現(xiàn)在人工智能是各大行業(yè)的技術(shù)寵兒，不少的巨頭紛紛入局，創(chuàng)業(yè)者也是只增不減，在這股大浪潮下機器學(xué)習(xí)成為了關(guān)鍵點。 關(guān)于科技行業(yè)，我最喜歡的一件事就是，科技從大公司的高端產(chǎn)品向廉價產(chǎn)
最近在嘗試將所有的機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的模型用Python來實現(xiàn)，大致的學(xué)習(xí)思路如下： 分類器 回歸與預(yù)測 時間序列 所有的模型先用 Python語言實現(xiàn)，然后用T
一、多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三部分組成：輸出層、隱藏層、輸出層，每層由單元組成； 輸入層由訓(xùn)練集的實例特征向量傳入，經(jīng)過連接結(jié)點的權(quán)重傳入下一層，前一層的輸出是下一層的輸
賽靈思 INT8 優(yōu)化為深度學(xué)習(xí)推斷提供了性能最佳、能效最高的計算技術(shù)。賽靈思的集成式 DSP 架構(gòu)與其他 FPGA DSP 架構(gòu)相比，在INT8 深度學(xué)習(xí)運算上能實現(xiàn) 1.75 倍的解決方案級
人工智能的火熱程度蔓延到了機器人領(lǐng)域。機器人在中國市場上存在著巨大的發(fā)展空間，各種機器人奔涌而出，各行業(yè)都均有涉及，警用機器人的使用也在不斷地提高。 近年來，在人工智能與機器人技
人工智能爆發(fā)后估計有許多人都開始恐慌，因為人工智能的強大將會超越人類，霍金也曾說過，人工智能將有可能會取代人類。但也有人說，那些擔(dān)心 AI 會搶走他們工作的人其實大可不必如此緊張，因為AI
摘 要：本文選擇了一種新穎的圖像縮放算法進(jìn)行FPGA硬件實現(xiàn)。該算法基于奇偶分解的思想，具有復(fù)雜度低、硬件需求小和縮放效果良好等突出優(yōu)點。首先利用MATLAB對該算法進(jìn)行了功能驗證，然后用縮放耗
選用NI CompactRIO作為機器人的“小腦”。NI CompactRIO是美國NI公司的工業(yè)級嵌入式控制器，集成以太網(wǎng)接口和RS232串行接口，具有體積小，高可靠性
本文共分為四個部分：第一部分SDN的概述；第二部分：Openflow技術(shù)及其相關(guān)組件和研究的進(jìn)展；第三部分：SDN面臨的問題和解決思路；第四部分：SDN的應(yīng)用部署。 第一部分：SDN概述
在科學(xué)技術(shù)剛剛萌芽的時候，科學(xué)家Blaise Pascal和Von Leibniz就想到了有朝一日能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能。即讓機器擁有像人一樣的智能。 機器學(xué)習(xí)是AI中一條重要的發(fā)展線，在工業(yè)
摘 要： 在FPGA平臺上應(yīng)用System Generator工具實現(xiàn)了高精度頻率估計Rife算法。不同于傳統(tǒng)的基于HDL代碼和IP核的設(shè)計方法，采用System Generator工具可以使復(fù)
角度傳感器在與FPGA 正確配合下能夠幫助工程師打造出無與倫比的機械。 自從人類發(fā)明了轉(zhuǎn)輪，我們就希望了解如何通過改變精度提高轉(zhuǎn)輪轉(zhuǎn)動效率。在過去幾個世紀(jì)，科學(xué)家和工程師已經(jīng)研發(fā)了許多方
FPGA的最大優(yōu)勢之一是您能夠利用其嵌入式DSP模塊解決最棘手的數(shù)學(xué)傳遞函數(shù)。多項式近似法就是此方面的良方。 由于其靈活性與高性能，F(xiàn)PGA已經(jīng)在眾多需要計算復(fù)雜數(shù)學(xué)題或傳遞函數(shù)的工業(yè)、
開發(fā)者到底應(yīng)該學(xué)習(xí)哪種編程語言才能獲得機器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)這類工作呢？這是一個非常重要的問題。我們在許多論壇上都有討論過。現(xiàn)在，我可以提供我自己的答案并解釋原因，但我們先看一些數(shù)據(jù)。畢竟，這是機器
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