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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級計(jì)算機(jī)上運(yùn)行

由NSF資助的一個研究項(xiàng)目，目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學(xué)習(xí)算法在FPGA和跨系統(tǒng)之間運(yùn)行；另一個由Andrew Ng和兩個超算專家牽...

2017-02-10 標(biāo)簽：FPGA 人工智能深度學(xué)習(xí) 939 0

深度解讀AI深度學(xué)習(xí)工作原理

機(jī)器學(xué)習(xí)把這個過程反了過來：機(jī)器讀取輸入數(shù)據(jù)和相應(yīng)的答案，然后找出應(yīng)有的規(guī)則。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是訓(xùn)練出來的，而不是明確的用程序編寫出來。

2023-10-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)AI 939 0

端到端讓智駕強(qiáng)者愈強(qiáng)時代來臨？

編者語：「智駕最前沿」微信公眾號后臺回復(fù)： C-0572 ，獲取本文參考報告：《信達(dá)證券：端到端革命開啟，強(qiáng)者愈強(qiáng)時時代即將來臨》pdf下載方式。隨...

2024-10-24 標(biāo)簽：自動駕駛深度學(xué)習(xí)大模型 934 0

基于深度學(xué)習(xí)模型融合的產(chǎn)品工藝缺陷檢測算法簡述

?基于深度學(xué)習(xí)模型融合的工業(yè)產(chǎn)品（零部件）工藝缺陷檢測算法簡述 1、序言隨著信息與智能化社會的到來，工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)逐漸走向智能化生產(chǎn)，極大地提高了生產(chǎn)力...

2023-07-06 標(biāo)簽：源碼模型深度學(xué)習(xí) 934 0

如何使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)

本次針對的 MNIST 數(shù)據(jù)集是一個非常小的數(shù)據(jù)集，圖像大小為 28×28。此外，該模型是一個非常輕量級的網(wǎng)絡(luò)模型。如果將這些做成更真實(shí)的數(shù)據(jù)模型，計(jì)算...

2023-05-11 標(biāo)簽：fpga 深度學(xué)習(xí) 932 0

淺析專用處理器設(shè)計(jì)的6個關(guān)鍵技術(shù)

無論是 DSP、GPU、AI 芯片、NPU，還是現(xiàn)在更新的各種 “XPU”，都是處理數(shù)據(jù)的芯片，最終都需要執(zhí)行二進(jìn)制代碼的程序來完成計(jì)算。

2023-05-22 標(biāo)簽：處理器 dsp 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 928 0

深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(4)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)：從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動獲取最優(yōu)權(quán)重的過程，是使損失函數(shù)的值最小的權(quán)重參數(shù)。

2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)SVM 925 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)...

2024-07-03 標(biāo)簽：圖像識別模型深度學(xué)習(xí) 925 0

TDengine+OpenVINO+AIxBoard助力時序數(shù)據(jù)分類

時間序列數(shù)據(jù)分析在工業(yè)，能源，醫(yī)療，交通，金融，零售等多個領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。其中時間序列數(shù)據(jù)分類是分析時序數(shù)據(jù)的常見任務(wù)之一。本文將通過一個具體的案例，...

2023-10-27 標(biāo)簽：英特爾機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 923 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述及Python實(shí)現(xiàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforwar...

2024-07-04 標(biāo)簽：python 深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 922 0

深度學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的昨天、今天和明天

人工智能似乎一直是一個遙遠(yuǎn)的科幻的概念，但事實(shí)上，當(dāng)今世界很多應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了“人工智能”的標(biāo)準(zhǔn)。除了前文提到的圍棋軟件，還有自動駕駛系統(tǒng)、智能管家，甚至...

2023-05-09 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 922 0

改動一行代碼，PyTorch訓(xùn)練三倍提速！這些技術(shù)是關(guān)鍵！

想要注意的是，模型和數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息并不是這里的主要關(guān)注點(diǎn)（它們只是為了盡可能簡單，以便讀者可以在自己的機(jī)器上復(fù)現(xiàn)，而不需要下載和安裝太多的依賴）。所有...

2023-08-14 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)pytorch 921 0

在Windows電腦上配置了一個深度學(xué)習(xí)環(huán)境！

而對于 Windows 操作系統(tǒng)，沒有多少文章詳細(xì)解釋這一過程。所以我打算自己來試試。這些天，經(jīng)過多次試錯之后，我終于找到了解決方案。這個方法不僅能夠配...

2023-09-07 標(biāo)簽：WINDOWS 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 918 0

生成式人工智能如何治理生成式人工智能的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

人工智能按其模型可以劃分為決策式人工智能和生成式人工智能。決策式人工智能是一種用于決策的技術(shù)，它利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來處理專業(yè)領(lǐng)域的問...

2023-10-12 標(biāo)簽：人工智能計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 917 0

深度學(xué)習(xí)中的各種卷積原理解析

從技術(shù)上講，信號處理中的去卷積是卷積運(yùn)算的逆運(yùn)算。但這里卻不是這種運(yùn)算。因此，某些作者強(qiáng)烈反對將轉(zhuǎn)置卷積稱為去卷積。

2023-07-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過濾器深度學(xué)習(xí) 914 0

NVIDIA Parabricks v4.1的功能

NVIDIA Parabricks 4.1 中的長讀測序工作流和更高吞吐量

2023-07-05 標(biāo)簽：NVIDIA AI 深度學(xué)習(xí) 910 0

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有哪幾種

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，簡稱RNN）是一種適合于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)算法。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，RNN具有記...

2024-07-04 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)函數(shù)深度學(xué)習(xí) 909 0

無人機(jī)在自主導(dǎo)航方面的挑戰(zhàn)

避障的一些工作還是基于深度相機(jī)去做，因?yàn)榭梢岳蒙疃认鄼C(jī)去感知周圍的障礙物，然后去避障。

2023-03-16 標(biāo)簽：無人機(jī)深度學(xué)習(xí) 908 0

如何利用CUDA實(shí)現(xiàn)一個2D卷積算子

卷積操作主要針對圖像進(jìn)行運(yùn)算，我們常見的RGB即為三通道的二維圖像，那么就可以通過一個一維數(shù)組存儲所有的數(shù)據(jù)，再按照不同的布局去索引對應(yīng)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在主要...

2023-04-19 標(biāo)簽：CUDA 深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 907 0

對比解碼在LLM上的應(yīng)用

為了改進(jìn)LLM的推理能力，University of California聯(lián)合Meta AI實(shí)驗(yàn)室提出將Contrastive Decoding應(yīng)用于多...

2023-09-21 標(biāo)簽：解碼 AI 深度學(xué)習(xí) 905 0

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工業(yè)4.0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
英偉達(dá)

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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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無人機(jī)技術(shù)

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以無人駕駛來說，城市中將建造一個巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機(jī)就能隨時呼叫無人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準(zhǔn)判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對比一個單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個完全可寫的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
ARM架構(gòu)

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ARM架構(gòu)過去稱作進(jìn)階精簡指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個32位精簡指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
DragonBoard 410c

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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強(qiáng)大，身材特別小巧的開發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機(jī)處理能力，幫您實(shí)現(xiàn)對各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)功能。
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OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計(jì)算平臺的基礎(chǔ)，它是一個開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口?；谶@些接口，調(diào)試器可以及時地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類和實(shí)例等。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計(jì)費(fèi)控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
ARM公司

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ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計(jì)方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個開源的云計(jì)算管理平臺項(xiàng)目，是一系列軟件開源項(xiàng)目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項(xiàng)目。
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MMU

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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲體切換。
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OMAPL138

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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點(diǎn)數(shù)字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計(jì)對高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
中國硬件創(chuàng)新大賽

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