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卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分;摘要 随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其......
卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分;随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了(CNN)及其......
(CNN)，并特别介绍使用带CNN硬件加速器的人工智能(AI)微控制器在物联网(IoT)边缘实现人工智能应用所带来的好处。系列文章的前两篇文章为《卷积神经网络简介：什么......
些方法往往受限于规模和灵活性。随着机器学习的发展，尤其是支持向量机（SVM）和随机森林等算法的应用，文本分类的准确性和适应性有了显著提高。进入深度学习时代，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;摘要 本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
特有，为确保能实现卷积神经网络中人脸分类及候选框生成网络间的共享，最后环节需要微调人脸分类网络。 2.3 实验结果分析 在人脸检测中对本文改进的模型结构性能进行验证，选取......
对的把机器学习称为弱人工智能。我们现在耳熟能详的深度学习则是一种实现机器学习的算法。所以从算法的角度上来说深度学习只是一个分类器而已。 深度学习的核心算法是CNN神经网络，即卷积神经网络。这个网络......
为弯曲传感器的comb-shaped TENG（CS-TENG）组成，灵敏度达到110V/kPa，经过20000次按压测试后仍能维持稳定输出。最后结合一维卷积神经网络，该仿生传感系统实现了实时物体识别功能。 这项......
常用的深度神经网络简介与 Python 实现......
考虑以上因素，NVIDIA 和蔚来合作设计并实现了张量并行（Tensor Parallel）卷积神经网络训练方案，将输入值和中间激活值切分到多个 GPU 上。而对于模型权重和优化器状态，我们采用和数据并行训练相同的策略，将其......
⁃lo算法实现目标检测，采用卷积神经网络（convolu⁃tional neural network，CNN）算法对缺陷进行分类。 （1）采用FCN算法对图像的分割处理。FCN算法即全卷积神经网络......
和人工智能技术。 Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法“卷积神经网络......
和人工智能技术。 Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法“卷积神经网络......
个微控制器内核（ARM Cortex M4F和RISC-V）和卷积神经网络（CNN）加速器构成。这一架构针对边缘进行了高度优化，数据的加载和启动由微控制器内核负责，而AI推理由卷积神经网络......
处理速度上，比M33核心快出40倍，显著减少了设备的唤醒时间，并有效降低了总体功耗。 eIQ Neutron NPUs能够支援包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、TCN（时间卷积网络......
主机厂与解决方案供应商深化合作，加速技术应用。 随着AI技术的不断进步，自动驾驶技术正迎来新的突破。从卷积神经网络(CNN)到Transformer，每一......
布置到边缘意味着从传感器、摄像机和麦克风收集数据，然后将数据发送到云端实现推理算法，再将结果送回到边缘。由于延迟和能耗较大，这种架构对于边缘普及极具挑战。作为替代方案，低功耗微控制器可用于实施简单的神经网络运算，但延......
性要求以及模型精度。 为了将AI放到边缘MCU中执行，需要更高效的算法设计，并对模型进行压缩和量化。 比如，设计适合嵌入式系统的轻量级算法，如小型卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。并使用简单......
-V处理器集成的特殊功能支持以低功耗将数据快速加载到神经网络加速器。配置并加载了数据后，MAX78000 442-KB的卷积神经网络 (CNN) 加速器运行AI推理的速度比MCU解决方案快100倍......
Innoviz与经纬恒润在中国港口部署InnovizOne激光雷达;经纬恒润的卷积神经网络 (CNN)解决方案利用 InnovizOne 激光雷达技术提高港口运营效率潜力与安全高性能汽车级LiDAR......
世界首个碳纳米管基的张量处理器（TPU）芯片，可实现高能效的卷积神经网络运算。省流版总结如下： 工艺：该芯片采用2bit MAC（乘累加单元），3微米工艺技术节点，集成3000个碳基晶体管，可实现......
制器(MCU)的边缘设备上运行的经济实惠且功能强大的计算机视觉应用。 STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例，这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络......
一代的芯原VIP9000系列NPU IP具备可扩展的高性能处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。 此外，VIP9000系列还融合了4位量化和压缩技术，以解决带宽限制问题，方便......
驾驶系统中的其他模块受益于这些像素级分割结果，例如轨迹预测和路径规划，以确保自动驾驶车辆在复杂环境中可以进行安全导航。近年来，多模态数据融合卷积神经网络（CNN）架构极大地提高了自由空间检测算法的性能。为了实现......
备了广泛且成熟的软件开发工具包（SDK），支持所有主流的深度学习框架，以确保客户产品能够快速投放市场。 芯原最新推出的VIP9000系列提供了可扩展和高性能的处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。结合......
每秒钟可以进行的操作数量，用于衡量自动驾驶的算力， 计算机视觉(Computer Vision)算法会消耗很大一部分自动驾驶芯片的算力，那么视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络......
视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络的，而卷积神经网络的本质是累积累加算法（Multiply Accumulate） 转自：知乎，泛亚汽车技术中心 Wayne 转自：知乎......
。 　　更多语音识别算法如下： 　　卷积神经网络 　　深度学习神经网络 　　BP神经网络 　　RBF神经网络 　　模糊聚类神经网络 　　改进的T-S模糊神经网络 　　循环神经网络 　　小波神经网络......
这些组件集成到特定于应用的图像识别系统中，我们需要： 选择3D面部识别或3D飞行时间等技术来收集高质量图像数据。 选择卷积神经网络(ConvNet/CNN)等AI算法来从原始图像数据中提取有意义的内容和动作，从而获取信息。 寻找......
保客户产品能够快速投放市场。 芯原最新推出的VIP9000系列NPU IP提供了可扩展和高性能的处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。结合芯原的Acuity工具包，这款......
的一种机器学习方法，通过多层次的神经网络结构来学习图像的特征表示。深度学习在机器视觉领域取得了巨大的突破和成功，常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络......
该 TPU 的五层卷积神经网络可以在功耗仅为 295μW 的情况下，实现高达 88% 的 MNIST 图像识别准确率。 研究团队通过优化碳纳米管制造工艺，获得了纯度高达 99.9999% 的半......
该TPU的五层卷积神经网络可以在功耗仅为295μW的情况下，实现高达88%的MNIST图像识别准确率。 研究团队通过优化碳纳米管制造工艺，获得了纯度高达99.9999%的半......
，深度学习模型便受到广泛关注而迅速发展。常用的深度神经网络模型有深度信念网络（ＤＢＮ）、受限玻尔兹曼机（ＲＢＭ）、循环神经网络（ＲＮＮ）、卷积神经网络（ＣＮＮ）等。利用......
模型介绍 在Keras中使用CNN进行人类活动识别：此存储库包含小型项目的代码。该项目的目的是创建一个简单的基于卷积神经网络(CNN)的人类活动识别(HAR)系统。该系统使用来自3D加速......
功耗等一系列约束条件，可能需要使用单芯片或者双芯片来实现算力，所以对端上单芯片算力、算效要求其实非常大。而随着整个大算力需求增长，可以发现卷积神经网络和Transformer在架构上最大的区别还在于带宽的分配。 相比于卷积神经网络......
学习是多模态融合的主要技术手段，接下来对实现 多模态融合的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行简单介绍。  神经网络由大量的神经元相互连接而成，包含神经......
] 吕艳.采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计[J].浙江大学学报,2019,53(6):1130-1138. [15] 刘青玉.基于浅层学习和深度学习的传感器活动识别对比研究[D].秦皇岛:燕山......
技术路线其实早就提出来了，普通人都能想得到的嘛，问题是之前为什么没有实现呢？是因为原来的感知神经网络主要基于卷积神经网络-CNN，CNN的优势在于做二维图像识别，比如......
市面上比较成熟量产的还是以Level3以下为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力 我们可以看到，随着自动驾驶等级的提升，其对......
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市面上比较成熟量产的还是以Level3以下为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力我们可以看到，随着自动驾驶等级的提升，其对......
为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力 我们可以看到，随着自动驾驶等级的提升，其对......
全面地理解当前交通环境，并做出更准确的决策。 多模态大模型的另一个重要特点是它可以使用不同类型的深度学习算法来处理不同类型的数据。例如，卷积神经网络（CNN）通常用于处理图像数据，而循环神经网络（RNN......
更好的效果。本文提出基于改进FCOS的表面缺陷检测算法，提升钢铁表面的缺陷检测效率。 针对现有钢带表面缺陷检测所存在的检测效率低、适用范围有限等缺陷，提出一种基于改进FCOS的钢带表面缺陷检测算法。该算法使用含形变卷积的卷积神经网络......
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......
开了一扇通往30亿美元增量市场的新大门。 莱迪思sensAI 6.0解决方案集合 莱迪思sensAI 6.0解决方案集合中的IP核包括多种类型的卷积神经网络(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN......
核包括多种类型的卷积神经网络(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN Compact、Advanced CNN、以及一个CNN协处理器引擎，能让开发人员使用其他人发布的广泛使用的各类CNN......
元增量市场的新大门。 莱迪思sensAI 6.0解决方案集合 莱迪思sensAI 6.0解决方案集合中的IP核包括多种类型的卷积神经网络(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN......

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