在工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)邁向遠(yuǎn)程化、分布式部署的趨勢(shì)下，千兆工業(yè)圖像采集卡以其卓越的網(wǎng)絡(luò)傳輸穩(wěn)定性和廣泛的場(chǎng)景適配能力，成為連接工業(yè)相機(jī)與后端處理系統(tǒng)的核心樞紐。千兆工業(yè)圖像采集卡深度契合遠(yuǎn)程工業(yè)檢測(cè)對(duì)數(shù)
2025-12-23 15:58:44
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頂頭狀態(tài)。
檢測(cè)頂頭算法
引入人工智深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過Keras實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），用Numpy實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，得到符合現(xiàn)場(chǎng)需求的模型，進(jìn)一步提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性和現(xiàn)場(chǎng)的適應(yīng)性。
應(yīng)用范圍
2025-12-22 14:33:50
日常生活中的智能應(yīng)用都離不開深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)則依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，特別是大腦中神經(jīng)元之間的連接方式。
2025-12-17 15:05:13146 
有沒有哪位大佬能提供一下思路，遇到一個(gè)問題matlab得不到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fitcnet模型的權(quán)重參數(shù)，所以simulink沒辦法部署，那遇到這種情況該如何處理
2025-12-08 15:27:21
在5G技術(shù)的推動(dòng)下，車聯(lián)網(wǎng)正從單一的“車-路”連接，演進(jìn)為涵蓋車際網(wǎng)、車載移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車內(nèi)網(wǎng)的“三網(wǎng)融合”體系。這張復(fù)雜的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，正悄然改變著我們的出行方式。讓我們一起走進(jìn)5G車聯(lián)網(wǎng)的“三網(wǎng)
2025-12-01 14:54:15354 在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，經(jīng)常會(huì)聽到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱為CNN，是一種專門用來處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)（比如圖像）的深度學(xué)習(xí)模型。CNN在圖像處理中尤其常見，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">圖像本身就可以看作是由像素排列成的二維網(wǎng)格。
2025-11-19 18:15:451937 
患者血壓，假設(shè)輸出是120/80這樣的正常值，表面看沒問題。但如果模型其實(shí)對(duì)這個(gè)預(yù)測(cè)很不確定呢？這時(shí)候光看數(shù)值就不夠了。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有幾種方法可以在給出預(yù)測(cè)的同時(shí)估計(jì)不
2025-11-10 10:41:26325 京東圖片識(shí)別搜索API（拍立淘）是基于深度學(xué)習(xí)的視覺搜索服務(wù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征向量，結(jié)合近似最近鄰搜索算法實(shí)現(xiàn)商品精準(zhǔn)匹配?。該技術(shù)解決了傳統(tǒng)文字搜索難以描述商品外觀的痛點(diǎn)，支持以圖搜圖的智能購物體驗(yàn)?。
2025-11-09 17:40:062036 電極。1970年代，膜片鉗技術(shù)的出現(xiàn)使細(xì)胞內(nèi)記錄成為可能，成為研究離子通道的“金標(biāo)準(zhǔn)”。隨著人工智能的興起，尤其是1950年代圖靈測(cè)試的提出，計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2025-11-03 18:03:411278 
問題介紹
1.利用本地存儲(chǔ)
參考 CPU 的多級(jí)存儲(chǔ)，在片內(nèi)增加多級(jí)存儲(chǔ)，類似于 Cache ，利用片上 Memory 存儲(chǔ)部分?jǐn)?shù)據(jù)，做到數(shù)據(jù)復(fù)用，減少訪問 DRAM，越是靠近 ALU 計(jì)算
2025-10-31 07:14:52
激活函數(shù)的作用
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用激活函數(shù)來加入非線性因素，提高模型的表達(dá)能力。
如果不用激勵(lì)函數(shù)（其實(shí)相當(dāng)于激勵(lì)函數(shù)是f(x) = x），在這種情況下你每一層節(jié)點(diǎn)的輸入都是上層輸出的線性函數(shù)，很
2025-10-31 06:16:44
；另一類是基于統(tǒng)計(jì)，主要方法包括主成分分析和特征臉法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，隱馬爾可夫模型，支持向量機(jī)，Adaboost算法等?；谥R(shí)的方法把人臉看作不同特征的組合，也就是通過人臉的眼睛，嘴巴，鼻子等特征及其組合
2025-10-30 06:14:29
數(shù)的提出很大程度的解決了BP算法在優(yōu)化深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)的梯度耗散問題。當(dāng)x>0 時(shí)，梯度恒為1，無梯度耗散問題，收斂快；當(dāng)x<0 時(shí)，該層的輸出為0。
CNN
2025-10-29 07:49:25
NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。
該庫分為多個(gè)功能，每個(gè)功能涵蓋特定類別
2025-10-29 07:07:26
NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。
該庫分為多個(gè)功能，每個(gè)功能涵蓋特定類別
2025-10-29 06:08:21
STMicroelectronics AEKD-AICAR1車用AI套件基于長短期記憶 (LSTM) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)。該套件提供汽車狀態(tài)分類：汽車停車、普通道路行車、崎嶇道路行車、汽車打滑或轉(zhuǎn)彎。AEKD-AICAR1中的創(chuàng)新想法是定義具有嵌入式人工智能處理功能的ECU檢測(cè)節(jié)點(diǎn)。
2025-10-28 14:40:13371 
整個(gè)模型非常巨大。所以要想實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首先應(yīng)該避免嘗試單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2)減少卷積核的大?。篊NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過權(quán)值共享的方式，利用卷積運(yùn)算從圖像中提取線性紋理。在提取過程中感受域
2025-10-28 08:02:54
膚色檢測(cè)原理
在RGB圖像中，膚色對(duì)光照強(qiáng)度的敏感度很高，因此RGB下的膚色沒有明顯的特異性。而在YCbCr圖像中，去除光照強(qiáng)度Y的影響，人的膚色在CbCr中存在明顯的聚類，即77和133
2025-10-28 07:07:55
環(huán)境：Vivado2021.1、NucleiStudio_IDE_202102-win64
內(nèi)容：從零開始利用NMSIS庫搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這一節(jié)主講基本的NMSIS庫卷積函數(shù)的解讀。
一、自測(cè)檢查
2025-10-24 13:47:49
nmsis core、nmsis dsp和nmsis nn三個(gè)組件，分別提供了對(duì)處理器核心和外設(shè)、數(shù)字信號(hào)處理庫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核的支持。
卷積、激活、池化是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的三種操作，它們分別用于提取圖像
2025-10-24 09:58:54
的數(shù)量級(jí)，而且生物軸突的延遲和神經(jīng)元的時(shí)間常數(shù)比數(shù)字電路的傳播和轉(zhuǎn)換延遲要大得多，AER 的工作方式和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)相吻合，所以受生物啟發(fā)的神經(jīng)形態(tài)處理器中的NoC或SNN加速器通常使用AER協(xié)議來進(jìn)行
2025-10-24 07:34:31
本帖欲分享如何將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到蜂鳥e203開發(fā)板上。
1. 加載TFLite模型
std::unique_ptr interpreter(new tflite::Interpreter
2025-10-22 08:04:17
模型。
我們使用MNIST數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于手寫數(shù)字識(shí)別。一旦模型被訓(xùn)練并保存，就可以用于對(duì)新圖像進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)。要使用生成的模型進(jìn)行推理，可以按照以下步驟進(jìn)行操作：
1.
2025-10-22 07:03:26
在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化后，需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到硬件加速器上。首先需要將所有權(quán)重?cái)?shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到存儲(chǔ)器內(nèi)。
在仿真環(huán)境下，可將其存于一個(gè)文件，并在 Verilog 代碼中通過 readmemh 函數(shù)
2025-10-20 08:00:32
后臺(tái)私信雯雯老師，備注：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，領(lǐng)取更多相關(guān)面試題隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，AI工程師成為了眾多求職者夢(mèng)寐以求的職業(yè)。想要拿下這份工作，面試的時(shí)候得展示出你不僅技術(shù)過硬，還得能解決問題。所以
2025-10-17 16:36:30578 
IPC+獨(dú)顯的組合。
二、方案核心：多路檢測(cè) + 編解碼 + 邊緣AI + MES對(duì)接多路并發(fā)采集RK3576 提供 3×4-lane MIPI-CSI，配合視頻轉(zhuǎn)換模塊可并發(fā)接入 12路
2025-10-16 17:56:03
1.算法簡(jiǎn)介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LiquidNeuralNetworks，LNN）是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其設(shè)計(jì)理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng)，特別是秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，盡管這種微生物的神經(jīng)系統(tǒng)只有302個(gè)
2025-09-28 10:03:41826 ATA-214高壓放大器放大信號(hào)發(fā)生器產(chǎn)生的激勵(lì)信號(hào)來驅(qū)動(dòng)超聲換能器，從而利用超聲換能器對(duì)土壤進(jìn)行超聲檢測(cè)，根據(jù)獲得的信號(hào)對(duì)土壤孔隙度進(jìn)行預(yù)測(cè)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果： ? 圖：土壤超聲檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 將采集到的超聲信號(hào)作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，對(duì)波形特
2025-09-19 11:36:47626 
AI芯片不僅包括深度學(xué)細(xì)AI加速器，還有另外一個(gè)主要列別：類腦芯片。類腦芯片是模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的芯片。它結(jié)合微電子技術(shù)和新型神經(jīng)形態(tài)器件，模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)機(jī)選原理進(jìn)行設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)類似人腦的超低
2025-09-17 16:43:19
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和規(guī)模也在不斷增加，這使得傳統(tǒng)的串行計(jì)算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如計(jì)算速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長等
2025-09-17 13:31:51976 Transformer和視覺Transformer模型。
ViTA是一種高效數(shù)據(jù)流AI加速器，用于在邊緣設(shè)備上部署計(jì)算密集型視覺Transformer模型。
2、射頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1線性射頻模擬處理器的原理
2.2 線性
2025-09-12 17:30:42
②Transformer引擎③NVLink Switch系統(tǒng)④機(jī)密計(jì)算⑤HBM
FPGA：
架構(gòu)的主要特點(diǎn)：可重構(gòu)邏輯和路由，可以快速實(shí)現(xiàn)各種不同形式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速。
ASIC：
介紹了幾種ASIC AI芯片
2025-09-12 16:07:57
圖 1：基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)可定位已訓(xùn)練的目標(biāo)類別，并通過矩形框（邊界框）對(duì)其進(jìn)行標(biāo)識(shí)。 在討論人工智能（AI）或深度學(xué)習(xí)時(shí)，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“黑箱”、“標(biāo)注”等術(shù)語。這些概念對(duì)非專業(yè)
2025-09-10 17:38:45764 
框架仍然依賴于開發(fā)人員掌握如何手動(dòng)組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)元和網(wǎng)絡(luò)深度的知識(shí)，然后在事后對(duì)模型進(jìn)行壓縮和優(yōu)化，使其適合所需的目標(biāo)設(shè)備。這種方法導(dǎo)致模型在代碼大小、執(zhí)行速度和功耗方面效率較低。
而
2025-08-31 20:54:49
在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真（DPD）模型中，使用不同的激活函數(shù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)性能和能效有何影響？
2025-08-29 14:01:353276 神經(jīng)處理單元（NPU）是一種專為人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計(jì)的專用處理器，隨著技術(shù)從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）演進(jìn)至Transformer模型，再到如今的生成式人工智能（GenAI）模型
2025-08-21 16:40:37755 
推理需求，專為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元（NeuralProcessingUnit，簡(jiǎn)稱NPU）應(yīng)運(yùn)而生，成為新一代邊緣AI芯片不可或缺的核心組件。驅(qū)動(dòng)邊
2025-08-21 08:18:001317 
智能化決策的關(guān)鍵。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別方面表現(xiàn)卓越，在智能工廠產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)中，能快速準(zhǔn)確識(shí)別產(chǎn)品缺陷；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。
在通信技術(shù)與協(xié)議支持上，AI 邊緣
2025-08-09 16:40:54
分享一下，基于上期環(huán)境，再對(duì)攝像頭應(yīng)用進(jìn)行展開，評(píng)估其在人臉識(shí)別、物體識(shí)別以及圖像邊緣檢測(cè)上的應(yīng)用。
二、人臉識(shí)別
（1）硬件搭建
準(zhǔn)備一本封面印有人臉頭像的雜志，以便后續(xù)測(cè)試檢測(cè)效果。
固定uvc攝像機(jī)
2025-08-07 00:49:09
：?
快速泄漏識(shí)別：? 邊緣AI模型識(shí)別壓力突變、流量異常或特定聲波特征，即時(shí)判斷泄漏并定位大致區(qū)間（結(jié)合多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)）。
減少漏損率：? 大幅縮短發(fā)現(xiàn)泄漏時(shí)間，降低水資源浪費(fèi)和經(jīng)濟(jì)損失。
降低網(wǎng)絡(luò)依賴
2025-08-02 18:28:47
AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪算法語音處理模塊 A-59U 說明書一，產(chǎn)品概述：A-59U 是一款高性能的數(shù)字語音處理模塊，針對(duì)所有免提全雙工通話設(shè)備中的回音問題進(jìn)行消除（AEC），并具環(huán)境噪音壓制
2025-08-01 15:52:31
。有名的LeNet-5手寫數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，精度達(dá)到99%，AlexNet模型和VGG-16模型的提出突破了傳統(tǒng)圖像識(shí)別算法，GooLeNet和ResNet推動(dòng)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。
2025-07-10 11:12:562344 
這篇發(fā)完就繼續(xù)去整比賽了，后續(xù)看電賽上k230的發(fā)揮吧
之前的顏色識(shí)別和二維碼識(shí)別功能，類似于使用基礎(chǔ)工具進(jìn)行圖像分析，適用于簡(jiǎn)單任務(wù)，但在復(fù)雜場(chǎng)景下能力有限。
KPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）則是
2025-07-10 09:45:09
、畫十字交叉、寫字符等多種操作。具體使用方法參考官方教程機(jī)器學(xué)習(xí)-畫圖
圖像檢測(cè)
K230能夠使用MicroPython進(jìn)行邊緣檢測(cè)、線段檢測(cè)、圓形檢測(cè)、矩形檢測(cè)、快速線性回歸。官方在線文檔鏈接圖像檢測(cè)
2025-07-08 17:25:33
Nordic 業(yè)界領(lǐng)先的 nRF54L 系列超低功耗無線 SoC 與 Neuton 革命性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架相結(jié)合，開啟邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)的新紀(jì)元，即使是資源受限的設(shè)備也能擁有可擴(kuò)展的高性能人工智能 (AI
2025-07-01 17:32:592406 
Nordic Semiconductor 于 2025 年收購了 Neuton.AI，這是一家專注于超小型機(jī)器學(xué)習(xí)（TinyML）解決方案的公司。
Neuton 開發(fā)了一種獨(dú)特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，能夠
2025-06-28 14:18:13
MATLAB/SIMULINK工具對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在全程速度下效果良好。
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*附件：無刷電機(jī)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子位置檢測(cè)方法的研究.pdf
2025-06-25 13:06:40
大聯(lián)大世平 (WPI) 基于恩智浦i.MX 95系列應(yīng)用處理器推出邊緣AI加速方案，該方案結(jié)合了多項(xiàng)核心技術(shù)，包括神經(jīng)處理單元、圖形處理單元和圖像信號(hào)處理器，在人工智能和圖像處理應(yīng)用中具有出色表現(xiàn)。
2025-06-24 17:33:431882 
這篇博客展示了如何使用樹莓派上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)USB插件來檢測(cè)或“推斷”一個(gè)人的位置，從而構(gòu)建一個(gè)安全系統(tǒng)。Arduino型接收器從零開始構(gòu)建，通過遠(yuǎn)程LoRa射頻協(xié)議從樹莓派發(fā)射器獲取數(shù)據(jù)，并顯示和發(fā)出
2025-06-24 16:24:362350 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 已印證這一趨勢(shì)。 但面對(duì)大語言模型 (LLM) 等新一代 AI 技術(shù)，時(shí)延、功耗和成本受到嚴(yán)格限制的嵌入式環(huán)境能否運(yùn)行如此復(fù)雜的工作負(fù)載？簡(jiǎn)而言之：可以，但這需要新型硬件的支持。
2025-06-24 09:31:321504 摘要:針對(duì)傳統(tǒng)專家系統(tǒng)不能進(jìn)行自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的問題,本文提出了基于種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的并步電機(jī)故障診斷方法。本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,充分發(fā)揮了二者故障診斷的優(yōu)點(diǎn),很大程度上降低了對(duì)電機(jī)
2025-06-16 22:09:54
摘 要:為提高發(fā)電機(jī)勛磁控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,分析了同步發(fā)電機(jī)的自并勵(lì)勵(lì)磁系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)模型,介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制的結(jié)構(gòu)和算法,分別基于PID控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)-PID申級(jí)控制算法
2025-06-16 21:56:02
眾多方法中，由于其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，穩(wěn)定性好廣泛受到人們的重視，且已被用于產(chǎn)品開發(fā)。但是MRAS仍存在在低速區(qū)速度估計(jì)精度下降和對(duì)電動(dòng)機(jī)參數(shù)變化非常敏感的問題。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，使估計(jì)更為簡(jiǎn)單、快速
2025-06-16 21:54:16
在萬物皆可AI（人工智能）的今天，市場(chǎng)上幾乎每家企業(yè)都在宣稱自己的業(yè)務(wù)中有了AI成分。因此，將AI接入極靠近終端客戶的網(wǎng)絡(luò)邊緣也就沒什么懸念了。這里的邊緣人工智能（即Edge AI，或邊緣AI）主要是指將人工智能系統(tǒng)（如預(yù)測(cè)分析、語音或圖像識(shí)別或異常檢測(cè)）與邊緣計(jì)算相結(jié)合的技術(shù)實(shí)踐。
2025-06-12 10:14:171307 
在自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試剛需下，數(shù)字孿生成提升保真度關(guān)鍵。本文介紹傳統(tǒng)與前沿結(jié)合的構(gòu)建流程，先通過數(shù)據(jù)采集、點(diǎn)云聚合等完成高精地圖重建，再以NeRF+3DGS實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建，降本增效，為仿真注入真實(shí)感，重塑測(cè)試范式。
2025-06-11 13:51:141608 
，形成具備認(rèn)知能力的“光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。 一、技術(shù)架構(gòu)的革新突破 1.感知層 環(huán)境光傳感器捕捉自然光照度，人體存在探測(cè)器識(shí)別微動(dòng)熱源，溫濕度模塊監(jiān)測(cè)環(huán)境參數(shù)。新型系統(tǒng)甚至集成聲音識(shí)別單元，實(shí)現(xiàn)聲光聯(lián)動(dòng)控制。 2.網(wǎng)絡(luò)層 DAL
2025-06-05 15:46:09595 本文的目的是在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)通過python或者M(jìn)ATLAB訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將訓(xùn)練好的模型的權(quán)重和偏置文件以TXT文件格式導(dǎo)出，然后通過python程序?qū)xt文件轉(zhuǎn)化為coe文件，（coe
2025-06-03 15:51:24983 
本資料探討了專家系統(tǒng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法等智能控制算法在感應(yīng)電機(jī)控制中的應(yīng)用,以期設(shè)計(jì)出與電機(jī)參數(shù)無關(guān)或?qū)﹄姍C(jī)參數(shù)變化不敏感的控制。主要包括感應(yīng)電機(jī)控制現(xiàn)狀和感應(yīng)電機(jī)控制一般
2025-05-28 15:53:42
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪算法在語音通話產(chǎn)品中的應(yīng)用正逐步取代傳統(tǒng)降噪技術(shù)，成為提升語音質(zhì)量的關(guān)鍵解決方案。相比傳統(tǒng)DSP（數(shù)字信號(hào)處理）降噪，AI降噪具有更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)能力、更高
2025-05-16 17:07:251230 
人工智能(AI)需要超強(qiáng)的計(jì)算能力，而Maxim則大大降低了AI計(jì)算所需的功耗。MAX78000是一款新型的AI微控制器，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運(yùn)行，將高能效的AI處理與經(jīng)過驗(yàn)證
2025-05-08 11:42:17816 
人工智能(AI)需要超強(qiáng)的計(jì)算能力，而Maxim則大大降低了AI計(jì)算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制器，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運(yùn)行，將高能效的AI處理與經(jīng)過驗(yàn)證
2025-05-08 10:16:11670 
過去十年間，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）逐漸被Transformer和生成式人工智能（GenAI）所取代，這標(biāo)志著該領(lǐng)域進(jìn)入了一個(gè)全新的發(fā)展階段。這一轉(zhuǎn)變?cè)从谌藗冃枰鼫?zhǔn)確、高效且具備上下文理解能力、能處理復(fù)雜任務(wù)的模型。
2025-04-30 13:48:241072 
產(chǎn)品內(nèi)置NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）、JPU（視覺處理單元）等專用加速模塊，可實(shí)現(xiàn)AI推理、圖像處理等任務(wù)的硬件加速，同時(shí)優(yōu)化功耗表現(xiàn)。例如，其典型功耗控制在數(shù)瓦以內(nèi)，適合對(duì)散熱要求嚴(yán)格的嵌入式場(chǎng)景
2025-04-28 17:57:57
利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行圖像分類是通過使用多個(gè)卷積層來從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，最后通過分類層做決策來識(shí)別出目標(biāo)物體。
2025-04-23 09:42:52964 
與復(fù)雜運(yùn)算。明遠(yuǎn)智睿推出的RK3588芯片，以6TOPS算力的NPU為核心，為這一難題提供了突破性的解決方案。 從硬件架構(gòu)來看，RK3588的NPU采用了先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器設(shè)計(jì)，支持多種主流深度學(xué)習(xí)
2025-04-18 15:32:27
時(shí)延、強(qiáng)抗干擾等優(yōu)勢(shì)，正成為城市物聯(lián)網(wǎng)的"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"。漢源高科推出的HY5700系列工業(yè)級(jí)千兆光纖收發(fā)器，作為這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的"末梢節(jié)點(diǎn)"，在智慧城市建設(shè)中發(fā)揮著關(guān)鍵
2025-04-12 20:07:49
近日，NVIDIA 宣布了 NVIDIA RTX 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能。NVIDIA 與微軟合作，將在 4 月的 Microsoft DirectX 預(yù)覽版中增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著色技術(shù)，讓開
2025-04-07 11:33:36971 背景 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）的核心技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面：局部連接、權(quán)值共享、多卷積核以及池化。這些技術(shù)共同作用，使得CNN在圖像
2025-04-07 09:15:42734 
的：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）是一種模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路系統(tǒng)，是實(shí)現(xiàn)人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的專用處理器，主要用于人工智能深度學(xué)習(xí)模型的加速訓(xùn)練。人工智能要模仿人腦的工作方式，首先就要用電路模仿人腦大量
2025-04-02 17:25:48
進(jìn)的 ArcFace 能夠改善其面部驗(yàn)證結(jié)果；
通過采用輕量級(jí)骨干網(wǎng)絡(luò)，RetinaFace 可以在單個(gè) CPU 核心上實(shí)時(shí)運(yùn)行 VGA 分辨率的圖像。
環(huán)境部署
這里簡(jiǎn)要介紹環(huán)境部署流程，詳細(xì)方案參考前面關(guān)于
2025-04-01 21:46:39
邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)性維護(hù)都有哪些方面？適合哪些行業(yè)使用？
有實(shí)施過得案例的介紹嗎？
深控技術(shù)的不需要點(diǎn)表的邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)如何？
2025-04-01 09:44:44
無法觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮框架 （NNCF） 中的過濾器修剪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
2025-03-06 07:10:01
概念示意圖及檢測(cè)結(jié)果圖 阿姆斯特丹大學(xué)物理研究所Jorik van de Groep小組的物理學(xué)家們?cè)O(shè)計(jì)出了一種新方法，可用于以極高能效和超快速度檢測(cè)圖像邊緣。相關(guān)成果最近發(fā)表在《ACS
2025-02-21 06:19:46554 
（anchor box）來檢測(cè)人臉，并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些錨點(diǎn)框進(jìn)行分類和回歸，從而得到人臉的位置和特征。Retinaface采用了RetinaNet的設(shè)計(jì)思想，引入了Focal Loss來解決類別不平衡
2025-02-15 13:28:41
的引入徹底改變了這一局面。通過在邊緣網(wǎng)關(guān)集成AI芯片和算法模型，使其具備了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、智能決策和自主控制能力。在工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中，搭載AI算法的邊緣網(wǎng)關(guān)能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別產(chǎn)品缺陷，將檢測(cè)效率提升300%以上
2025-02-15 11:41:42
使用BP（Backpropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)是一種常見且有效的方法。以下是一個(gè)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)的詳細(xì)步驟和考慮因素： 一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 收集數(shù)據(jù) ： 收集用于訓(xùn)練
2025-02-12 16:44:431372 BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則主要基于以下幾個(gè)方面： 一、層次結(jié)構(gòu) 輸入層 ：接收外部輸入信號(hào)，不進(jìn)行任何計(jì)算
2025-02-12 16:41:391360 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)參是一個(gè)復(fù)雜且關(guān)鍵的過程，涉及多個(gè)超參數(shù)的優(yōu)化和調(diào)整。以下是一些主要的調(diào)參技巧與建議： 一、學(xué)習(xí)率（Learning Rate） 重要性 ：學(xué)習(xí)率是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最重要的超參數(shù)之一
2025-02-12 16:38:491568 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)方面存在顯著差異，以下是對(duì)兩者的比較： 一、結(jié)構(gòu)特點(diǎn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成，其中隱藏層可以有一層或
2025-02-12 15:53:141481 優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率是提高模型訓(xùn)練效率和性能的關(guān)鍵步驟。以下是一些優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率的方法： 一、理解學(xué)習(xí)率的重要性 學(xué)習(xí)率決定了模型參數(shù)在每次迭代時(shí)更新的幅度。過大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致模型在
2025-02-12 15:51:371534 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)步驟主要包括以下幾個(gè)階段：網(wǎng)絡(luò)初始化、前向傳播、誤差計(jì)算、反向傳播和權(quán)重更新。以下是對(duì)這些步驟的詳細(xì)解釋： 一、網(wǎng)絡(luò)初始化 確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ： 根據(jù)輸入和輸出數(shù)據(jù)的特性，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2025-02-12 15:50:041262 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，具有顯著的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也存在一些不容忽視的缺點(diǎn)。以下是對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點(diǎn)的分析： 優(yōu)點(diǎn)
2025-02-12 15:36:491791 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹： 一、基本概念 反向傳播算法是BP
2025-02-12 15:18:191423 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系，以下是對(duì)它們之間關(guān)系的介紹： 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network
2025-02-12 15:15:211516 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）的基本原理涉及前向傳播和反向傳播兩個(gè)核心過程。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的介紹： 一、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由
2025-02-12 15:13:371651 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中發(fā)揮著重要作用，其多層結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的特征表達(dá)，適用于處理非線性問題。以下是對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中應(yīng)用的分析： 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向
2025-02-12 15:12:081267 BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其訓(xùn)練過程主要分為兩個(gè)階段：前向傳播和反向傳播。以下是訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的步驟： 一、前向傳播 前向傳播是信號(hào)在網(wǎng)絡(luò)中
2025-02-12 15:10:061547 今天給大俠帶來基于 FPGA 的圖像邊緣檢測(cè)設(shè)計(jì)，話不多說，上貨。 設(shè)計(jì)流程如下：mif文件的制作→?調(diào)用 ip 核生成rom以及仿真注意問題→?灰度處理→?均值濾波：重點(diǎn)是3*3 像素陣列的生成
2025-02-10 11:30:011229 
MAX78000是一款新型的AI微控制器，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運(yùn)行，將高能效的AI處理與經(jīng)過驗(yàn)證的ADI/Maxim超低功耗微控制器相結(jié)合。通過這款基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器，即使是電池供電的應(yīng)用也可執(zhí)行AI推理，同時(shí)功耗僅為微焦耳級(jí)。
2025-02-08 16:50:481506 
。領(lǐng)先的 AI 智能分析實(shí)力集成 10 路 AI 功能，搭載 6TOPs NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器），支持視覺 Transformer 等先進(jìn)算法。這使得它在監(jiān)控場(chǎng)景中能夠進(jìn)行精準(zhǔn)的智能分析，大大提高
2025-02-05 15:21:08
問題而設(shè)計(jì)的。 ? NPU是如何發(fā)展起來的 ? 早在2011年，Google就提出了利用大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別的技術(shù)，并在2012年的ImageNet大賽中取得了顯著成績，這標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的崛起。 ? 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的CPU和GPU在處理大規(guī)模神經(jīng)
2025-02-05 07:50:003692 深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成，神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接。我們構(gòu)建一個(gè)包含輸入層、隱藏層和輸出層的簡(jiǎn)單
2025-01-23 13:52:15913 本文主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究的物理學(xué)思想 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在當(dāng)今人工智能研究和應(yīng)用中發(fā)揮著不可替代的作用。它是人類在理解自我（大腦）的過程中產(chǎn)生的副產(chǎn)品，以此副產(chǎn)品，人類希望建造一個(gè)機(jī)器智能來實(shí)現(xiàn)機(jī)器文明
2025-01-16 11:16:061407 
與檢測(cè) 該解決方案內(nèi)置廣和通目標(biāo)檢測(cè)算法，可高效解決野外偏遠(yuǎn)地區(qū)目標(biāo)檢測(cè)存在的極端光線、環(huán)境背景復(fù)雜、目標(biāo)過小及遮擋等問題。廣和通目標(biāo)檢測(cè)算法通過對(duì)圖像和文本數(shù)據(jù)進(jìn)行"預(yù)訓(xùn)練"并抽取相應(yīng)"圖像特征"，融合到傳統(tǒng)算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，形成優(yōu)化的識(shí)別
2025-01-15 15:36:14651 
two-dimensional semiconductor ferroelectric field-effect transistors”為題發(fā)表最新研究進(jìn)展，報(bào)道了基于二維材料的高效稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件解決方案
2025-01-13 10:41:36987 
在上一篇文章中，我們
介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和多種算法。在本文中，我們會(huì)
介紹人工
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法，供各位老師選擇。 01 人工
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所以得名，是因?yàn)?/div>
2025-01-09 10:24:522464 
隨著半導(dǎo)體行業(yè)的新材料、新工藝、新器件的不斷發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種替代方法已經(jīng)被引入器件建模領(lǐng)域。本文介紹了ANN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的起源、優(yōu)勢(shì)、實(shí)現(xiàn)方式和應(yīng)用場(chǎng)景。 ? 隨著半導(dǎo)體行業(yè)的新材料
2025-01-06 13:41:211793 
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