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如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法？

　　當(dāng)前，AI因?yàn)槠銫NN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識(shí)別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來(lái)實(shí)現(xiàn)。上個(gè)月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會(huì)上發(fā)表了約20分鐘時(shí)長(zhǎng)的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國(guó)各大學(xué)研究CNN的一些成果?！　≡谶@項(xiàng)研究中出現(xiàn)了一些和CNN算法實(shí)現(xiàn)能耗相關(guān)的幾個(gè)有趣的結(jié)論：　　①限定使用片上Memory;　?、?/li>
關(guān)鍵字： FPGA CNN

　　1 引言　　艦船航行在大海上，主要面臨來(lái)自空中，海面和水下的威脅，其中空中的威脅最大。這些目標(biāo)的主要特點(diǎn)是運(yùn)動(dòng)速度高，機(jī)動(dòng)頻繁，其背景也比較復(fù)雜，受云層、煙霧、波浪、飛鳥(niǎo)、山峰等影響較大。傳感器如熱像儀、電視攝像機(jī)、激光測(cè)距機(jī)等自身帶有噪聲，另外還會(huì)有各種形式的干擾，這些都給目標(biāo)的識(shí)別與跟蹤帶來(lái)很大困難。因此尋找一種能實(shí)時(shí)對(duì)圖像信號(hào)處理的、抗干擾的，并且適合大規(guī)模硬件開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)的算法是軍事界至今沒(méi)有完美解決的難題之一。　　元(細(xì))胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Cellular Neural Networks，
關(guān)鍵字：檢測(cè) CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Matlab

繼CNN之後，旗下?lián)碛蠱TV頻道、派拉蒙電影公司與CBS電視網(wǎng)的媒體巨人Viacom，也選擇由IBM建置數(shù)位影音內(nèi)容管理解決方案。值此同時(shí)，市場(chǎng)知名的行銷(xiāo)、顧問(wèn)暨教育訓(xùn)練公司Frost & Sullivan也於日前將其2001 Market Engineering Award頒給IBM，肯定其在企業(yè)內(nèi)容管理領(lǐng)域提供了創(chuàng)新而完整的基礎(chǔ)架構(gòu)方案
關(guān)鍵字： IBM Viacom CNN 數(shù)位化

繼協(xié)助飲料界的巨人可囗可樂(lè)公司將其百年歷史數(shù)位化之後，IBM公司表示，已再為全天候播出的全球電視新聞?lì)l道CNN建構(gòu)其數(shù)位化資產(chǎn)管理系統(tǒng)，以管理目前超過(guò)12萬(wàn)個(gè)小時(shí)的影音資料
關(guān)鍵字： IBM CNN 電視數(shù)位

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