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所需能量与内存读取所需能量对比 深度神经网络（DNN,Deep Neural Network）4是机器学习（ML,Machine Learning）的一种，其中最具代表性的是应用于计算机视觉（CV......
中科院发布寒武纪深度神经网络处理器 速度完爆x86;第三届世界互联网大会于2016年11月16日在浙江乌镇召开，并举办了领先科技成果发布会。其中中国最引人注目的就是中国科学院计算技术研究所发布了寒武纪深度神经网络......
说最典型的是存内计算架构：直接用存储单元做乘累加运算，将存储和计算融为一体，避免了权重参数的反复搬运，大幅提升矩阵乘法的计算效率，可并行加速深度学习算法。它可以使传统的算力提升10倍，能效提升10倍。 深度神经网络和深度......
也能进行识别和其他作业，因此促进了热潮。模型根据应用的不同，又分为影像识别的深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、语音识别的循环神经网络（RNN）和自然语言处理的Transformer。模型......
层。在神经网络中有一个输入层和一个输出层，以及介于两者之间的一个或多个隐藏层。因此，深度学习是指三层以上的神经网络，其中“深度”这个词表示有多个中间层。每一层都包含多个节点，每个......
，深度神经网络点云识别算法在嵌入式平台上实时运行一直是业界难点之一。 经纬恒润经过潜心研发，于2020年攻克了深度神经网络在嵌入式平台部署所面临的自定义算子与加速、量化、模型压缩等难题，率先实现了高性能激光点云神经网络......
方法来提升使用语音识别准确性。上述方法在三星公司的新专利“语音识别方法”中被提出，其专利号（CN109215637A）。 三星公司提出的语音识别主要是提供两个方面来提升识别准确率的，第一是构建的深度神经网络......
满足 VR 交互体验的需求，但手势交互在虚拟场景中存在输入序列缺失、识别误差高、交互效率低等问题 [4]。本文对虚拟现实阅读手势交互系统进行设计，基于深度神经网络算法设计手势识别算法。 1 相关......
流AI工作负载上展现了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万亿次(20 petaops)运算，8位运算能效比达到了15 TOPS/W，相当于甚至超过了基于GPU和......
负载上展现了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万亿次（20 petaops）运算，8位运算能效比达到了15 TOPS/W，相当于甚至超过了基于GPU和CPU的架构。Hala......
Point的研究能够在大规模AI技术的效率和适应性上取得突破。” Hala Point在主流AI工作负载上展现了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万......
Point的研究能够在大规模AI技术的效率和适应性上取得突破。”Hala Point在主流AI工作负载上展现了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万亿次（20......
必定我国的AI就一定赶不上美国吗？ 我认为要赶上美国首先就要调整我们的创造意识！AI的思路被美国牵引着，跟随美国的AI模型的发展，我们就不可能超越美国！ 比如深度学习模型，依靠深度神经网络的学习，可以......
厚度量测方法在3D NAND领域存在较大的局限性，亟需开发新的膜厚量测方案，以满足在线实时检测的产线需求。 薄膜神经网络，百层膜厚检测的新路径 在深度学习领域，多参数神经网络的优化过程中，常常采用反向传播算法来对神经网络......
诉VentureBeat，谷歌已经在尝试把越来越多的深度学习功能融入到谷歌翻译中。除此之外，谷歌的一位发言人在邮件中告诉VentureBeat，最新的神经机器翻译是他们努力研发深度学习功能的成果。 实际上，谷歌一直以来都在致力于将深度神经网络......
Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于双核MCU，结合了超低功耗深度神经网络加速器，为高性能人工智能 (AI) 应用提供所需的算力，是机器视觉、面部识别、目标......
足在线实时检测的产线需求。 薄膜神经网络，百层膜厚检测的新路径 在深度学习领域，多参数神经网络的优化过程中，常常采用反向传播算法来对神经网络中的大量参数进行优化。反向传播算法，是适合于多层神经元网络......
Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，每秒可运行200万亿次计算，几乎是NVIDIA上一代Xavier系统级芯片性能的7倍。此外，Orin可处理在自动驾驶汽车和机器人中同时运行的大量应用和深度神经网络......
和语音数据的持续增长推动了对分析方法的需求，以便这些数据可以理解和操作。 数据分析通常依赖于机器学习（ML）算法。 在ML算法中，深度神经网络（DNN）为重要的图像分类任务提供了最高的精度，而日渐广泛采用。 在最......
基于扬声器的深度神经网络方案;完整的扬声器会包括几个部份：喇叭单体、分频网络、音箱这三大区块，我们就分门别类来讨论。首先就是喇叭单体，基本上来说就是将麦克风的工作原理倒过来，以电......
不佳的使用者经验。 Tesla P4 及 P40 特别针对推论设计，使用经训练的深度神经网络辨识语音、影像及文字以回应使用者和设备要求。Pascal 架构 GPU 具备以 8 位（INT8）运算......
不佳的使用者经验。 Tesla P4 及 P40 特别针对推论设计，使用经训练的深度神经网络辨识语音、影像及文字以回应使用者和设备要求。Pascal 架构 GPU 具备以 8 位（INT8）运算......
不佳的使用者经验。 Tesla P4 及 P40 特别针对推论设计，使用经训练的深度神经网络辨识语音、影像及文字以回应使用者和设备要求。Pascal 架构 GPU 具备以 8 位（INT8）运算......
学习进行融合，提出一种全光卷积架构,在相关纳米光子芯片上实现了语音识别功能。2018年，Lin等人提出了一种光子深度神经网络结构,该结构基于光的衍射，能对MNIST手写数字数据集和Fashion......
是Aizip智能视觉深度神经网络(AIV DNN)系列的一部分，用于图像和视频应用，采用Aizip专有的设计自动化工具开发而成，可实现超过85%的人形识别精度。 主要优势 ·  延长电池寿命：高效AI......
充分利用目标光谱信息。目前，成像光谱仪的光谱分辨率可以达到纳米级，在地物精细判断、识别定位等任务中脱颖而出。 基于深度学习的目标检测技术 深度学习是一种基于深度神经网络的学习方式，其正式发端于２００６年。自此......
Processing Unit 或 TPU，原因是它能帮助运行 TensorFlow——一个旨在促进谷歌深度神经网发展的软件工程。该神经网是一个软件硬件网，能通过分析大量数据来学习特定任务。 其它......
和EFM32器件（例如MG12、MG21和GG11）中嵌入最先进的TinyML模型，该解决方案能够实现以下功能： .真实的传感器数据收集和存储 .高级信号处理和数据特征提取 .机器学习 .深度神经网络......
性和便利性。 Eyeris的3D传感AI能够改进座舱监控功能 最近，Eyeris推出了全球首款单目3D传感AI，以满足日益增长的座舱3D传感功能需求。该公司采用专有技术和先进深度神经网络，通过适用于所有座舱功能的2D图像......
还构建了一种新颖的、未经训练的深度神经网络架构，该架构能使全息显微镜重建图像并提高图像质量。与需要训练的传统方法不同，新的神经网络架构通过在算法中嵌入物理模型来消除训练的需要，允许......
可以将几百万个人脸的图像展示出来，让计算机自己定义人脸应该是什么样子的。学习这样的例子时，GPU可以比传统处理器更加快速，大大加快了训练过程。 因此，搭载GPU的超级计算机已经成为训练各种深度神经网络的不二选择，比如......
段，已知数据集被喂给待训练的神经网络（或深度神经网络，Deep NeuralNetwork, 简称DNN,这里将神经网络和深度神经网络统称为神经网络），神经网络......
算法，是一种具有像素级别分类能力的网络，常用语义分割。该网络与卷积神经网络的最大区别是不具备全连接层，而是将CNN中的全连接层都转换为卷积层。其中，卷积层、池化层、反卷积层以及跳跃结构为FCN核心......
开发过一块名为 ANNA 的人工智能芯片。而现在，构建适用于深度学习的计算芯片已成为所有科技巨头共同的发展目标。 那是 1992 年，LeCun 还供职于贝尔实验室，这座位于纽约市郊的研发机构举世闻名。他和一群研究者们共同设计了一种适用于进行深度神经网络......
连续不断的语音中将目标关键词检测出来，一般目标关键词的个数较少。语音唤醒性能取决于唤醒率和误唤醒率。唤醒率指将连续语流中存在的唤醒词检测出来的概率。语音唤醒常用的实现方式是dnn+hmm（深度神经网络+隐马......
没有一个概念比人工智能更热门。跨入2017年，专家们表示，人工智能生态圈的需求增长会更加迅猛。主要集中在为深度神经网络找寻性能和效率更适合的“引擎”。 现在的深度学习系统依赖于软件定义网络......
颗算力达到58Tops，具有平台化、高性能、低功耗等特点，基于两大自主可控核心IP构建了核心竞争优势，包括车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU，让车辆"看得清"和"看得懂"。融合前向+环视摄像头，前+角雷......
颗算力达到58Tops，具有平台化、高性能、低功耗等特点，基于两大自主可控核心IP构建了核心竞争优势，包括车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU，让车辆"看得清"和"看得懂"。融合......
平台化、高性能、低功耗等特点，基于两大自主可控核心IP构建了核心竞争优势，包括车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU，让车辆"看得清"和"看得懂"。融合前向+环视摄像头，前+角雷......
平台化、高性能、低功耗等特点，基于两大自主可控核心IP构建了核心竞争优势，包括车规级图像处理ISP和车规级深度神经网络加速器NPU，让车辆“看得清”和“看得懂”。融合前向+环视摄像头，前+角雷......
对问题形成更深刻的理解。 以组成深度神经网络输入，再以融合相位 参数的来实现语音增强的效果。此算法由训练与测试2个过程构成，从图1 中可以看到包含混合特征与融合相位的系统框图。 图1 本文......
许多人知道，人工智能近年来得到长足的发展，取得越来愈广泛的应用。但是，有个发展的瓶颈，那就是人工智能算法不可能以其目前的速度继续增长。像深度神经网络这样的算法，它受到大脑的启发，多层人工神经......
等大且散的市场客户中的效果并不理想。因此，瑞萨电子、易灵思和中印云端推出了ProMe系列SoM。 中印云端方面表示，ProMe是一种适用于深度神经网络的硬件平台，它形成“MCU+FPGA”的异构模式，通过卷积神经网络......
夜视技术与人工智能相结合，为自动驾驶技术提供了重要支持。HADAR技术采用了复杂的热成像相机和成像传感器，能够在夜间捕获物体发出的红外辐射以及电磁频谱的能量发射。这些数据被输入到经过训练的深度神经网络中，神经网络......
英特尔未来的挑战。 时间回到2012年，多伦多大学创建能从100万样本自动学习识别图像的Alex Net深度神经网络，仅用两个NVIDIA GTX580 GPU训练数天，就赢得当年Image......
您在模拟域中使用并使用此模型进行推理时。在右侧，他们正在开发材料，以便在深度神经网络正在编程时，这些材料可用于存储数千个权重或数千个不同状态。他们正在使用他们从高 k 金属栅极技术中学到的对氧空位产生和消除的一些基本理解。 他们......
纳对 PingWest 品玩透露，微软为新版翻译开发了一个神经机器翻译系统（Neural Machine），主要由微软 2015 年推出的 ResNet 深度神经网络和 LSTM（长短时记忆单元）技术两部分组成，分别......
内的黑芝麻智能则先后打造了NeuralIQ ISP图像信号处理器和深度神经网络算法平台DyanmAI NN引擎两大核心IP。前者是让车“看得更清楚”，后者是让车“看得懂”。通过NeuralIQ ISP图像......
为人工智能的发展做出了卓越的贡献，然而之后人工智能的发展却陷入了低潮。直到十年前，基于深度神经网络的深度学习再度崛起，让世人的目光再次集中到了人工智能这个话题上。神经网络是一种仿生人工智能算法，其崛......
于汽车（包括ISO26262功能安全标准）、机器人、监控、AR/VR、语音助手、可穿戴设备、移动和智能家居设备中的现代化智能系统。SensPro2通过利用高性能单精度和半精度浮点数学、点云创建和深度神经网络......

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