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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

他們設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括一個新的“線性預(yù)測”(line prediction)層，它會教一個系統(tǒng)從連續(xù)拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時間的...

2018-12-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2683 0

物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)者展示第2季：OpenVino和計算機視覺的介紹

物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)者展的第2季即將開始！本季我們正在深入研究開放式視覺推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工具包（OpenVino），它為開發(fā)人員提供了創(chuàng)建尖端AI驅(qū)動的計算...

2018-11-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)intel 計算機視覺 2680 0

采用可控濕法蝕刻速率的AlGaN/GaN的精密凹槽華林科納

這本文中，我們提出了一種精確的，低損傷的循環(huán)刻蝕AlGaN/GaN的新方法，用于精確的勢壘凹陷應(yīng)用，使用ICP-RIE氧化和濕法刻蝕。設(shè)備功率設(shè)置的優(yōu)化...

2021-12-13 標簽：蝕刻 GaN 蝕刻工藝 2677 0

橋接視覺與語言的研究綜述

近年來，由于深度學(xué)習(xí)、計算機視覺和自然語言處理等多學(xué)科領(lǐng)域的興趣激增，視覺和語言任務(wù)的橋接得到了顯著的發(fā)展。

2019-08-09 標簽：計算機視覺深度學(xué)習(xí) 2672 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有何用途卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常運用在哪里

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、生...

2024-07-11 標簽：圖像識別模型深度學(xué)習(xí) 2649 0

程序猿為大家?guī)淼纳疃葘W(xué)習(xí)版本“撩妹”技巧

Faster RCNN(圖2)是由被粉絲們昵稱為RGB的Ross B.Girshick所發(fā)表。自2013年起發(fā)表的RCNN三部曲包含RCNN、Fast ...

2018-10-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)AI算法 2649 0

基于zynq7020器件來搭建Linux系統(tǒng)

Zynq器件將arm和FPGA結(jié)合，利用了兩者各自的優(yōu)勢，arm可以實現(xiàn)靈活的控制，而FPGA部分可以實現(xiàn)算法加速，這大大擴展了zynq的應(yīng)用。比如深度...

2023-11-09 標簽：fpga 圖像處理 Linux 2646 0

Xeon PHI集群深度學(xué)習(xí)框架Caffe和Tensorflow的性能優(yōu)化

In this talk, we analyze the performance characteristics of Caffe* and Tenso...

2018-10-19 標簽：gpu 編碼深度學(xué)習(xí) 2629 0

重讀Youtube深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)論文不同體驗和收獲

所以作者是先用 word2vec 方法對 video 和 search token 做了 embedding 之后再作為輸入的，這也是做 embeddi...

2018-12-26 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2627 0

深度學(xué)習(xí)中多種優(yōu)化算法

在深度學(xué)習(xí)中，有很多種優(yōu)化算法，這些算法需要在極高維度（通常參數(shù)有數(shù)百萬個以上）也即數(shù)百萬維的空間進行梯度下降，從最開始的初始點開始，尋找最優(yōu)化的參數(shù)，...

2020-08-28 標簽：算法可視化深度學(xué)習(xí) 2617 0

這到底是什么神奇操作? 又運用了什么樣的智能技術(shù)?

首先，我們需要一個包含Nvidia GPU的個人電腦，至少4GB的存儲空間。至于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的材料，用戶則需要提供至少幾百張照片或者時長足夠的視頻，...

2019-04-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 深度學(xué)習(xí) 2616 0

CNN大致框架！如何組裝構(gòu)成CNN？

全連接層“忽視”了數(shù)據(jù)的形狀，3維數(shù)據(jù)被拉平為1維數(shù)據(jù)；形狀因含有重要的空間信息：①空間臨近的像素為相似的值，相距較遠的像素沒什么關(guān)系；②RBG的各個通...

2020-08-28 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)cnn 2614 0

深度學(xué)習(xí)在視頻通信系統(tǒng)的應(yīng)用

眾所周知，深度學(xué)習(xí)在實時視頻通信端到端系統(tǒng)里有很多的應(yīng)用，比如說我們用它做超分辨率，能取得比較好的效果；我們用它做圖像恢復(fù)，也能取得比較好的效果。如果說...

2018-10-05 標簽：通信深度學(xué)習(xí) 2610 0

一文了解選擇FPGA方案的好處

24歲創(chuàng)業(yè)，憑借基于賽靈思 FPGA 的深度學(xué)習(xí)方案，僅1年就融資數(shù)億的國內(nèi) AI 芯片初創(chuàng)公司深鑒科技（Deephi Tech）公司，其創(chuàng)始人兼 C...

2018-06-26 標簽：fpga 深度學(xué)習(xí) 2610 0

基于FPGA的深度學(xué)習(xí)加速器的應(yīng)用優(yōu)劣勢和發(fā)展研究

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種領(lǐng)域相比于傳統(tǒng)算法有了極大的進步。在圖像、視頻、語音處理領(lǐng)域，各種各樣的網(wǎng)絡(luò)模型被提出，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練較好的...

2020-11-10 標簽：fpga 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2610 0

你需要掌握的機器學(xué)習(xí)技術(shù),又有什么技術(shù)趨勢值得期待？

以深度學(xué)習(xí)為代表的各種機器學(xué)習(xí)技術(shù)方興未艾，取得了舉世矚目的成功。機器和人類在很多復(fù)雜認知任務(wù)上的表現(xiàn)已在伯仲之間。然而，在解釋模型為什么奏效及如何運作...

2018-11-06 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2597 0

深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)于人類醫(yī)生?

2017年，Esteva等人發(fā)表論文，宣布他們創(chuàng)建了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，可以對圖片進行分類，其中CNN無需被人類的標準所限制，它可以將數(shù)...

2018-06-30 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2594 0

加密貨幣交易的深度學(xué)習(xí)

加密貨幣交易深度學(xué)習(xí)項目的重點是利用與Reddit *和Twitter *上的Cryptocurrencies相關(guān)的社交輸出的情緒分析。

2018-11-12 標簽：intel 深度學(xué)習(xí)加密貨幣 2594 0

深度學(xué)習(xí)處理器系統(tǒng)的設(shè)計實例介紹

2010年1月9日，Deephi的Yi Shan在法蘭克福的2018年XDF的Edge Track中提供了一個用例演示.Yi Shan討論了深度學(xué)習(xí)的成...

2018-11-21 標簽：處理器賽靈思深度學(xué)習(xí) 2591 0

人臉識別技術(shù)的優(yōu)缺點有哪些

人臉識別技術(shù)是一種基于人臉特征信息進行身份識別的生物識別技術(shù)。隨著計算機視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，人臉識別技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，如安防監(jiān)控、身...

2024-07-04 標簽：生物識別技術(shù)人臉識別技術(shù)計算機視覺 2587 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目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計達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。
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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的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實現(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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ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器（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。
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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、標準化瀏覽器等。
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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。基于這些接口，調(diào)試器可以及時地了解目標虛擬機的狀態(tài)，例如查看目標虛擬機上有哪些類和實例等。
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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算機一樣。
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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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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)計方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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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、充電樁計費控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目，是一系列軟件開源項目的組合。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)的開源代碼項目。
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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，它是一種負責處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。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、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中，負責總線的仲裁以及存儲體切換。
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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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