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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......
或三维数据，以用于卷积网络模型或其他机器学习网络模型。使用较多的降维操作是轴合成方法，如均方根（矢量和）、水平垂直方向加速度、身体倾斜角等。其次是滑动时间窗方法对数据进行降维和序列化分割处理[15-16]。陈波......
一层底层特征（本文提取纹理特征），再与原始图像一起输入到卷积网络中，能够减少训练所需的时间。 2.1 预处理层 选择传统行人检测方法中的纹理特征(LBP 特征) 作为预处理部分要提取的特征。LBP 特征......
充分提取物体的特征(如图2所示)。因此，本文引入形变卷积(Deformable Convolution Network, DCN) [8] 模块增强深度卷积网络特征提取能力。   图2. 3 × 3......
持可编程神经元、整型脉冲神经元、卷积网络和持续学习。从最新版Lava（v0.5）开始，与Loihi 1系统上的相同工作负载相比，这些新功能使Kapoho Point运行深度学习应用的速度提高了12 倍，能耗也降低了15......
的处理流程主要包括对象检测、分类、自由空间分割和 3D方向重建。 1）自由空间检测： 这类检测过程又常常被称之为可行驶区域检测。顾名思义，就是通过一定的道路分割手段来检测可行驶区域表面的最先进方法。比如，使用全卷积网络......
- 专为 RGB 运算设计的卷积网络，32 x 32 输入 两者的结构如下所示。 测试安装 安装 BNN 后，下一步是运行一个（或多......
很高，但速度方面欠佳。两阶段目标检测算法包括R-CNN、Fast R-CN、Faster R-CNN、基于区域的全卷积网络(R-FCN) 等，虽然两阶段法比一阶段法具有更高的精度，但一......
学习算法对图像分割、目标检测及图片的分类能力颇受学者的青睐。以下介绍这3种图像处理中较为经典的算法 ，如：采用全卷积网络（fully convolutionalnetworks，FCN）算法对图像的分割处理，采用 Yo......
能驾驶的价值探讨 •BEV应用卷积网络或Transformer实践......
试图了解大脑是如何计算的。 而冯·诺依曼发明“冯诺依曼计算机体系结构”，事实上也是来源于最早在构建“人工大脑”方面的工作，他从1940 年代还非常有限的大脑知识中汲取了灵感。 掀起最近一轮人工智能浪潮的深度卷积网络......
，需投入精力抑制随机漂移，以满足未来应用需求。二是我们需要大模型，要设法提高密度，因为之前小卷积网络加速不需要高密度，但大模型确实需要，这是工艺上的研究。三是做更前沿、创新的内脑学习，去年......
究在实际场景下的可靠性，发现器件电阻状态保持在很多实际场景中存在随机漂移的 relaxation 效应，需投入精力抑制随机漂移，以满足未来应用需求。二是我们需要大模型，要设法提高密度，因为之前小卷积网络......
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......
片设计，还研究在实际场景下的可靠性，发现器件电阻状态保持在很多实际场景中存在随机漂移的 relaxation 效应，需投入精力抑制随机漂移，以满足未来应用需求。二是我们需要大模型，要设法提高密度，因为之前小卷积网络......
器件电阻状态保持在很多实际场景中存在随机漂移的 relaxation 效应，需投入精力抑制随机漂移，以满足未来应用需求。二是我们需要大模型，要设法提高密度，因为之前小卷积网络加速不需要高密度，但大模型确实需要，这是......
器件电阻状态保持在很多实际场景中存在随机漂移的relaxation效应，需投入精力抑制随机漂移，以满足未来应用需求。二是我们需要大模型，要设法提高密度，因为之前小卷积网络加速不需要高密度，但大模型确实需要，这是工艺上的研究。三是做更前沿、创新的内脑学习，去年......
如何提高自动驾驶汽车感知模型的训练效率和GPU利用率;由于采用了多摄像头输入和深度卷积骨干网络，用于训练自动驾驶感知模型的 GPU 内存占用很大。当前......
核权值。通过权值共享，可以降低网络的训练负担，缩短分类时间，使网络更加实用。 一般，在卷积层的后面都会紧跟着一个池化层。在池化层中，特征图像会被降采样。降采样的方法也有很多，比如......
公司的研究员一起研发的 “直筒型“ 的网络。既然在看这篇文章，想必已经对十分熟悉了。有一些特别明显的缺陷，如网络的参数量较多，模型检测准确率也不是很好，总之VGG网络效果不理想。之后的一段时间，人们总是将网络......
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......
器级别的烟雾/火灾探测或环境数据分析已成为现实。这些应用支持电池供电，能够工作很多年的时间。本文通过探讨如何采用带专用CNN加速器的AI微控制器实现CNN的硬件转换来说明如何实现这些功能。 采用超低功耗卷积神经网络......
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......
进行分析，这些卷积网络非常善于在标准的彩色照片中识别物体，但当信息只来自于前向视角时，会在3D信息上产生扭曲，但切换到鸟瞰视角时精度可以提高3倍......
和3D旋转），同时网络提供姿势的不确定性估计，姿态和不确定性与单个损失函数一起训练，并在实际测试时与EKF融合，为此提出了一种新的全卷积架构，名为CoordiNet，其中......
基于卷积神经网络的人脸识别检测分析;基金项目：河南省高等学校青年骨干教师培养计划，项目编号：2021GGJS190本文引用地址：0 引言 技术的关键就在于人脸检测，作为......
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......
构建人工特征的对象检测技术传统上在精度和速度方面具有较差的记录。基于卷积神经网络的目标检测算法明显比传统的目标检测方法更高效。由于社会的需要和深度学习发展的支持，在光学遥感图像中使用神经网络进行目标检测是必要的。 目前......
会增加模型对计算量的需求。 所以，在进行后续工作前，感知算法人员需要先对地面点云进行过滤处理。 由于卷积神经网络模型一般会以滑窗的方式对每一块局部区域提取特征，然后做分类回归，所以......
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......
和空调效果，需要建立包含大量 CAD 格式器件的仿真域。处理这么多器件的主要难点在于创建“水密表面” ，这是用有限体积求解器进行适当的 CFD 分析所必需的。为此，在生成表面和体积网格之前，需要先填补间隙，消除......
、膨胀和收缩的过程。当芯片被紧密封闭时，冷却时间显著延长，增加了故障风险。 热管理绝对必要。如果管理不当，可能会导致性能损失、运行不可靠、设备故障和系统成本增加。许多嵌入式设备涉及不同材料，这些......
提供了加速，而且为机器人的实时数据处理和决策开辟了新的可能性。eIQ Neutron NPU支持多种神经网络类型，包括 CNN、RNN、TCN、Transformer等。另外，在微处理器方面，恩智......
、TCN和Transformer网络等），这些要素是成功的秘诀。 eIQ Neutron神经处理单元框图 eIQ Neutron神经处理单元提供了一套丰富的选项，用户......
用三种规模预测。DarkNet-53 再次成为卷积神经网络，具有53 层。DarkNet-53 是一个完全卷积神经网络。池化层被步幅为 2 的卷积运算所取代。此外，使用残余单位以避免梯度色散。 YOLO V3......
了一下，不愿意花费时间的读者，可以只看Summary。 Sunmmary Wave的DPU内集成1024个cluster。每个Cluster对应一个独立的全定制版图，每个Cluster内包含8个算......
的解决方案。这是通过将低损耗PCM锑矿(Sb2S3)集成到硅光子平台中实现的。   基于易失性调制兼容光子存储器的光学卷积核 该光子存储器利用PIN二极管的载流子色散效应实现挥发性调制，快速响应时间小于40......
赛灵思器件上的 INT4 优化卷积神经网络（2）;接上期本文引用地址： DSP 片上的 优化 使用 DSP 硬件资源可实现乘法和累加 (MAC) 占用硬件资源较少。经优化后，DSP 能够......
可以更加专注于算法和应用的开发。  以图2所示的卷积神经网络为例，在传统的计算架构中，该网络通常需要12次的DRAM访问来完成一次完整的计算过程。然而，在CVflow架构下，通过利用高效的Partial......
家制造业转型升级基金总经理的身份到宜昌市进行调研 华芯投资原副总裁疑似卷入内幕交易案 尽管“大基金”广泛持股和对外投资，但作为投资公司的华芯投资，本身的投资却不多。公开投资事件显示，华芯投资对外投资事件仅有4起，分别为盛科网络......
于此模型的优化使其非常适合在低功耗微控制器上运行。 TinyissimoYOLO 是一种基于流行 YOLO 算法架构的卷积神经网络 (CNN)。 它由具有 3 x 3 内核的量化卷积层和一个完全连接的输出层构成。 卷积......
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......
赛灵思器件上的 INT4 优化卷积神经网络（1）; 对于 AI 推断，在提供与浮点相媲美的精度的同时，INT8 的性能优于浮点。然而在资源有限的前提下，INT8 却不能满足性能要求， 优化......
和精力来管理片上内存，从而可以更加专注于算法和应用的开发。 以图2所示的卷积神经网络为例，在传统的计算架构中，该网络通常需要12次的DRAM访问来完成一次完整的计算过程。然而，在......
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......
芯原的神经网络处理器IP获百余款人工智能芯片采用;2021年11月12日，中国上海 - 领先的芯片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS®）企业......
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......
芯原股份：神经网络处理器IP获百余款人工智能芯片采用;11月12日，芯原微电子（上海）股份有限公司（以下简称“芯原股份”）今日宣布，面向人工智能应用的神经网络处理器（Vivante NPU）IP已被......
。 　　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......

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