于各類設(shè)備之間的差異的問(wèn)題，諸如ASIC、ASSP、SoC和FPGA之間的區(qū)別問(wèn)題。例如是SoC是ASIC嗎？或ASIC是SoC嗎？ASIC和ASSP之間的區(qū)別是什么？以及高端FPGA應(yīng)該歸類為SoC嗎？
2014-07-17 09:42:39
42262 產(chǎn)品供應(yīng)商以及 FPGA、GPU 和 ASIC 制造商的驗(yàn)證，就可以防止很多電源和 DC/DC 調(diào)節(jié)問(wèn)題。
2016-11-04 15:57:06611 基于MapReduce和矩陣的頻繁項(xiàng)集挖掘算法_周國(guó)軍
2017-01-07 18:39:174 SHA_1算法的高速ASIC實(shí)現(xiàn)_杜曉婧
2017-01-07 21:28:582 頻繁項(xiàng)集高效挖掘算法研究_劉芝怡
2017-03-14 08:00:000 蟻群算法在數(shù)據(jù)挖掘分類中的研究_熊斌
2017-03-19 11:45:570 決了對(duì)稠密數(shù)據(jù)集進(jìn)行頻繁項(xiàng)集挖掘時(shí)的Tid集可能很大的問(wèn)題，并且利用一種前提方法判斷是否有必要連接產(chǎn)生候選頻繁K+1項(xiàng)集，減少時(shí)間的開(kāi)銷，而且在存儲(chǔ)上用三角矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以進(jìn)一步節(jié)省存儲(chǔ)空間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法大
2017-11-20 10:34:334 長(zhǎng)度，然后采用一種動(dòng)態(tài)規(guī)劃的策略對(duì)原始數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行截?cái)嗵幚?，在此基礎(chǔ)上，利用等價(jià)關(guān)系構(gòu)建前綴序列格，并挖掘頻繁軌跡模式。理論分析表明LTPM算法滿足s一差分隱私；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LTPM算法的準(zhǔn)確率（TPR）和平均相對(duì)誤差（ARE）明顯
2017-11-25 11:38:370 高效用項(xiàng)集挖掘在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中受到了廣泛的關(guān)注，但是高效用項(xiàng)集挖掘并沒(méi)有考慮項(xiàng)集長(zhǎng)度對(duì)效用值的影響，所以高平均效用項(xiàng)集挖掘被提出；而目前的一些高平均效用項(xiàng)集挖掘算法需要耗費(fèi)大量的時(shí)間才能挖掘
2017-12-09 10:44:220 AI領(lǐng)域GPU 占據(jù)著主導(dǎo)地位，也憑借Nvidia、超微（AMD）的高速發(fā)展GPU 在人工智慧（AI）運(yùn)算才能大放異彩，分析師預(yù)示明年GPU的主導(dǎo)地位可能不再，換ASIC稱王。
2017-12-15 14:39:59844 學(xué)習(xí)框架具有重要的意義．首先對(duì)經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了基于矩陣分治的頻繁項(xiàng)集挖掘算法。并證明了該算法挖掘頻繁項(xiàng)集的正確性：進(jìn)而將該算法應(yīng)用于多標(biāo)記學(xué)習(xí)框架中。分別提出了基于全局關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和局部關(guān)
2017-12-25 15:53:141 針對(duì)二分網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)挖掘的準(zhǔn)確性不高、對(duì)額外參數(shù)的依賴較大的問(wèn)題，基于譜聚類算法的思想，從二分網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)展開(kāi)，提出了一種改進(jìn)的社區(qū)挖掘算法。該算法將二分網(wǎng)絡(luò)映射到單一網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)挖掘，采用資源分布
2017-12-27 10:06:400 從上面的對(duì)比來(lái)看，能耗比方面：ASIC > FPGA > GPU > CPU，產(chǎn)生這樣結(jié)果的根本原因：對(duì)于計(jì)算密集型算法，數(shù)據(jù)的搬移和運(yùn)算效率越高的能耗比就越高。ASIC和FPGA都是更接近底層IO
2018-01-02 15:58:448875 
許多不同形式的序列模式以及改進(jìn)的挖掘算法被提出，如GSP算法H1、SPADE算法。PrefixSpan算法等。然而采用這些算法挖掘得到的序列模式僅包括產(chǎn)品項(xiàng)目的順序以及一些隱性信息，例如采用GSP算法得到的序列模式中的相鄰項(xiàng)目集之間滿足一定的時(shí)間間隔限制，
2018-01-10 14:05:100 算法-FP-MFIA。該算法根據(jù)FP-tree的項(xiàng)目頭表，采用自底向上的搜索策略逐層挖掘最大頻繁項(xiàng)目集，從而加速每次對(duì)候選集計(jì)數(shù)的操作。在挖掘時(shí)根據(jù)每層的條件模式基產(chǎn)生維數(shù)較低的非頻繁項(xiàng)目集，盡早對(duì)候選項(xiàng)目集進(jìn)行剪枝和降維，可大量減少候選項(xiàng)目集
2018-01-15 16:38:550 幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU，但是對(duì)比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認(rèn)清對(duì)深度學(xué)習(xí)硬件平臺(tái)的要求。
2018-02-02 15:21:4010208 
Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過(guò)候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測(cè)兩個(gè)階段來(lái)挖掘頻繁項(xiàng)集。而且算法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全等各個(gè)領(lǐng)域。
2018-02-04 09:30:335052 
于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法Apriori 算法廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了分析和挖掘，挖掘出的這些信息在決策制定過(guò)程中具有重要的參考價(jià)值。
2018-02-04 09:37:563450 
遞歸遍歷、條件FP-Tree構(gòu)建與超集檢測(cè)是多數(shù)基于FP-Tree最大頻繁項(xiàng)集挖掘算法的主要性能瓶頸。為此，提出一種基于Nodeset的最大頻繁項(xiàng)集挖掘算法-MFIN算法。該算法采用Nodeset
2018-03-20 16:32:000 比特大陸開(kāi)發(fā)的比特幣ASIC芯片，挖礦效益遠(yuǎn)優(yōu)于GPU，ASIC早已成了比特幣的挖礦主流。在此之前，以太幣沒(méi)有專屬的ASIC芯片，礦工只能使用GPU挖礦，以太幣的挖礦熱潮，讓AMD、Nvidia
2018-04-01 09:17:003512 。將故事線看成日期、時(shí)間、機(jī)構(gòu)、人物、地點(diǎn)、主題和關(guān)鍵詞的聯(lián)合概率分布，并考慮新聞時(shí)效性。在多個(gè)新聞數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)和評(píng)估結(jié)果表明，與K-means、LSA等算法相比，該算法模型具有較高的故事線挖掘能力。
2018-04-24 14:51:3218 不過(guò)在聯(lián)發(fā)科副總經(jīng)理暨智能設(shè)備事業(yè)群總經(jīng)理游人杰看來(lái)，雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應(yīng)相對(duì)更多種的算法，但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外，雖然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加靈活，但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251870 
在數(shù)據(jù)挖掘中，通過(guò)挖掘最大頻繁項(xiàng)集來(lái)代替挖掘頻繁項(xiàng)集可以大大地提升系統(tǒng)的運(yùn)行效率。針對(duì)現(xiàn)有的最大頻繁項(xiàng)集挖掘算法的運(yùn)行時(shí)間消耗仍然很大的問(wèn)題，提出了一種基于DiffNodeset結(jié)構(gòu)的最大頻繁
2018-12-24 16:40:286 自從首個(gè)比特幣挖礦ASIC問(wèn)世以來(lái)就出現(xiàn)了很多新的PoW算法，旨在維持ASIC抗性。而所謂的ASIC抗性則在于抵制PoW挖礦算力的中心化，防止采用這類算法的幣種被少數(shù)參與者操控。
2019-02-15 13:33:29589 當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場(chǎng)景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 本視頻主要詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘常用算法，分別是樸素貝葉斯、邏輯回歸（logisticregression）、最近鄰算法——KNN、決策樹(shù)、Adaboosting。
2019-04-10 16:32:3313064 人工智能的三大支撐是硬件、算法和數(shù)據(jù)，其中硬件指的是運(yùn)行 AI 算法的芯片與相對(duì)應(yīng)的計(jì)算平臺(tái)。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來(lái)異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:555236 所謂ASIC代表“特定應(yīng)用集成電路”，它們是針對(duì)特定哈希算法而進(jìn)行優(yōu)化的專用挖礦硬件。ASIC礦機(jī)被用于加密貨幣挖礦，且絕大多數(shù)只能用于這種應(yīng)用。就效率而言，ASIC礦機(jī)明顯要比GPU要更加強(qiáng)大。
2019-10-31 11:25:302072 Cerny表示，PS5主機(jī)CPU和GPU的超頻是一種特殊的算法，不會(huì)讓芯片根據(jù)主機(jī)的溫度調(diào)整，而是使用算法讓頻率會(huì)根據(jù)CPU和GPU的活動(dòng)進(jìn)行調(diào)整。
2020-04-03 15:53:313090 電子技術(shù)行業(yè)里面的攻城師們應(yīng)該對(duì)ASIC、FPGA和單片機(jī)這些名字都不陌生，但我相信并不是所有人都清楚ASIC和FPGA之間的區(qū)別和關(guān)系，下面我們分幾個(gè)方面去理清一下他們之間的瓜葛糾紛吧！
2020-06-04 11:36:115699 數(shù)據(jù)挖掘原理與算法介紹。
2021-06-01 14:24:515 基于區(qū)塊挖掘與重組的組合優(yōu)化算法
2021-06-16 14:23:123 的結(jié)果。文中主要處理的是分布式數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的分類問(wèn)題，針對(duì)一些特征的數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)于不同的數(shù)據(jù)源上，提出了一種基于判斷聚合模型的分類算法。該算法中每一個(gè) agent要對(duì)一個(gè)案例屬于某一個(gè)目標(biāo)類的可能性進(jìn)行判斷，然后利用判斷聚
2021-06-17 14:57:3613 性能；模擬法則是模仿人類或其他生物所用的方法或者技能，提升算法性能，例如遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而在計(jì)算能力來(lái)說(shuō)，目前主要是使用 GPU 并行計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)，F(xiàn)PGA 和 ASIC 也將是未來(lái)異軍突起的力量。 隨著百度、Google、
2021-07-27 11:38:212786 當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場(chǎng)景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計(jì)算，但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301519 ASIC 設(shè)計(jì)是開(kāi)發(fā)復(fù)雜電子系統(tǒng)的過(guò)程。該系統(tǒng)可制造成特殊用途的半導(dǎo)體設(shè)備，通常用于大批量應(yīng)用或具有嚴(yán)格的功耗、性能和尺寸限制的應(yīng)用。ASIC 系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員使用高級(jí)語(yǔ)言并通過(guò)仿真和可視化來(lái)開(kāi)發(fā)和評(píng)估算法。
2023-07-20 10:29:04530 
數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門的技術(shù)和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價(jià)值信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)，從而為業(yè)務(wù)決策和優(yōu)化
2023-08-17 16:29:481600 數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類：分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則，基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深?yuàn)W難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理，幫助大家快速理解。
2023-09-14 15:56:25496 
數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類：分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則，基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深?yuàn)W難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理，幫助大家快速理解。
2023-09-18 15:00:10606 
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論