资讯
自动驾驶系统各层的主要作用与常见算法(2023-05-10)
结合估计参数实时重新规划轨迹，闭环规划从而提高轨迹安全性。
3）与机器学习结合：随着以神经网络为代表的人工智能的快速发展，许多传统的规划问题也带来了新的解决思路。在自动驾驶领域，其发展趋势包括：
自动驾驶车辆在复杂环境中作出最优......
Firefly DL小巧轻便，嵌入式深度学习加速部署(2023-12-22)
根据输入数据进行准确预测。在用于深度学习的神经网络中，每一层的输出都被反馈到下一层的输入。通过改变层之间连接的权重来迭代优化模型。在每个周期中，对模型预测准确性的反馈用于指导连接权重的变化。
深度学习有多个不同权重的神经元“层......
英特尔发布一系列新进展，推进神经拟态计算的应用开发(2022-09-29)
把它用于内部研究，涉及基于脉冲神经网络的学习以及需要实时优化的问题。数据处理与开发高级科学家Qing Wu博士表示：“由于美国空军研究实验室的任务是在空中和太空中进行的，这使得移动平台的空间、重量......
英特尔首发大型神经拟态系统Hala Point，推进“绿色AI”发展(2024-04-19)
元容量大致相当于猫头鹰的大脑或卷尾猴的大脑皮层。
在执行AI推理负载和处理优化问题时， Loihi 2神经拟态芯片系统的速度比常规CPU和GPU架构快50倍，同时能耗降低了100倍[1]。早期......
英特尔首发大型神经拟态系统Hala Point，推进“绿色AI”发展(2024-04-18)
可比人脑快200倍。虽然Hala Point并非用于神经科学建模，但其神经元容量大致相当于猫头鹰的大脑或卷尾猴的大脑皮层。
在执行AI推理负载和处理优化问题时， Loihi 2神经......
英特尔首发大型神经拟态系统Hala Point，推进“绿色AI”发展(2024-04-18)
示了其如何将 Loihi 2神经拟态处理器应用于电信基础设施效率的优化。
Hala Point基于神经拟态处理器Loihi 2打造，Loihi 2应用了众多类脑计算原理，如异步（asynchronous）、基于事件的脉冲神经网络......
英特尔首发大型神经拟态系统Hala Point，推进“绿色AI”发展(2024-04-19)
2神经拟态处理器应用于电信基础设施效率的优化。Hala Point基于神经拟态处理器Loihi 2打造，Loihi 2应用了众多类脑计算原理，如异步（asynchronous）、基于事件的脉冲神经网络......
Ceva 联同汽车和边缘人工智能领域全新合作伙伴，扩展业界领先 NPU IP 的人工智能生态系统(2024-01-17 10:11)
Ceva 联同汽车和边缘人工智能领域全新合作伙伴，扩展业界领先 NPU IP 的人工智能生态系统;Visionary.ai公司用于增强相机应用的神经网络软件 ISP 和 ENOT.ai公司神经网络优化......
Ceva 联同汽车和边缘人工智能领域全新合作伙伴，扩展业界领先 NPU IP 的人工智能生态系统(2024-01-17)
Ceva 联同汽车和边缘人工智能领域全新合作伙伴，扩展业界领先 NPU IP 的人工智能生态系统;Visionary.ai公司用于增强相机应用的神经网络软件 ISP 和 ENOT.ai公司神经网络优化......
最优控制、模糊控制、神经网络和PID控制，哪种控制方法最好？(2023-10-12)
）控制器。虽然PID控制本身没有什么问题，但实际存在的限制使其它控制方法在许多应用中更受欢迎。现在，还有哪些控制方法可供选择？
除了经典的PID控制外，本文还研究了最优控制、模糊控制和人工神经网络......
变频器10大控制方式及其发展方向(2023-07-26)
际应用中，还有一些非智能控制方式在变频器的控制中得以实现，例如自适应控制、滑模变结构控制、差频控制、环流控制、频率控制等。
2、智能控制方式
智能控制方式主要有神经网络控制、模糊控制、专家系统、学习......
端到端自动驾驶到底是什么？(2023-09-21)
至也看到了一模一样的计划，只不过网络换成了大模型。
03
为什么完全端到端目前不可行？
神经网络的黑盒效应让完全端到端自动驾驶无法找到正确优化方向。
本质上又回到了最初的问题，模块解耦让多模块单独优化成为可能，让每......
特斯拉掀起「端到端」风暴，自动驾驶持续开卷(2024-02-22)
端大模型能够服务于整体目标、实现全局最优，和它的全栈神经网络形式息息相关。一个大一统的感知、预测、规划和控制网络，可以使用链式法则无障碍地从输出层（横纵向控制）向输入层（传感器）逐层反向传播误差，以最......
英特尔、英伟达、高通等公司人工智能下一步发展趋势(2023-02-03)
工作负载并尝试找到所有可能的良好映射和调度，它正在尝试数百万个这样的调度，在硬件架构上并为每个调度估计能量/延迟/面积，然后附带一组帕累托最优解决方案，为您提供此神经网络工作负载、此技术、在这些硬件限制下，他可......
对基于机器学习的汽车CAN总线异常检测方法展开具体介绍(2023-02-03)
-score =(1+β^2 )*P*R/(β^2*P+R) 智能分析使用F1-score作为指标，评价最终模型在测试集上的表现效果。4.2 模型优化入侵检测使用到的机器学习和神经网络......
复享光学首次提出薄膜神经网络 3D NAND多层薄膜量测获突破(2022-12-05)
上千倍地提升效率。
复享光学将光学逆问题研究主体（多层薄膜）视为神经网络来构建映射关系，并进行优化训练。这是全球首次将反向传播算法引入薄膜优化过程，在复享深度光谱™技术框架下开创性地发展了薄膜神经网络......
国内端到端自动驾驶落地取得重大成果！(2024-04-22)
了综合性能国际领先的数据驱动强化学习算法（DSAC），首创了时空分离的交通参与者行为预测模型（SEPT），设计了具有动作平滑特性的控制型神经网络架构（LipsNet），开发了自主知识产权的最优控制策略近似求解器（GOPS），以蚂蚁搬家的精神逐一解决......
Vicor 新任命全球汽车事业部总监(2022-01-12)
Wadden 表示：“我们将通过一个稳健的 OEM 厂商及一级供应商渠道解决各种汽车的电气化问题，Chinmaya 的加入为我们的全球汽车团队带来强大的后备力量。”
Chinmaya 毕业......
三星研究员为VR提出更优用于图像扭曲的深度学习技术(2023-02-02)
征，并使用隐式表达神经网络技术将坐标重新分配到分解的频率，以便更清晰地显示图像。
这是一种将图像深度学习技术傅里叶分析与隐式表达神经网络技术相结合的新技术。它可以通过人工智能网络解决......
复享光学首次提出薄膜神经网络 3D NAND多层薄膜量测获突破(2022-12-05)
追求全产业链的整体提升，才能真正保持国际领先。复享光学作为国内集成电路核心光谱零部件供应商，配合设备厂商解决各类芯片制程工艺控制中的量检测核心问题，为实现集成电路产业的全链突破保驾护航。
近期，复享光学下属的上海微纳制程智能检测工程中心首次提出薄膜神经网络......
地平线：持续推动BPU成为智能驾驶计算最优解(2023-04-23)
方案。
此次车展，地平线带来了其新一代的BPU智能驾驶加速引擎。据介绍，新发布的BPU纳什聚焦最新的神经网络架构与高等级自动驾驶应用场景，利用深度学习加速计算创新技术，通过算法、编译器、架构......
Tesla自动驾驶技术方案剖析(2023-12-10)
各个路径的风险和得分，优先搜索最佳路径知道goal点
整个决策规划的优化表达式：
决策规划优化表达式
轻量级的规划轨迹查询网络
特斯拉采用递增的方式不断加入新的决策约束，用较少约束下最优方案作为初值继续求解更加复杂的优化问题......
一文读懂Tesla自动驾驶技术方案(2024-06-07)
各个路径的风险和得分，优先搜索最佳路径知道goal点
整个决策规划的优化表达式：
决策规划优化表达式
轻量级的规划轨迹查询网络
特斯拉采用递增的方式不断加入新的决策约束，用较少约束下最优方案作为初值继续求解更加复杂的优化问题......
解读特斯拉FSD的算法和模型进展(2023-05-18)
定目标以后，我们需要确定一条到达目标的轨迹。传统的规划方法往往使用优化来解决该问题，解优化并不难，每次优化大约花费1到5毫秒，但是当前面步骤树搜索的给出的候选目标比较多的时候，时间成本我们也无法负担。因此特斯拉提出使用另一个神经网络......
HC 2024华为全新升级星河AI园区网络，跃升企业数智生产力(2024-09-25)
，构建"上通下达"的网络连接，使能智能工厂。赛柏特与华为成立创新实验室，在分支园区网络领域研究AI网络优化、5G和物联网等，持续为客户带来高效的网络服务。面向未来，华为坚信星河AI园区网络解决方案将成为全球企业数智化转型的最优......
STM32Cube.AI v7.2现可支持深度量化神经网络(2022-09-28)
毫无用处的程度。为了解决这个问题，意法半导体和意大利萨勒诺大学的研究人员在深度量化神经网络DQNN上展开合作。DQNN网络只用较小的权重值（1 位到 8 位），并且可以包含混合结构，即只......
霍尼韦尔与恩智浦半导体携手合作，共同推动加强楼宇能源智能管理(2024-01-26 11:10)
方案使用机器学习和数据分析来增强楼宇自动化和能源效率。通过将恩智浦支持神经网络的工业级应用处理器集成到霍尼韦尔的建筑管理系统（BMS），此次合作有助于提升楼宇运营的智能水平。该谅解备忘录第一阶段的重点为霍尼韦尔优化器套件，该套......
霍尼韦尔与恩智浦半导体携手合作，共同推动加强楼宇能源智能管理(2024-01-26)
方案使用机器学习和数据分析来增强楼宇自动化和能源效率。
通过将恩智浦支持神经网络的工业级应用处理器集成到霍尼韦尔的建筑管理系统（BMS），此次合作有助于提升楼宇运营的智能水平。该谅解备忘录第一阶段的重点为霍尼韦尔优化器套件，该套......
Ceva联同汽车和边缘人工智能领域全新合作伙伴,扩展业界领先NPU IP的人工智(2024-01-16)
能够将这项技术带给全球范围的用户，能够看见原本看不见的东西，从而提高视觉智能边缘设备的安全性和功能性。”
ENOT.ai
ENOT.ai专注于神经网络优化，为自动驾驶和先进驾驶辅助系统(ADAS)带来......
特斯拉自动驾驶体系技术分析(2022-11-27)
也需要拥有类似的记忆能力，能够记住之前某一时间段的数据特征，从而推演目前场景下可能性最大的结果，而不仅仅是基于当前时刻看到的场景进行判断。
为了解决这一问题，特斯拉感知网络架构引入了时空序列特征层，通过使用具有时间维度的视频片段而非静态的图像来训练神经网络......
基于深度学习的自主驾驶系统社会交互思考(2023-05-22)
大化环境的某些效用。在这一点上，研究人员将物理距离相关信息整合到目标/成本函数中，将驾驶员之间的相互作用表述为优化问题，这可以用现成的动态和线性规划算法来解决。通常，成本......
安谋科技发布新业务品牌“核芯动力” CPU+XPU“双轮驱动”布局智能计算(2021-08-27)
谋科技的使命是打造新一代融合计算架构，创造核芯价值。
面对新时代多样化算力堆砌和多计算域的要求，需要下一代的计算域架构——超域架构（xDSA）来满足相应的要求和挑战，并且通过兼顾融合多个域的方法解决碎片化问题。为此，安谋......
自动驾驶中多模态下的Freespace检测轻量化设计实现(2024-03-20)
现有的计算平台和框架可以很好地支持它。
本文主要关注滤波器剪枝来实现模型压缩和加速，旨在为HPC提供通用的解决方案。典型的神经网络剪枝框架是训练、剪枝和微调。
如何根据滤波器剪枝评估函数删除参数？
滤波......
MathWorks专访：如何用STM32设计出超越AI的智能应用(2024-04-28)
高准确度模型，不一定非是数据科学家或 AI 专家不可。工程师深刻理解他们的数据，深知他们要解决的问题，而数据科学家在某种程度上通常不具备这些知识。例如，团队可以先构思一个人工智能的系统设计，甚至尝试从模型库导入神经网络......
MathWorks专访：如何用STM32设计出超越AI的智能应用(2024-04-28 16:11)
使用传统方法创建运算模型可能无法实现，或者没有优势。在这些情况下，解决相同的问题，边缘机器学习方法就变得更经济划算了，如果团队精简压缩神经网络算法，优化机器学习模型，物料成本可能会变得更低！训练和优化......
MathWorks专访：如何用STM32设计出超越AI的智能应用(2024-04-28)
据科学家在某种程度上通常不具备这些知识。例如，团队可以先构思一个人工智能的系统设计，甚至尝试从模型库导入神经网络，然后，再聘请昂贵且稀有的数据科学人才。这样做将有助于更好地确定要解决的问题。此外，MathWorks的现有工具让系统工程师能够在独立解决人工智能问题......
MathWorks专访：如何用STM32设计出超越AI的智能应用(2024-04-28)
可以先构思一个人工智能的系统设计，甚至尝试从模型库导入神经网络，然后，再聘请昂贵且稀有的数据科学人才。这样做将有助于更好地确定要解决的问题。此外，MathWorks的现有工具让系统工程师能够在独立解决人工智能问题......
意法半导体推出支持STM32的计算机视觉快速开发工具 助力经济实惠的边缘AI应用开发(2021-03-04)
(CNN)，并且可以在STM32全系列产品上轻松移植。该固件提出了几个应用示例，开发人员可以用所选数据集重新训练神经网络，为解决各种用例问题提供更大的自由空间和灵活度。
新功能包括支持USB VC......
安霸半导体： GenAI’s Move to the Edge(2024-11-22)
的重要里程碑，包括AlexNet在2012年ImageNet竞赛中的成功标志着深度学习在计算机视觉领域的一个重要里程碑，推动了CNN（深度卷积神经网络）研究和应用的快速发展。2016年的AlphaGo标志......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分(2023-04-04)
以执行简单的语音识别。本文重点解释如何训练这些神经网络以解决实际问题。本文引用地址：
神经网络的训练过程
本系列文章的第一部分讨论的CIFAR网络由不同层的神经元组成。如图1所示，32 × 32像素的图像数据被呈现给网络并通过网络......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分(2023-04-18)
以执行简单的语音识别。本文重点解释如何训练这些神经网络以解决实际问题。
神经网络的训练过程
本系列文章的第一部分讨论的CIFAR网络由不同层的神经元组成。如图1所示，32 × 32像素的图像数据被呈现给网络并通过网络......
Rambus提升GDDR6带宽，以应对边缘计算挑战(2023-05-22 15:50)
上越来越多的客户和公司都开始专注于开发自己个性化、定制化的处理器产品，以更好地满足神经网络以及专属应用的需求。”Rambus IP核产品营销高级总监Frank Ferro说道。此时，内存墙问题越来越成为制约算力的重要问题。Frank表示：“尽管......
Rambus提升GDDR6带宽，以应对边缘计算挑战(2023-05-21)
上越来越多的客户和公司都开始专注于开发自己个性化、定制化的处理器产品，以更好地满足神经网络以及专属应用的需求。”Rambus IP核产品英雄高级总监Frank Ferro说道。
此时，内存墙问题越来越成为制约算力的重要问题。Frank表示......
自动驾驶规控决策方面的建议与解决方案(2024-02-21)
考虑使用并行子模型来分别处理具有相似数据格式的多模态输入。这些子模型可以采用高级深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制等。这些架构有助于更有效地处理和融合多模态数据，进而实现最优决策。此外，通过......
人工神经网络（Artificial Neural Network）算法简介(2024-07-18)
起来，这样就解决了比较复杂的分类问题了。也有些问题，需要用曲线来分割。在这种情况下，我们就需要比较复杂一点的神经网络了。以曲线为例，我们可以设计出一个三层的神经网络。这就是用神经网络......
神经拟态计算赛道又开始热起来了(2024-05-31)
Springs的基础上，Hala Point改进了架构，将神经元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。
在执行AI推理负载和处理优化问题时， Loihi 2神经拟态芯片系统的速度比常规CPU和GPU架构快50......
异构专用AI芯片的黄金时代(2022-08-11)
DSA-oriented Unified AI stack作为统一的 AI 基础软件设施，解决碎片化问题
▪ 算法网络的统一化与多样化
▪ 黑芝麻智能华山系列芯片采用多核异构架构
▪ 建设......
网联自动驾驶车辆通过信号交叉口的速度轨迹优化方案(2024-01-09)
整个CAV车队在绿灯相位下快速通过交叉口并实现油耗最小。
为了对该优化控制进行高效求解，采用离散Pontryagin极小值原理建立最优解的必要条件，利用基于神经网络训练的弹性反向传播（Resilient......
什么是电池管理系统(BMS)的算法？(2022-12-08)
还要校正算术单元的高斯函数的均值和方差，因此计算量大于BP神经网络，培训网络融合需要更多时间。
⑤卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。广泛......
什么是神经网络？为什么说神经网络很重要？神经网络如何工作？(2024-07-16)
和控制系统中的对象或信号并对其分类。它们还可以用于执行时序预测和建模。 下面只是神经网络的几个使用方式示例：
电力公司准确预测其电网上的负载，以确保可靠性，并优化他们运行的发电机的效率。
ATM 通过......
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系统，是以ASC激光传感器为核心设备，运用神经网络软件进行精度调整的应用系统。与科研和设计单位合作，使我们能够以“交钥匙”工程的方式用户交付完整的解决方案或软硬件集成的应用系统。
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来，以授权方式为中国众多军事和民用生物识别认证应用厂商提供Biovo 乙木神经网络指纹原始算法和手指静脉识别算法的许可。 自1994年开始第一代乙木指纹生物识别算法诞生以来，经过近20年辛
来，以授权方式为中国众多军事和民用生物识别认证应用厂商提供Biovo 乙木神经网络指纹原始算法和手指静脉识别算法的许可。 自1994年开始第一代乙木指纹生物识别算法诞生以来，经过近20年辛