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搜索资源列表

  1. DSP入门学习课件 初学者课件

  2. 一些关于DSP技术的入门知识 进入21世纪之后，数字化浪潮正在席卷全球，数字信号处理器DSP（Digital Signal Processor）正是这场数字化革命的核心，无论在其应用的广度还是深度方面，都在以前所未有的速度向前发展。本章主要对数字信号处理进行简要介绍。 首先对数字信号处理进行了概述，介绍了DSP的基本知识；接着介绍了可编程DSP芯片，对DSP芯片的发展、特点、分类、应用和发展趋势作了论述；然后介绍DSP系统，对DSP系统的构成、特点、设计过程以及芯片的选择进行了详细的介绍；最后

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2010-09-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：iwantload

  1. 百度硅谷warp-CTC

  2. Warp-CTC是百度前期为了在最新的计算机芯片上更快速运行而专门研发的一种改良版深度学习算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-05-01
    • 文件大小：257024
    • 提供者：u011082860

  1. 人工智能芯片

  2. 随着行业发展环境的趋好，人工智能芯片企业间的竞争将不断加剧，行业内企业间并购整合与资本运作将日趋频繁，优秀的人工智能芯片企业必须重视对行业市场的研究，特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：38912
    • 提供者：algofei

  1. 寒武纪的指令集paper

  2. 这是寒武纪发表的paper，里面主要讲述了寒武纪的指令集

  3. 所属分类：机器学习

  1. AI芯片产业生态梳理.

  2. 对人工智能领域，尤其是深度学习，在AI芯片研究方面的进展做介绍

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：lowkey159357

  1. MIT深度神经网络硬件架构设计教程

  2. MIT EYERISS芯片设计指导教程，基于FPGA/ASIC神经网络设计的干货

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-03
    • 文件大小：47185920
    • 提供者：dengxf01

  1. 2018年密码芯片学术会议论文集

  2. 收录论文 3.1 An Efficient SCA Leakage Model Construction Method Under Predictable Evaluation……………………………………………………………………9 3.2 Anole A Highly Efficient Dynamically Reconfigurable Crypto - Processor for Symmetric-Key Algorithms …««««««……………………………20 3.3 Side

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-25
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：sung1958

  1. 一盒多购在深度学习开题报告中的运用

  2. 早期嵌入式处理系统通常由一个微控制器和一系列外设构成。这些系统通常用来完成获取少量数据、处理数据、做出决策、基于决策结果输出信息等工作。在某些情况下会实现简单的人机交互接口如读取键盘并显示结果。处理需求、同时产生需求，以现在的标准来看似乎微不足道。现代嵌入式系统通常需要处理和分析十亿字节级的海量数据，而且常常在确定性和低延时运算上还有一些额外要求。许多应用还要求系统在满足相关行业标准的同时可靠符合可靠性和安全性要求。 目前，似乎还不可能在单一处理器上同时满足处理高带宽数据、执行系统应用程序、响

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2019-04-28
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：hyp2437701

  1. 华为深度学习框架MindSpore正式开源：自动微分不止计算图.md

  2. 今年的华为开发者大会 HDC 2020 上，除了**昇腾、鲲鹏等自研芯片硬件平台**之外，最令人期待的就是**深度学习框架 MindSpore 的开源**了。今天上午，华为 MindSpore **首席科学家陈雷**在活动中宣布这款产品正式开源，我们终于可以在开放平台上一睹它的真面目。 本文是根据机器之心报道的MindSpore 的开源介绍而整理的.md笔记 作为一款支持**端、边、云独立/协同的统一训练和推理框架，华为希望通过这款完整的软件堆栈，实现**一次性算子开发、一致的开发和调试体验

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：16384
    • 提供者：qq_27206435

  1. AICC2019人工智能计算大会资料

  2. 人工智能计算导论.pdf,2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告.pdf,Facebook深度学习发展与PyTorch创新.pdf,面向人脸识别超分辨率的竞赛.pdf,POWER9对AI平台建设实践分享.pdf,人工智能在半导体显示行业应用.pdf,应用融合推动智能计算升级.pdf,指静脉：机密与便捷融合.pdf,视觉智能伴随每份快递“快乐”到家.pdf,后通用芯片时代：AI应用引领数据中心变革.pdf.pdf,统一的大数据分析 + AI 平台.pdf.pdf,ETC发展与车路协同构想

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：77594624
    • 提供者：zqjsjz

  1. 旁路电容的深度探讨.pdf

  2. 旁路电容的深度探讨pdf,旁路电容对于测试电路影响acka〔e valve ESL fc 图3:旁路电容的阻抗。 David:我们在实验室中所发现的问题在于,各和封装均是关似的。我们所采用的大多数陶瓷电容均为面积 是0805或0603的电容。我测试发现,把06030.1uF电容挨着0603100pF电容安装,效果上不如仅仅采 用两个06030.1pF的电容。 Tamara:那是完全有可能。我猜测,你所处的频率范围就是06030.1F电容被最优化的频率范围。 0,1F 0b3 loOp d603

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744375

  1. Hisi_深度学习芯片系列参数比对表.xlsx

  2. 海思AI网络摄像机芯片规格比较报告，包括3519AV100、3516DV300、3559V200、3516CV500、3516AV300

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_43494937

  1. 智能计算芯片行业报告：人工智能产业硬件基础与第一桶金

  2.     人工智能对计算性能要求较高，GPU、GPGA、ASIC 专用芯片各有千秋。近年来人工智能技术的突飞猛进，源于三大关键领域的突破，分别是深度学习算法、大数据和强大的硬件运算能力。深度学习与传统计算模式最大的区别就是不需要编程，它是从输入的大量数据中自发地总结出规律，而传统计算模式更多都需要人为提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。也正因为如此，深度学习对计算能力要求非常高，以至于有人称之为 “暴力计算”。传统的 CPU 在目前人工智能计算中使用较为普遍但由于内部结构原因在性能和效率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38657353

  1. AI芯片行业报告：AI芯片技术选型目录

  2. 天数智芯 Iluvatar CoreX I 芯片是聚焦于边缘 应用的高精度深度学习推理人工智能芯片，针对市 场主流 CNN 网络模型算法进行了优化，可以减少 存储单元延迟，增加运算并行度，最终提高边缘端 人工智能应用的实际性能。 【技术指标】 芯片高效支持 CNN 等卷积类矩阵运算，可应 用于图像识别与部分语音识别人工智能应用场景。 在 5W 的峰值功耗条件下，可提供 4.8TFLOPS 的半精度浮点 AI 算力 (FP16)，16GB/s 的双向 IO 带宽，与 8GB 的本地存储容量，并已适

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38595356

  1. 使用深度学习框架从人类芯片测序数据预测调控基序

  2. 使用深度学习框架从人类芯片测序数据预测调控基序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38685521

  1. 钉头锤：MACE是针对移动异构计算平台优化的深度学习推理框架-源码

  2. | | | | | | 移动AI计算引擎（简称MACE ）是针对Android，iOS，Linux和Windows设备上的移动异构计算而优化的深度学习推理框架。 该设计着重于以下目标： 性能 使用NEON，OpenCL和Hexagon对运行时进行了优化，并引入了以加快卷积操作。 初始化也已优化为更快。 能量消耗芯片相关的电源选项，例如big.LITTLE调度，Adreno GPU提示均作为高级API包含在内。 React性 运行模型时，有时必须具有UI响应性保证。 引入了诸如将Open

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42157166

  1. tensorlayer：面向科学家和工程师的深度学习和强化学习库:fire:-源码

  2. 是基于TensorFlow的新型深度学习和强化学习库，专为研究人员和工程师设计。 它基于社区开源开源的大量和，提供了广泛的可自定义神经层集合，可以快速构建高级AI模型。 TensorLayer被评为2017年度最佳开源软件。 该项目也可以在和找到。 新闻 :fire: 3.0.0将支持多个后端，例如TensorFlow，MindSpore等，使用户可以在Nvidia-GPU和Huawei-Ascend等不同的硬件上运行代码。 我们需要更多人加入开发团队，如果您有兴趣，请发送电子邮件 :fi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42099070

  1. raster-vision：一个用于卫星和航空影像深度学习的开源框架-源码

  2. Raster Vision是一个开放源代码Python框架，用于在卫星，航空和其他大型影像集（包括倾斜的无人机影像）上构建计算机视觉模型。 它允许用户（不需要成为深度学习专家！）可以快速重复地配置执行机器学习管道的实验，包括：分析训练数据，创建训练芯片，训练模型，创建预测，评估模型和捆绑模型文件和配置，以便于部署。 内置支持使用PyTorch进行芯片分类，对象检测和后端语义分割。 可以在内置支持使用在云中运行的CPU和GPU上执行实验。 该框架可扩展到新的数据源，任务（例如实例分段），后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42125826

  1. AI芯片：用于AI，机器学习和深度学习的IC和IP列表-源码

  2. AI芯片（IC和IP） 编辑 （Linkedin） 欢迎来到我的微信博客 最新更新 添加新闻。 添加新闻。 添加。 添加新闻 。 添加新闻。 添加新闻。 添加启动 。 增加新闻 。 添加新闻。 添加消息。 将链接添加到 。 添加新闻。 添加链接到 。 在添加。 在添加。 添加新闻 。 添加。 在部分中添加了一系列文章“谈论AI芯片时我们谈论什么”。 添加新闻。 捷径 table，th，td {边框：1px纯黑色； } ，，英，， ，， ，，， ，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：weixin_42106765

  1. 人工智能芯片技术体系研究综述

  2. 人工智能技术是当前各国关注的新焦点。人工智能技术的发展对计算芯片提出了新的需求，深度学习算法需要海量数据的训练，而传统计算架构无法支撑深度学习算法的大规模计算需求，因此新架构的人工智能芯片层出不穷。分析了人工智能芯片不同的技术路线，比较了不同路线的特点，研究了人工智能芯片产业全球及我国的发展态势，分析了我国人工智能芯片发展面临的机遇与挑战，并对未来人工智能芯片技术发展趋势进行了展望。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：685056
    • 提供者：weixin_38723699
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