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）。这些语言和传统的软件语言之间的主要区别是，HDL只是单纯描述硬件，而例如C语言等软件语言则描述顺序指令，并无需了解硬件层面的执行细节。有效地描述硬件需要对数字化设计和电路的专业知识，尽管一些下层的实现决定可以留给自动合成工具去实现，但往往无法达到高效的设计。因此，研究人员和应用科学家倾向于选择软件设计，因其已经非常成熟，拥有大量抽象和便利的分类来提高程序员的效率。这些趋势使得FPGA领域目前更加青睐高度抽象化的设计工具。 3、FPGA深度学习研究里程碑： 1987VHDL成为IEEE标准 1992GANGLION成为首个FPGA神经网络硬件实......阅读全文
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
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
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
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
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（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。
人脸检测发展：从VJ到深度学习（二）
选好了窗口，我们开始对窗口中的图像区域进行观察，目的是收集证据——真相只有一个，我们要依靠证据来挖掘真相！在处理图像的过程中，这个收集证据的环节我们称之为特征提取，特征就是我们对图像内容的描述。由于机器看到的只是一堆数值，能够处理的也只有数值，因此对于图像所提取的特征具体表示出来就是一个
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
详解FPGA电源设计的基本方法和步骤（二）
FPGA电源模块 对于FPGA的电源通常包括开关和线性稳压器一起工作，以提供不同的电压和稳定的电力以合理的效率相结合。设计这样的供给是不平凡的，但事情可以做简单得多由各地基础电源模块集成了几个开关和线性稳压器集成到一个芯片电路。 Maxim的MAX8660的电源模块，例如，包括四个开
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
Nature－Methods－|－深度学习：二维图片到三维的变换
荧光显微镜在生命科学等学科中有重要作用。通过激发样本的特异性荧光标记，荧光显微镜可以准确揭示生物内部特定的组织，结构和活动。 2019年11月4日，来自UCLA的Aydogan Ozcan教授科研团队在Nature Methods上发表题为“Three-dimensional virtual
CPLD、FPGA、DSP的联系与区别（二）
那么它们的区别有哪些呢？ARM具有比较强的事务管理功能，可以用来跑界面以及应用程序等，其优势主要体现在控制方面，而DSP主要是用来计算的，比如进行加密解密、调制解调等，优势是强大的数据处理能力和较高的运行速度。FPGA可以用VHDL或verilogHDL来编程，灵活性强，由于能够进行编程、除
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
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
全面解析FPGA基础知识（二）
4、FPGA整体结构FPGA架构主要包括可配置逻辑块CLB（Configurable Logic Block）、输入输出块IOB（Input Output Block）、内部连线（Interconnect）和其它内嵌单元四个部分。CLB是FPGA的基本逻辑单元。实际数量和特性会依器件的不同而
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
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（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
如何扩展FPGA的工作温度范围？（二）
温度变化 电子器件通常会指定最大结温。但令人遗憾的是系统设计人员关心的是环境温度。环境温度和结温的差异将取决于封装传递热量的能力以及冷却系统将该热量散出系统机箱的能力。 热阻是一个热属性，也是衡量给定材料阻碍热量流动的幅度的指标。因为热阻的存在，热流通过的组件的内外侧温度会有差异，正
基于FPGA的自动采集控制系统（二）
3.2 温度显示模块 设计采用了4个8段式的LED数码管可以动态显示温度的百位、十位、个位与分位。下图为温度显示模块的顶层电路，由图可知，模块由片选模块、译码转换模块与计数器三者组成。片选模块主要由一个二进制计数器和四选一电路组成。 当系统工作时，先将二进制计数器在clk控制下依次连
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
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
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
在30分钟内创建你的深度学习服务器（二）
设置Jupyter Notebook但是，我们仍然需要使用一些东西才能充分使用计算机，其中之一就是Jupyter Notebook。要在计算机上设置Jupyter Notebook，我建议使用TMUX和隧道。让我们逐步设置Jupyter Notebook。1．使用TMUX运行Jupy