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fpga,深度学习 文章

从做工程师第一天起就要设想如何进行硬件测试

  •   调试数字硬件设计可能压力大、耗时长,但我们有办法来缓解压力。  工程设计项目中最令人振奋的时刻之一就是第一次将硬件移到实验室准备开始集成测试的时候。开发过程中的这个阶段通常需要很长时  调试数字硬件设计可能压力大、耗时长,但我们有办法来缓解压力。  工程设计项目中最令人振奋的时刻之一就是第一次将硬件移到实验室准备开始集成测试的时候。开发过程中的这个阶段通常需要很长时间,也会对所有的项目工程师造成很大的压力。不过,现有的工具和方法能减轻压力,帮助推进项目进展。  让我们来看一下,如何在将设计推进到更高层
  • 关键字: FPGA  硬件设计  

腾讯医疗AI最新研究成果,用深度学习分割头颈组织区域助力靶向治疗

  •   近日,腾讯医疗AI实验室与美国加州大学联合发布最新研究成果《器官神经网络:深度学习用于快速和全自动整体头颈危及器官靶区勾画》。  据了解,在传统的头颈癌放疗过程中,为了保证最大程度让放射计都集中在靶区内,降低其他正常组织和器官受到影响的可能,医生通常会根据患者的CT图像手绘放疗靶区和危及器官。但实际问题是,手绘会花费医生大量的时间,对于患者来说,不仅治疗效率低,更重要的是可能会耽误最佳治疗时间。  因此,腾讯医疗AI实验室和加州大学提出,用深度学习模型建立一个“器官神经网络”,在1秒钟内对整张CT所有
  • 关键字: 深度学习  AI  

Achronix出席2018世界集成电路大会并在人工智能与半导体专场发言

  •   2018年10月22日--24日,Achronix半导体公司出席了在北京亦庄举行的“2018北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会(世界集成电路大会)”,公司亚太区总经理罗炜亮(Eric Law)出席了大会的人工智能(AI)与半导体专场,并介绍了Achronix的Speedcore嵌入式FPGA(Speedcore eFPGA)在人工智能芯片设计中的诸多优势和广泛应用。  Achronix亚太区总经理罗炜亮在世界微电子大会人工智能专场上演讲  2018北京微电子国际研讨会的指导单位包括工业和信息化
  • 关键字: Achronix  FPGA  

莱迪思拓展其超低功耗sensAI技术集合,为“实时在线”的终端AI应用打造最佳解决方案

  •   无论是作为协处理器、独立的处理单元亦或是简单的桥接,只要客户寻求的价值定位是创新、快速上市、低延迟、灵活的IO以及可编程性,FPGA就有其独特的优势。灵活IO可以在不同的应用场景支持不同类别的传感器甚至处理多个传感器交互和融合。AI目前还在初步阶段,我们预计神经网络引擎需要可编程性持续演进和优化。通用的MCU功耗和延迟一般会较高,加入固化的加速器虽然可以改善当下的性能,在未来几年内不能持续优化的缺陷会是个很大的限制。在新一版的CNN加速器IP, 我们针对了神经网络的需求来优化了DRAM存储器带宽使得E
  • 关键字: 莱迪思,FPGA  

FPGA应用供电设计一点通

  •   FPGA被广泛应用于各种产品,具有开发时间短、成本效益高以及灵活的现场重配置与升级等诸多优点。很多新型FPGA利用先进的技术实现低功耗和高性能。他们通过新的制造工艺降低了内核电压,从而扩大电源电压范围并提高电流量。很多FPGA对每个电源轨的供电需求不尽相同,而这些不同的电源有不同的电压输出和时序要求以及不同的噪声灵敏度要求。电源模块是满足这些供电需求的理想选择。  一个电源模块包括控制器、FET、电感器和大部分无源器件,而这些器件都在一个封装内,仅需外部配备输入和输出电容器即可完成系统设计。数字电源模
  • 关键字: FPGA  电源模块  

将首次举办超深度学习人工智能培训

  •   人类制造技术从手工控制、逻辑控制、程序控制、将进入智能控制时代。智能制造源于人工智能,但当前人工智能主流算法的“深度学习DL”由于需支撑的硬件资源大、训练时所需要的数据标注成本极高,应用效果完全取决于庞大的数据集、模型的训练绕不开NP问题等缺陷,因此存在黑箱问题、不能在工业和嵌入式系统应用。  日本阿波罗株式会社首席科学家顾泽苍博士(中国籍),在二十多年研究和实践人工智能的经验和成果基础上,针对“深度学习DL”的缺陷,发明了“超深度学习SDL”模型,并计划产业化做成应用开发板,可以让小单位或个人方便地
  • 关键字: 深度学习  人工智能  

一文了解FPGA蝶变之旅 原来它才是英特尔、英伟达的隐形对手?

  •   一直在与自己赛跑的FPGA独行侠——赛灵思(Xilinx),在其2018开发者大会(XDF)上重磅发布了业界7nm自适应计算加速平台 (ACAP)首款产品——Versal。赛灵思总裁及CEO Victor Peng在解释Versal名称意义时说,Versal寓意Versatile (多样化的)+ Universal(通用的), 代表集多样性和通用性一体,是一款可面向所有应用、面向所有开发者的平台级产品。而Versal的面世表明赛灵思已不再是单纯的FPGA公司,而转变成平台公司。这也意味着赛灵思将不再囿
  • 关键字: FPGA  英特尔  英伟达  

莱迪思半导体公司任命Esam Elashmawi为首席营销和战略官

  •   莱迪思半导体公司,客制化智能互连解决方案市场的领先供应商,近日宣布任命Esam Elashmawi为首席营销和战略官,即日上任。Elashmawi先生将为莱迪思带来他在销售、市场营销、战略规划和综合管理等领域的丰富经验。加入莱迪思之前,Elashmawi先生曾任Microsemi公司高级副总裁兼总经理,管理公司的FPGA、存储和时序解决方案产品线,业绩出众。  莱迪思总裁兼首席执行官Jim Anderson表示:“正值公司吸引高层次人才之际,我们很高兴Esam Elashmawi加入莱迪思领导团队,担
  • 关键字: 莱迪思  FPGA  

Google以深度学习协助检测胸腺癌转移 错误率降2倍

  •   10月17日下午消息,据中国台湾地区媒体报道,Google提出了一套基于LYNA(LYmph Node Assistant)的诊断方法,透过LYNA演算法,病理学家将可以更容易的检测出,胸腺癌细胞在淋巴结上的微转移,不只让幻灯片检验时间减半,还让错误率下降两倍。但Google提到,虽然研究已经有初步的成果,但是要到实际应用还有一段很长的路要走。  以显微镜检查病患的肿瘤,被视为癌症诊断的黄金标准,而且对预测以及治疗决策有决定性的影响,淋巴结转移与大多数的癌症相关,同时也是广泛被采用的TNM癌症分期重要
  • 关键字: Google  深度学习  

Xilinx变身平台公司,面向数据中心和AI推出自适应平台

  •   Xilinx开发者大会(XDF)日前在京举行,公司新总裁兼首席执行官Victor Peng先生亲临会场,介绍了Xilinx(赛灵思)的战略及转型成果。  Victor说,他喜欢不断设定目标,然后为此调整和转变,去实现这个目标。Xilinx现在不再定位为FPGA公司,而是定位为平台公司,并宣布了一个全新的品类,即自适应加速平台ACAP。  因为随着数据爆炸,传统市场和业务都受到了颠覆,而且还出现了人工智能,人们要以更加迅速地变化来满足不断变化的要求和标准。所以就像自然界能够适应环境的物种一样,在数字世界
  • 关键字: Xilinx  FPGA  

云端实时视频流解决方案由赛灵思与华为率先在华提出

  •   2018年10月12日,华为全联接大会在上海召开,此次大会上自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.)、华为和 NGCodec宣布开发中国首款云端高效率视频编码 (HVEC) 解决方案。Xilinx开发了高度灵活的自适应处理平台,可以为从端到边缘再到云的各种应用的快速创新提供强大支持,它为此次方案的提出出了不少力。该解决方案独家采用赛灵思 Virtex UltraScale+™ FPGA 和 NGCodec 的全新 H.265 视频编码器。赛灵思 FPGA 助力 NGCode
  • 关键字: Xilinx  FPGA  

贸泽9月新添300余新品

  •     致力于快速引入新产品与新技术的业界知名分销商贸泽电子 (MouserElectronics),首要任务是提供来自全球700多家厂商的新产品与技术,帮助客户设计出先进产品,并加快产品上市速度。     贸泽2018年9月发布了超过302种新品,这些产品均可以当天发货。     贸泽上月引入的部分产品包括:Micron串行NOR闪存 Micron串行NOR闪存具有先进的接口和低引脚数,简单易用,是适用于代码映射应用的简单解决方案。先进的安全技
  • 关键字: FPGA  闪存  

Arm联手赛灵思FPGA提供免费的Cortex-M处理器,助力开发人员拓展设计边界

  •   Arm宣布与赛灵思携手合作,通过Arm DesignStart项目将Arm Cortex-M处理器的优势带入FPGA项目开发,助力嵌入式开发人员快速、免费、方便地获取成熟的Arm IP。  随着科技的持续快速发展和不断突破,业界对产品设计灵活性的需求也随之提升。据预测,2016年至2022年期间,现场可编程门阵列(FPGA)/可编程逻辑器件(PLD)出货量将增长74%。*这一发展趋势给OEM厂商带来了更大压力——他们需要以更快的速度和更少的投资开发灵活且基于应用程序优化的设计。为满足这些需求,无论采用
  • 关键字: Arm  FPGA  

GPU、FPGA、ASIC、TPU四大AI芯片“争奇斗艳”

  •   AI芯片是当前科技产业和社会关注的热点,也是AI技术发展过程中不可逾越的关键一环,不管有什么好的AI算法,要想最终应用,就必然要通过芯片实现。  谈AI芯片,就必须先对AI下一个定义。在莱迪斯半导体亚太区资深事业发展经理陈英仁看来,“AI神经网络”不是简单定义为某类产品,而是一个新的设计方法,“传统的一些算法,是照规则、照逻辑的,神经网络是用数据训练出来的结果。”那今天小编就给大家剖析四大AI芯片。  四大AI芯片  GPU:又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一
  • 关键字: GPU  FPGA  ASIC  

超低功耗FPGA在可穿戴产品的应用

  •   实时在线的环境感知是许多可穿戴产品希望实现的功能。为了实现实时在线且准确的传感,通常采用两级处理的方式来最小化功耗。第一级通常是超低功耗实时在线的推理引擎,用于执行音频、视频或IMU检测,而第二级,更耗电的应用处理器保持在睡眠模式。当检测到预设的触发情况(例如关键短语、有人出现或特定手势)时,推理引擎唤醒应用处理器。FPGA的并行处理能力和功耗被认为非常适合低延迟和实时在线模式的推理功能。除了适用于各种互连应用,iCE40 UltraPlus还具有1mW的超低功耗和WLCSP封装,使其成为实时在线可穿
  • 关键字: FPGA  UltraPlus  
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fpga,深度学习介绍

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