淺談Exynos移動處理器CPU（中央處理單元）在移動設(shè)備中的作用

CPU的性能由多種因素決定，包括時鐘*速度、IPC*和內(nèi)核數(shù)*。以前的手機的CPU都是單核結(jié)構(gòu)，并且流水線結(jié)構(gòu)也比較簡單。因此，它的并行處理能力有限并且...

2022-09-29 標(biāo)簽：處理器cpu機器學(xué)習(xí) 945 0

標(biāo)準(zhǔn)浮點算術(shù)處理器對AI精度的應(yīng)用

OpenAI 最先進的語言模型 GPT-3需要驚人的數(shù)以億計的操作來訓(xùn)練，并且花費了大約 500 萬美元的計算時間。工程師們認(rèn)為他們已經(jīng)找到了一種通過使...

2022-09-27 標(biāo)簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 866 0

基于深度學(xué)習(xí)（DL）的數(shù)據(jù)驅(qū)動的非參數(shù)化MEMS結(jié)構(gòu)設(shè)計方法

在本論文研究中，作者們提出使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過快速準(zhǔn)確地預(yù)測具有不同幾何結(jié)構(gòu)特征的眾多設(shè)計候選方案的物理特性，加速MEMS設(shè)計周期。

2022-09-26 標(biāo)簽：mems機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1183 0

模型評估、模型選擇和算法選擇技術(shù)的正確使用

機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們生活的中心，無論是作為消費者、客戶、研究者還是從業(yè)人員。無論將預(yù)測建模技術(shù)應(yīng)用到研究還是商業(yè)問題，我認(rèn)為其共同點是：做出足夠好的預(yù)測...

2022-09-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)計算模型 1198 0

鋰離子電池的健康狀態(tài)評估

準(zhǔn)確評估鋰離子電池的健康狀態(tài)對電動汽車的使用至關(guān)重要。及早發(fā)現(xiàn)性能不足有助于及時維護動力電池系統(tǒng)，同時可以降低使用成本、防止故障和安全事故。近年來，“大...

2022-09-21 標(biāo)簽：鋰離子電池機器學(xué)習(xí)健康狀態(tài) 7177 0

EDA的下一次復(fù)興有哪些重大機遇？

EDA 承受著來自多方面的巨大壓力。技術(shù)正在快速發(fā)展，而 EDA 是難題的基本組成部分，它使我們能夠轉(zhuǎn)向更小的幾何形狀。

2022-09-21 標(biāo)簽：半導(dǎo)體eda機器學(xué)習(xí) 640 0

使用PyTorch深度解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

2022-09-21 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 994 0

全面解析機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景及算法

在本篇文章中，我將對機器學(xué)習(xí)做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學(xué)習(xí)的人也能了解機器學(xué)習(xí)，并且上手相關(guān)的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開...

2022-09-21 標(biāo)簽：語音識別計算機視覺機器學(xué)習(xí) 2378 0

谷歌致力打造更全面的開源機器學(xué)習(xí)生態(tài)

TensorFlow 數(shù)據(jù)集（TensorFlow DataSets）是一系列現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集，可用于 TensorFlow 或其他 Python 機器學(xué)習(xí)...

2022-09-21 標(biāo)簽：谷歌開源機器學(xué)習(xí) 614 0

深度學(xué)習(xí)與經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)的差異

深度學(xué)習(xí)和簡單的統(tǒng)計學(xué)是一回事嗎？很多人可能都有這個疑問，畢竟二者連術(shù)語都有很多相似的地方。在這篇文章中，理論計算機科學(xué)家、哈佛大學(xué)知名教授 Boaz ...

2022-09-20 標(biāo)簽：代碼機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1424 0

利用TinyML在MCU上實現(xiàn)AI/ML推論工作

眾所皆知，MCU運算力有限(相對于IoT網(wǎng)關(guān)、手機、計算機)，而AI/ML向來耗用運算力，如此TinyML的技術(shù)主張豈不矛盾?事實上，MCU的運算力也非...

2022-09-20 標(biāo)簽：微控制器mcu機器學(xué)習(xí) 2485 0

狗狗眼里的世界是什么樣？從狗的大腦中解碼視覺圖像

來自埃默里大學(xué)的一項研究從狗的大腦中解碼了視覺圖像，首次揭示了狗的大腦如何重建它所看到的東西。這項研究發(fā)表在《可視化實驗期刊》上。

2022-09-19 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)視覺圖像 2053 0

研究人員開發(fā)出基于機器學(xué)習(xí)信號處理模塊相結(jié)合的個性化傳感器

據(jù)麥姆斯咨詢報道，貝魯特美國大學(xué)（American University of Beirut）的研究人員開發(fā)出一款利用電磁波與定制基于機器學(xué)習(xí)（ML）信...

2022-09-15 標(biāo)簽：傳感器信號處理電磁波 735 0

Transformer的核心概念

今天，為了方便讀者學(xué)習(xí)，我們將試圖把模型簡化一點，并逐一介紹里面的核心概念，希望讓普通讀者也能輕易理解，并提供ppt下載。 課件介紹 課件完整內(nèi)容 ? ...

2022-09-14 標(biāo)簽：模型機器學(xué)習(xí)Transformer 1296 0

基于機器學(xué)習(xí)的視覺系統(tǒng)運動控制

運動控制技術(shù)的多樣性，常常會讓用戶覺得開始使用它們有些不知所措。本文將為機器視覺領(lǐng)域的專業(yè)人士介紹運動控制的基礎(chǔ)知識。

2022-09-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器視覺機器學(xué)習(xí) 1673 0

AI功耗爆炸式增長，機器學(xué)習(xí)卻正在消耗過多的能源

“在許多應(yīng)用領(lǐng)域中，業(yè)界已經(jīng)開發(fā)出高效的 ML FPGA 和 ASIC，以降低訓(xùn)練和推理的功耗，并且正在進行大量投資來延續(xù)這一趨勢?！?/p>

2022-09-08 標(biāo)簽：云計算AI機器學(xué)習(xí) 1197 0

為什么在無線通信中使用AI？

使用 MATLAB，您能夠： · 使用無線波形發(fā)生器以合成和無線信號形式生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) · 通過向生成的信號添加射頻損傷和信道模型來增強信號空間 ·...

2022-09-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無線通信AI 1798 0

基于Trio的路由器體系結(jié)構(gòu)

我們提出并設(shè)計了一種使用Trio的定時器線程的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)滯留者緩解技術(shù)。我們在測試平臺上使用三個真實的DNN模型（ResNet50、DenseNet161和...

2022-09-08 標(biāo)簽：定時器機器學(xué)習(xí)Trio 1309 0

如何利用機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)子啊6h內(nèi)生成芯片版圖

芯片版圖設(shè)計是一項精密的工作，設(shè)計時需要綜合考慮芯片面積、性能和功耗。版圖設(shè)計人員試圖在最小化芯片區(qū)域的同時，盡可能縮短布線長度，避免走線擁擠，并滿足時...

2022-09-07 標(biāo)簽：云計算微處理器機器學(xué)習(xí) 1130 0

實現(xiàn)產(chǎn)線機器學(xué)習(xí)的解決方案

近年來隨著時代的變遷以及技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)的制造型態(tài)也歷經(jīng)多次改革，而工業(yè)近期的重大轉(zhuǎn)變發(fā)生于2011年由德國政府所發(fā)起的工業(yè)4.0（Industrie ...

2022-09-06 標(biāo)簽：傳感器人工智能機器學(xué)習(xí) 844 0