相比GPU和GPP：FPGA才是深度学习的未来？（一）
相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。 最近几年数据量和可访问性的迅速增长，使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元（GPU）集群作为通用计算图形处理单元（GPGPU），但现场可......阅读全文
相比GPU和GPP：FPGA才是深度学习的未来？（一）
相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地
相比GPU和GPP：FPGA才是深度学习的未来？（二）
除了编译时间外，吸引偏好上层编程语言的研究人员和应用科学家来开发FPGA的问题尤为艰难。虽然能流利使用一种软件语言常常意味着可以轻松地学习另一种软件语言，但对于硬件语言翻译技能来说却非如此。针对FPGA最常用的语言是Verilog和VHDL，两者均为硬件描述语言（HDL）。这些语言和传统
TPU将成深度学习的未来？（一）
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，谷歌的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。在这个月看来，第一代的TPU处理器已经过时。在昨天凌晨举行的谷歌I/O 2017
TPU将成深度学习的未来？（二）
能够进行数据推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度学习的第一阶段，而新版则能让神经网络对数据做出推论。谷歌大脑研究团队主管Jeff Dean表示：“我预计我们将更多的使用这些TPU来进行人工智能培训，让我们的实验周期变得更加快速。”“在设计第一代TPU产品的时候，我们已经建立了一个相对
这样学习FPGA最有效
学习FPGA，在不同层次的人明显有不同的答案。先说一句，说不要开发版的都是菜鸟级选手。 我把FPGA层次划分为，鸡蛋级别，菜鸟级别，老鸟级别，高手级别四类。题主是鸡蛋级别的吧！啥也不会。那些得赞高的不少都是菜鸟级别的选手。当然，我现在告诉你的如何成为一个菜鸟。当然以后有空我也会写从菜鸟
尖端芯片给AI装上“超级引擎”
美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席执行官山姆·奥特曼等人认为，人工智能（AI）将从根本上改变世界经济，拥有强大的计算芯片供应能力至关重要。芯片是推动AI行业发展的重要因素，其性能和运算能力直接影响着AI技术的进步和应用前景。 英国《自然》杂志网站在近日的报道中指出，工程师正竞相开发包
尖端芯片给AI装上“超级引擎”
为适应AI应用，计算机芯片需进行更多并行计算。图片来源：谷歌公司美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席执行官山姆·奥特曼等人认为，人工智能（AI）将从根本上改变世界经济，拥有强大的计算芯片供应能力至关重要。芯片是推动AI行业发展的重要因素，其性能和运算能力直接影响着AI技术的进步和应用前景。英
深度学习在雷达中的研究综述（一）
深度学习在雷达中的研究综述王俊, 郑彤, 雷鹏, 魏少明 摘要：雷达通过发射天线发射电磁波，经过不同物体反射接收到相应的反射波，对其接收结果进行分析，能得到物体距雷达的位置，径向运动速度等信息，所以对雷达信号的分析具有重要的研究意义。近些年深度学习成为各个领域的研究热点，而在雷达领域同样可通过
未来，深度学习帮助人类决策你应该吃什么药
韩国研究团队开发了一款名为DeepDDI的计算框架，它可以准确地预测86种类型的药物-药物（DDIs）和药物-食物（DFIs）相互作用，并输出人类可读句子，帮助人类理解不良药物事件（ADEs）。 药物之间和药物与食物之间经常会触发意外药理作用（就是我们所谓的“食物相克”），但是，其因果机制在很
人脸检测发展：从VJ到深度学习（一）
这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么魔力让冷冰冰的机器也变得温情脉脉，让呆呆的设备也变得善解人意吗？今天就让我们走近它们的内心，了解这些故事背后的一项
详解FPGA电源设计的基本方法和步骤（一）
现场可编程门阵列（FPGA）被发现在众多的原型和低到中等批量产品的心脏。 FPGA的主要优点是在开发过程中的灵活性，简单的升级路径，更快地将产品推向市场，并且成本相对较低。一个主要缺点是复杂，用FPGA往往结合了先进的系统级芯片（SoC）。 这种复杂性使得电源上的苛刻要求。为了应对这
AI侦探敲碎深度学习黑箱
研究人员创建了能填补照片空白的神经网络，以鉴别人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美国加州旧金山的一个小型玻璃办公室内，陷入了对人工智能的沉思。作为优步公司的研究科学家，Yosinski正为在笔记本电脑上运行的人工智能（AI）进行“脑外科手术”。 很多AI将改变人类现代生活，例如
深度学习算法“解密”脑活动
英国《自然·医学》杂志9月25日在线发表的一项研究，报告了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激，从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。 慢性瘫痪患者的生活质量可以通过脑机接口加以改善。脑机接口可以将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备（例如计算机光标
灵素系统——一种基于基因指纹和深度学习的药效预测系统
2021年6月17日，北京大学国际癌症研究院谢正伟团队在Nature Biotechnology（IF=36.6）在线发表了题目为“Prediction of drug efficacy fromtranscriptional profiles with deep learning”的科研论文（
深度解析－乳制品“健康产业”的过去、现在和未来
乳制品含有丰富且易吸收的营养物质，一直以来被认为是"健康产业"，随着乳制品加工工艺的发展，市场上出现越来越多种类的乳制品供消费者选择。从整个产业看，乳制品行业的产业链较长，涵盖牧草饲料、奶牛养殖、乳制品加工、终端销售等多个环节。其上游环节是奶牛养殖，其产品原奶是乳制品制造的重要原料;中游则是乳制品加
深度完整版：CART的现状和未来
CAR-T（T细胞嵌合抗原受体）作为一种免疫细胞治疗方案，在全球范围内吸引了包括学者、医生、患者、投资人的大量关注。然而CAR-T具体是什么，它的背后有什么样的故事、目前的研究状况如何，未来又将走向何方呢？ CAR-T带来的新曙光 自古以来，人们不断地与癌症进行斗争。科学家们考古发现的木乃伊
深度学习协助预测厄尔尼诺－|《自然》论文
《自然》发表的一篇论文Deep learning for multi-year ENSO forecasts报道了一种可以提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习方法，克服了该领域内长期存在的一项挑战。用来预测厄尔尼诺现象的CNN预测系统来源: Ham et al. 厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和
深度学习算法准确追踪动物运动
根据英国《自然·神经科学》杂志8月21日在线发表的一项研究，美国哈佛大学团队运用一种新型深度学习算法，成功追踪动物运动及行为，其准确度可达到人工水平，而且无需采用追踪标记物或进行费时的手动分析。专家认为，这一成果打开了海量的数据来源之门。 准确追踪行为发生期间的身体运动部位是运动科学的一项重要
基于深度学习的化纤外观缺陷语义分割
摘要： 针对化纤外观缺陷检测使用基于深度学习的语义分割方法，总结了自2014年以来基于深度学习的典型语义分割方法，并在此基础上应用到化纤外观检测项目上，取得了不错的效果。 01 化纤外观缺陷检测背景 化纤作为纺织制造的原料，由化纤生产企业进入下游纺织企业前会收卷形成丝饼，但在丝饼
深度学习在雷达中的研究综述（二）
其中， J(w,b) 为对应自编码器代价函数， β 为控制系数性惩罚因子权重。2.3 DBN基本原理DBN是一个概率生成模型，其建立一个观测数据与标签之间的联合分布。并且DBN由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)组成，典型的DBN结构如图4所示。
深度学习在雷达中的研究综述（三）
3.2 基于SAE的SAR图像处理研究SAE的特点是可自动从无标记数据中学习特征，并且给出比原始数据更好的特征描述，进一步通过该学习到的特征得到更好的分类效果。有学者将其应用于地物目标分类、舰船分类以及城市变化检测等场景。并且通过SAE对SAR图像进行分析，其与传统方法相比，展现SAE具有自动学习高
CPLD、FPGA、DSP的联系与区别（一）
ARM（Advanced RISC Machines）是微处理器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。ARM也是单片机。ARM架构是面向低预算市场设计的第一款RISC微处理器，基本是32位单片机的行业标准，它提供一系列内核、体系扩展、微处理器和系
一文详解FPGA的设计与应用（一）
FPGA（Field-Program mable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
深度学习复兴：向人工智能迈进
它是未来的一部分，我们才刚刚开始。图片来源：BRUCE ROLFF 3年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中提取了1000万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3
人工智能进入“深度学习+”阶段
虽然从底层技术看，ChatGPT并不算创新，但其社会影响远远超出了预期。这款由美国人工智能公司OpenAI开发的聊天机器人，2022年11月推出后火遍全球，成为史上增长最快的消费者应用程序。 让机器和真人自由对话，一直是人工智能领域的重要目标之一。ChatGPT的爆火背后，其实是深度学习技术的
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络任务中
全面解析FPGA基础知识（一）
FPGA （Field Programmable Gate Array）即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。1、 FP
百度飞桨成中国深度学习市场应用规模第一
7月28日，2022全球数字经济大会“人工智能驱动未来产业论坛”在京召开，中国信息通信研究院（简称）联合深度学习技术及应用国家工程研究中心发布了《深度学习平台发展报告(2022)》。报告对深度学习平台进行了多维度分析，指出百度飞桨基于我国产业实践与应用创新需求，在社区生态构建上持续发力、优势渐显，在
基于深度学习和超像素的大田小区水稻稻穗分割技术研究
不同生长阶段顶视相机角度下进行稻穗分割近日华中农业大学和华中科技大学联合作物表型研究团队在《Plant Methods》杂志上发表题为：Panicle-SEG: A robust image segmentation method for rice panicles in the field b