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XilinxZynq系列FPGA实现神经网络中相关资源评估
关注我们更多精彩等你发现!Xilinx zynq系列FPGA实现神经网络评估本篇目录1. 内存占用 1.1 FPGA程序中内存的实现方式 1.2 Zynq的BRAM内存大小 1.3 一个卷积操作占用的内存2. PipeCNN可实现性 PipeCNN论文解析:用OpenCL实现FPGA上的大型卷积网络加速 2.1 已实现的PipeCNN资源消耗3. 实现大型神经网络的方
FPGA技术江湖
2024-12-16
39浏览
悠进电装董延聪:打通精密线束“神经网络”
当一辆汽车在路上行驶,确保车内各类电气信号正常传递和电力供给的关键是什么?当我们需要调节温度、保鲜食物、清洗衣物,促使空调、冰箱、洗衣机等家用电器正常运转的又是什么?正是那不起眼却功不可没的线束总成,它们犹如机械的“神经网络”,源源不断地将数据输送到各部件和系统。青岛悠进电装股份有限公司(以下简称“悠进电装”),隶属青岛三元集团股份有限公司,致力于打造像这样的精密线束“神经网络”。在企业领航人董延
线束中国
2024-11-08
254浏览
CMP市场竞争激烈,如何通过SSA优化的广义回归神经网络(GRNN)实现突破
铜化学机械抛光(CMP)是集成电路制造中实现局部和全局平坦化的关键步骤,其中抛光速率是评估抛光液性能的重要指标之一。然而,由于铜抛光液的成分复杂,与铜之间的化学反应难以预料,因此需要大量的实验数据来调控抛光速率,这不仅耗费大量的人力、物力和财力,还延长了研发周期。为了提高铜CMP抛光速率预测的准确性,江苏海洋大学的科研人员提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用
DT半导体材料
2024-10-22
286浏览
综述:光学神经网络进展与挑战
光学神经网络(Optical Neural Networks,ONNs)是一种利用光学元器件(如波导、调制器、探测器等)实现人工神经网络功能的计算系统。它通过利用光信号的传播特性来实现信息处理和计算功能,具有低延迟、低能耗、大带宽以及抗电磁干扰强等优势。清华大学陈宏伟团队联合国防科技大学团队,以“Optical neural networks: progress and challenges”为题
MEMS
2024-10-15
578浏览
新型脉冲神经网络+大模型研究进展!
知识酷Pro 👆学显示行业知识找小酷!第1698篇推文深度学习已经彻底改变了人工智能(AI),在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著进展。此外,近年来大型语言模型(LLMs)的成功推动了大规模神经网络研究的热潮。然而,计算资源和能耗需求的不断增加促使人们开始寻找更加节能的替代方案。受人脑启发,脉冲神经网络(SNNs),即第三代神经网络,通过事件驱动的脉冲提供了节能计算的前景。为了为构
BOE知识酷
2024-09-19
670浏览
基于神经网络的混叠光谱解耦算法用于中红外多组分气体的精确传感
近日,中国科学院合肥物质院安光所高晓明研究员团队在实现基于神经网络的混叠光谱智能抗扰方面取得新进展,相关研究成果以《基于神经网络的混叠光谱解耦算法用于中红外多组分气体的精确传感》为题发表在国际知名期刊ACS Sensors(SCI一区, IF=8.2)。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)是一种用于非接触式实时测量的红外光谱技术,它与波长调制光谱(WMS)相结合,具有灵敏度更高、检测限更低等
MEMS
2024-08-28
566浏览
一种新型的神经网络更具可解释性
点击蓝字 关注我们SUBSCRIBE to USISTOCK人工神经网络(https://spectrum.ieee.org/what-is-deep-learning)——受生物大脑启发的算法——是现代人工智能的核心,在聊天机器人和图像生成器之后。但是,由于它们有很多神经元,它们可能是黑匣子(https://www.nature.com/articles/d41586-024-01314-y),
IEEE电气电子工程师学会
2024-08-26
520浏览
NeuraLink-N1神经网络芯片设计细节
现在脑机接口的硬件部分就是Link和intan有实物了吧?Link其实也没有披露特别多的细节,但是作为构架的学习应该是够的。有微电子的基础可能做这个东西会好一些。几代电路的样子神经元脉冲的第一个问题是振幅,通常小于 10 微伏。放大只有 10 微伏的信号需要 43 dB 至 60 dB 的系统增益,以便将信号置于板载 ADC 的 10 位分辨率范围内(~ 1 mV)。阻抗问题加剧了 ADC 分辨率
云深之无迹
2024-08-18
630浏览
重磅!清华“太极-Ⅱ”光芯片面世!另辟蹊径,实现光计算系统大规模神经网络高效精准训练!成果登Nature
重磅新课上线!连载过程中5折优惠《ESD与Latch-up: 高抗性与解决方案》据清华大学官方消息,清华大学电子工程系方璐教授课题组、自动化系戴琼海院士课题组另辟蹊径,首创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。以下内容整理自清华大学官方公
EETOP
2024-08-08
765浏览
基于视觉的触觉感知系统,结合神经网络实现多模态触觉感知
据麦姆斯咨询报道,近期,华南师范大学李昕明研究员课题组在多模态接触信息感知方面取得重要进展,该研究探索开发了一种基于视觉的多模态触觉感知策略,通过分析触觉的视觉表征实现接触力、接触姿态、接触位置以及接触物体类别的准确识别。研究成果以“A Vision-Based Tactile Sensing System for Multimodal Contact Information Perception
MEMS
2024-07-20
825浏览
国产芯上运行TinyMaxi轻量级的神经网络推理库-米尔基于芯驰D9国产商显板
本篇测评由与非网的优秀测评者“短笛君”提供。本文将介绍基于米尔电子MYD-YD9360商显板(米尔基于芯驰D9360国产开发板)的TinyMaxi轻量级的神经网络推理库方案测试。算力测试TinyMaix 是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库,即 TinyML 推理库,可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型~ 开源地址:https://github.com/sipeed/TinyMaix搭建
米尔电子嵌入式
2024-07-05
460浏览
【光电智造】用光像大脑一样计算?光子神经网络
今日光电 有人说,20世纪是电的世纪,21世纪是光的世纪;知光解电,再小的个体都可以被赋能。追光逐电,光赢未来...欢迎来到今日光电!----追光逐电 光赢未来----来源:光波常申明:感谢原创作者的辛勤付出。本号转载的文章均会在文中注明,若遇到版权问题请联系我们处理。 ----与智者为伍 为创新赋能----【说明】欢迎企业和个人洽谈合作,投稿发文。欢迎联系我们诚招运营合伙人 ,对新媒体感
今日光电
2024-07-04
441浏览
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域,为人工智能成像技术带来了进展。记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对散射介质后的物体进行高效、清晰的成像。这不仅是对传统光学成像技术的一次颠覆,更是卷积网络在人工智能中应用潜力
MEMS
2024-06-21
640浏览
【光电智造】神经网络之CNN与RNN的关系
今日光电 有人说,20世纪是电的世纪,21世纪是光的世纪;知光解电,再小的个体都可以被赋能。追光逐电,光赢未来...欢迎来到今日光电!----追光逐电 光赢未来----1、CNN介绍CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。1.1 Why CNN for Image①为什么引入CNN ?图
今日光电
2024-05-06
596浏览
【光电智造】搭建Yolov8神经网络来进行物体检测的详尽教程!
今日光电 有人说,20世纪是电的世纪,21世纪是光的世纪;知光解电,再小的个体都可以被赋能。追光逐电,光赢未来...欢迎来到今日光电!----追光逐电 光赢未来----一、简介通过这篇文章,我开始了一系列关于YOLOv8的教程--用于计算机视觉的最先进的人工神经网络。特别是,这个模型可以用来解决分类、物体检测和图像分割问题。所有这些方法都是用来检测图像或视频中的物体,但方式不同,如下所示。
今日光电
2024-01-28
1074浏览
苹果推出DeepPCR算法:加速神经网络训练和推理能力
12 月 16 日消息,苹果公司近日发布了 DeepPCR 机器学习算法,通过并行处理常规顺序操作,可以加速神经网络的推理和训练。神经网络已能处理文本或图片合成、分割和分类等复杂任务。不过由于计算需求过大,神经网络训练和反馈结果的时间可能需要数天或者数周。神经网络处理过程中,目前广泛采取并行化技术,可以加速训练和推理速度。不过神经网络中的一些操作仍然是按顺序完成的,扩散模型通过一系列的去噪阶段生成
深圳飙叔
2023-12-16
578浏览
计算机视觉+神经网络,用于高通量微流控单细胞(酵母)图像分析
据麦姆斯咨询报道,近日,东南大学集成电路学院、电子科学与工程学院朱真教授课题组在酿酒酵母单细胞复制衰老寿命图像分析算法方面取得了重要进展。该研究结合计算机视觉和神经网络算法,应用在高通量微流控芯片所得到的大批量时序显微图像分析上,成功实现了对酵母细胞增殖衰老过程中细胞出芽、解剖事件的识别和复制寿命的自动化精准分析。相关成果以题目为“A computer vision and residual ne
MEMS
2023-12-13
880浏览
AI生图太诡异?马里兰&NYU合力解剖神经网络,CLIP模型神经元形似骷髅头
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权【导读】神经网络黑盒怎么解释?马里兰大学和NYU研究人员开启了新的尝试。AI黑盒如何才能解?神经网络模型在训练的时,会有些ReLU节点「死亡」,也就是永远输出0,不再有用。它们往往会被被删除或者忽略。恰好赶上了模糊了生与死的界限的节日——万圣节,所以这是探索那些「死节点」的好时机。对于大多数图像生成模型来说,会输出正面的图像。但是优
OpenCV学堂
2023-11-03
885浏览
下一代神经网络:NVIDIAResearch在NeurIPS大会上发布一系列AI技术进步
NVIDIA 研究人员正在与世界各地的学术机构合作,推进生成式 AI、机器人和自然科学领域的进步。在全球顶级 AI 会议之一 NeurIPS 上,NVIDIA 将介绍其中的十几个项目。NeurIPS 大会将于太平洋时间 12 月 10 日至 16 日在新奥尔良举行,汇集了生成式 AI、机器学习、计算机视觉等领域的专家。在此次大会上,NVIDIA Research 将展示一系列创新,包括将文本转化为
英伟达NVIDIA中国
2023-11-03
898浏览
特斯拉再强调FSD技术细节,号称“不使用高精地图、只依靠神经网络和大量数据运作”
关注公众号,点击公众号主页右上角“ ··· ”,设置星标,实时关注智能汽车电子与软件最新资讯10 月 3 日消息,特斯拉此前多次强调,其 FSD 技术不使用高精度地图,依靠“视觉识别”实现自动驾驶,日前其官方账号转发了特斯拉硅谷车主俱乐部发布的一段短视频,并重申了 FSD 的相关技术细节。据悉,特斯拉硅谷车主俱乐部发布的视频中,展示了 FSD 如何在没有任何导航的情况下湖边的一条土路上行驶。该俱乐
智能汽车电子与软件
2023-10-06
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超低功耗神经网络MCU如何实现图像识别、语音识别等AI应用?
转自 | 电子森林不知道大家有没有发现,AI 的应用已经遍布我们生活的各个角落,比如:Siri、小爱同学、违章抓拍等。如果你也想要从事嵌入式开发工作,你有必要了解并掌握 AI 相关的知识和技术。大家可以通过MAX78000设计大赛(第2季)超低功耗神经网络MCU实现图像识别、语音识别等AI应用的项目来提升自己的技能。MAX78000设计大赛(第2季)MAX78000人工智能设计大赛正在火热进行中,
strongerHuang
2023-09-26
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安全可靠的接口IP——汽车神经网络的构筑者
汽车的智能化正成为不可阻挡的趋势。最近几年,这个人们曾无比熟悉的代步工具正悄然进化,逐渐发展成为一个全新的智能移动空间。无论是智能导航、娱乐或办公,还是终极的自动驾驶,智能化的汽车正在深刻改变人们的出行和生活方式。汽车的智能化也提升了汽车整体的价值链,使汽车芯片在这个过程中被重估,成为汽车行业新的利润增长点。不过,汽车芯片不仅需要面对比消费级和工业级电子元件更为苛刻的外部工作环境,还对可靠性和安全
TechSugar
2023-09-12
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周琦炜:我为大飞机C919搭建“血管神经网络”
来源:中工网在“工匠大会”上海市总工会展区,C919大型客机全金属模型闪闪发光,观展的人络绎不绝。C919飞机,是我国按照国际民航规章自行研制、具有自主知识产权的大型喷气式民用飞机。许多大国工匠、上海工匠在C919大型客机研制生产中都做出了重要贡献,为大飞机搭建“血管神经网络”的周琦炜就是其中之一。国产大飞机C919火了,周琦炜也更忙了。哪怕提前打过招呼,哪怕电话连环轰炸,也难见到周琦炜一面。7月
线束世界
2023-07-30
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【AI简报20230728期】医疗领域中的AI大模型,详解C++从零实现神经网络
1. 生成式AI如何在智能家居中落地?原文:https://mp.weixin.qq.com/s/hW7z0GFYe3SMKRiBizSb0A作为一种通过各种机器学习方法从数据中学习对象的组件,进而生成全新的、完全原创的内容(如文字、图片、视频)的AI。生成式AI近年来发展非常迅速,它可以实现新的应用和用途,创造新内容的能力为新的应用开辟了许多可能性,尤其在智能家居中,生成式AI更是大有可为。通过
RTThread物联网操作系统
2023-07-28
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只要你用ReLU,就是“浅度学习”:任意ReLU神经网络都有等效3层网络
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 量子位 授权只要你用了ReLU,我们就是好朋就是“浅度学习”。最近有研究证明,所有基于ReLU的深度神经网络都可以重写为功能相同的3层神经网络。基于这个证明,伦敦国王学院的研究团队还提出一种为任意ReLU网络找到相应浅层网络的算法。由此产生的浅层网络是透明的,可用于解释网络的行为。只要通过算法,就能找到任意深度ReLU网络的对应浅层网络。对此网
OpenCV学堂
2023-07-02
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