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- STMicroelectronics ►场景应用图 ST ►展示板照片 ST ►方案方块图 ST ►核心技术优势 在"简单"的MCU上运行预训练的神经网络； 用于时间序列分析的专用长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络......
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。模型可以在不同的应用......
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......
emergent attractor network in a passive resistive switching circuit”的研究论文。该工作首次揭示了无源忆阻器电路为一个循环神经网络，是多......
的每次飞跃都推动了自动驾驶技术的进步。从卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）到Transformer，每一次技术革新都伴随着深度学习等基础AI技术的突破性进展。 端到......
算法对于大词汇量语音识别的识别性能不如HMM好。 　　在孤立字（词）语音识别系统中得到了很好的应用。 　　另外，还有基于人工神经网络（ANN）的算法和混合算法，如ANN/HMM法，FSVQ/HMM法等......
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......
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......
后的核心算法是基于短语的机器翻译。 在那之后，机器智能的快速发展大大推动了语音识别和图像识别的提升，但改进机器翻译、使之尽量接近人工翻译，依然充满挑战。 几年之前，Google就开始使用循环神经网络来直接学习一个输入序列(如一......
，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，深度学习能够从大量数据中提取有用的特征和信息，进而生成新的内容。 在生成式AI中，常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变分自编码器（VAE）以及目前最火热的生成对抗网络......
对象类的目标值就会和实际值相匹配。完成此过程的网络就能够检测出训练期间从未看到过的图像中的对象。 图1.CIFAR CNN架构。 图2.由前向传播和反向传播组成的训练循环。 过拟合和欠拟合 在神经网络的......
对象类的目标值就会和实际值相匹配。完成此过程的网络就能够检测出训练期间从未看到过的图像中的对象。   图1.CIFAR CNN架构。   图2.由前向传播和反向传播组成的训练循环。 过拟合和欠拟合 在神经网络的......
高速信息处理能力能够被用于无线电、控制计算等领域。”Alexander Tait 表示。 这个光子神经网络的核心是一种光学设备。它的每个节点都有神经元一样的响应特征。这些节点采用微型圆形波导的形式，被蚀刻进一个能容许光循环......
一直未被广泛采用。 团队研制出的光子神经网络的核心是一种光学设备——其中的每个节点拥有神经元一样的响应特征。这些节点采用微型圆形波导的形式，被蚀刻进一个光可在其中循环的硅基座内。当光被输入，接着......
模型部署到服务器和嵌入式设备。 使用 MATLAB，您可以将结果整合到现有的应用程序中。MATLAB 可在企业系统、集群、云和嵌入式设备上自动部署您的神经网络。用于设计神经网络的典型工作流程每种神经网络应用......
些用例中，它可能需要比决策树更多的资源，但它可以处理更大的数据流，以便在更广泛的领域提供更准确的结果应用程序。 STM32Cube.AI 为数据科学家带来嵌入式系统 依赖于神经网络的应用......
业本身见证了硬件和软件供应商之间的许多合作伙伴关系。这些关系在本质上通常是共生的，因为它们鼓励领域专业知识的交流并为垂直特定供应商开辟新的市场机会。 ZigZag 工具 关于用于以超低功耗运行神经网络的尖端微处理器架构的有价值的信息,开发......
过AliGraph软件部署到云端，根据测试，相比购买CPU服务，使用该原型系统的云上FPGA性价比提升约 2倍。 达摩院研究人员表示：“大规模图神经网络的应用越来越广阔，但业......
这并非最佳方法，但目前而言，这就是最实际的操作方式，且效果也出奇地好！ 曾经用于建模语言的第一类神经网络是 RNN（循环神经网络），尤其是 LSTM（长短期记忆网络）架构。RNN 就像......
表。 “HyGCN，寓意向图神经网络的加速说‘Hi’。”严明玉介绍道，图神经网络将深度学习算法和图计算算法相融合，取长补短，能达到更优的认知与问题处理等能力，在搜索、推荐、风险控制等重要领域有着广泛应用。现有的处理器芯片在执行图神经网络的......
苹果发布DeepPCR机器学习算法：加速神经网络的推理和训练;近日发布了，通过并行处理常规顺序操作，可以加速的推理和训练。本文引用地址：处理过程中，目前广泛采取并行化技术，不过......
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......
STM32Cube.AI v7.2现可支持深度量化神经网络; 意法半导体近期发布的 STM32Cube.AI v7.2 带来了对深度量化神经网络的支持功能，从而可以在现有微控制器上运行更准确的机器学习应用......
技术的发展，AI已经成为提升开放式音频系统音频体验的关键技术之一。据了解，物奇的多模态AI能力已经落地多个领域，其中边缘计算AI处理技术已经引入蓝牙音频SOC中。为了提升开放式音频系统的通话质量，物奇基于先进的循环神经网络和卷积神经网络......
提高识别精度，这已经被业界认可了。但是，深度神经网络的效率极低，无功消耗极大！这种模型出自于连接主义的神经网络学派，是被数学上的NP问题所绑架。 事实上应用效果的好坏与网络连接的规模无关。 无需......
助手车型的标配功能。由SoundHound Chat AI提供支持，在18个国家可支持13种语言，DS IRIS可以回答来自数百个领域的广泛问题。 特斯拉Autopilot系统使用人工智能算法（卷积神经网络、循环神经网络......
表面缺陷检测是FCN较为普遍的应用场景之一。 （2）采用Yolo算法实现目标检测。Yolo算法是基于回归的单阶段目标检测算法，属于卷积神经网络，最初版本的Yolo算法由24层卷积层、2层全连接层以及4层最......
层、全连接层和输出层，结构如图1 所示。利用CNN 模型可以实现对人体状态的快速识别，且泛化能力较强，因此采用基于CNN 技术进行跌倒识别的研究文献相对较多。LSTM 是改进的循环神经网络（RNN）[5......
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......
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......
训练是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。常用的模型训练算法包括RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）、LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）、GRU（Gated......
可靠性和更低功耗。 NanoEdge AI Studio 是一个自动化的机器学习开发工具，适合不需要开发神经网络的应用项目。该工具需要与STM32 微控制器 (MCU) 和内......
有同等、甚至更高的检测精度。此外，其灵活的组网功能可扩展到面部识别之外的应用，例如牲畜存栏与监控、停车位占用、库存水平监测等。 主要优势 ·  最长电池寿命/最高能源效率：Xailient的神经网络......
元和突触，从而构建大规模的人工神经网络硬件。 （A）生物神经网络的原理图。（B）使用人工神经形态装置在硬件中实现的人工神经网络的电路原理图。（C）随着突触权重的变化，两个神经......
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的......
是设计用来处理所有类型任务的，这种方式显得效率很低。当使用特殊设计的芯片进行处理时，神经网络任务会运行得更快，消耗更少的电力。谷歌宣称随着 TPU 的应用，它为谷歌节约的成本可以打造另外 15 个数......
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，作为重要研究方向广泛应用......
 Arithmetic Computing Engine，光子计算引擎）。在单个光子芯片中集成超过10,000个光子器件，能运行1GHz系统时钟，运行特定循环神经网络速度可达目前高端GPU的数百倍。PACE成功......
计量科学研究院的纳米线宽标准物质研制团队初步构建了基于硅晶格常数溯源的集成电路高准确度纳米线宽计量溯源体系；北京大学集成电路学院、人工智能研究院，集成电路高精尖创新中心研究团队首次揭示了无源忆阻器电路为一个循环神经网络，是多......
单个光子芯片中集成了超过10,000个光子器件，运行1GHz系统时钟，算力是上一代处理器的100万倍以上，运行特定循环神经网络速度可达目前高端GPU的数百倍。 曦智科技最新光子计算处理器PACE 硅光......
了全前向智能光计算训练架构，研制了“太极-II”光训练芯片，实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练。 该研究成果以“光神经网络全前向训练”为题，于北京时间 8 月 7 日晚在线发表于《自然》期刊......
Cube.AI则更适合对计算速度和内存消耗有更高要求的应用。 下表展示了两个运行时环境之间的性能比较（基于一个预训练的神经网络参考模型）。评价指标是在STM32上的推断时间和内存消耗。 如表中所示，对于......
提高复杂运算的能源效率。基于这样的应用理念，SK海力士正在开发PIM DRAM。对于递归神经网络等内存受限型应用，如果可以在DRAM中加入运算回路，则有望显著提高性能和能效。鉴于......
言之，汽车制造商在不需要训练神经网络的情况下就已经擅长提供先进的功能。因此，开发平台必须降低汽车机器学习的技术门槛，同时又不影响设计者构想较为传统的应用。 找到正确的工具 为了帮助开发人员创建他们的杀手级应用......
人员早在 2001年就已经在探索如何在导航系统中应用机器学习。然而，人工智能趋向于用在几种应用场景，例如，自动驾驶或事故检测。此外，出于安全性和可靠性考虑，汽车行业几十年来一直依赖启发式方法。简而言之，汽车制造商在不需要训练神经网络的......
人工神经网络（Artificial Neural Network）算法简介; 人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络......
数据处理和分析、业务流程优化以及创新应用开发等方式，为企业提升工作效率和促进业务创新提供了重要的推动力。在智能OCR应用中，字符识别通常借助深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，以提......
模型负责根据语法规则和语言知识进行翻译操作。它通常基于统计语言模型(如n-gram或循环神经网络RNN)进行训练，以预测可能的词序列。 5. 解码器：解码器负责对声学模型和语言模型的输出进行解码，生成最终的识别结果。它通常采用动态规划算法(如......
汽车变速箱电子部件芯片包封填充胶应用方案;随着科学技术和生物学的不断融合，基于ASIC的神经网络硬件正在成为解锁下一级人工智能的开创性工具。ASIC芯片能高度模拟人类大脑进行信息处理，提高......

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