最近在尝试将所有的机器学习与深度学习的模型用Python来实现，大致的学习思路如下： 分类器 回归与预测 时间序列 所有的模型先用 Python语言实现，然后用T
一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成； 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输
赛灵思 INT8 优化为深度学习推断提供了性能最佳、能效最高的计算技术。赛灵思的集成式 DSP 架构与其他 FPGA DSP 架构相比，在INT8 深度学习运算上能实现 1.75 倍的解决方案级
人工智能的火热程度蔓延到了机器人领域。机器人在中国市场上存在着巨大的发展空间，各种机器人奔涌而出，各行业都均有涉及，警用机器人的使用也在不断地提高。 近年来，在人工智能与机器人技
人工智能爆发后估计有许多人都开始恐慌，因为人工智能的强大将会超越人类，霍金也曾说过，人工智能将有可能会取代人类。但也有人说，那些担心 AI 会抢走他们工作的人其实大可不必如此紧张，因为AI
摘 要：本文选择了一种新颖的图像缩放算法进行FPGA硬件实现。该算法基于奇偶分解的思想，具有复杂度低、硬件需求小和缩放效果良好等突出优点。首先利用MATLAB对该算法进行了功能验证，然后用缩放耗
选用NI CompactRIO作为机器人的“小脑”。NI CompactRIO是美国NI公司的工业级嵌入式控制器，集成以太网接口和RS232串行接口，具有体积小，高可靠性
本文共分为四个部分：第一部分SDN的概述；第二部分：Openflow技术及其相关组件和研究的进展；第三部分：SDN面临的问题和解决思路；第四部分：SDN的应用部署。 第一部分：SDN概述
在科学技术刚刚萌芽的时候，科学家Blaise Pascal和Von Leibniz就想到了有朝一日能够实现人工智能。即让机器拥有像人一样的智能。 机器学习是AI中一条重要的发展线，在工业
摘 要： 在FPGA平台上应用System Generator工具实现了高精度频率估计Rife算法。不同于传统的基于HDL代码和IP核的设计方法，采用System Generator工具可以使复
角度传感器在与FPGA 正确配合下能够帮助工程师打造出无与伦比的机械。 自从人类发明了转轮，我们就希望了解如何通过改变精度提高转轮转动效率。在过去几个世纪，科学家和工程师已经研发了许多方
FPGA的最大优势之一是您能够利用其嵌入式DSP模块解决最棘手的数学传递函数。多项式近似法就是此方面的良方。 由于其灵活性与高性能，FPGA已经在众多需要计算复杂数学题或传递函数的工业、
开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢？这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在，我可以提供我自己的答案并解释原因，但我们先看一些数据。毕竟，这是机器
