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近年来,神经网络加速器与IoT设备相结合的AIoT设备被广泛应用到多个领域。但较小的晶体管尺寸和较低的供电都会提高AIoT处理器软错......
小样本细粒度分类的应用广泛,但是现有的小样本细粒度分类算法正确率较低,分类数量也不多,限制了其实际应用。此外,由于某些任务的......
近年来,基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的机器视觉方法已成功应用于安防检测和目标检测等应用。随着CNN模型......
深度神经网络算法具有很高的精度,因此受到很多智能计算领域的关注。但是深度神经网络算法的高精度是以巨量的参数和计算量为代价......
近年来,随着行人检测技术的应用场景不断增多,其研究的价值和意义也越来越大。由于深度神经网络在行人检测任务中表现出良好的性能......
航拍图像的目标检测与识别是一项非常重要的任务,广泛应用在地图制图,灾害预测与治理,农业检测,城市的规划和建设等领域。随着深度......
近年来,半导体技术的飞速发展使得芯片内晶体管数量按几何倍数增加,在大规模高速计算平台的支持下,深度神经网络(DNN)技术取得了突......
近年来,基于卷积神经网络(CNN)的方法在图像检测和识别领域取得了巨大的成功。随着交通采集技术的日益发展,采集设备每时每刻都会......
神经网络技术在图像识别,数据挖掘、计算机视觉等领域得到了广泛的应用,随着要处理的数据越来越多,网络结构越来越复杂,从而需要消......
随着信息科技的不断发展,利用深度神经网络处理大量数据成为主流。但是随着网络精度的提高,网络参数在不断增长,实时处理数据的难......
近年来,通用处理器的性能增长逐渐达到瓶颈,难以应对不断涌现的新兴应用场景需求。神经网络算法的蓬勃发展为新型计算系统架构的探......
随着日益剧增的海量数据信息的产生以及数据挖掘算法的广泛应用,人们已经进入了大数据时代.在数据规模飞速增长的前提下,如何高效......
为了降低嵌入式硬件在实现CNN推理运算中的外部访存以及内部存储需求,提出了一种基于FPGA平台的高数据重用CNN计算结构——HDCS。......
神经网络技术在数据挖掘、图像分类、人脸识别等领域得到了广泛应用。往往神经网络技术需要消耗大量的运算资源,造成大量的能耗。......
芯片技术的飞速发展使得在单一芯片内集成多个处理单元成为可能,片上网络(Network-on-Chip,No C)被认为是现代多核系统的互联通信......
人工智能时代对处理海量数据的实时性提出了更加严格的要求,受限于集成电路晶体管物理特性逼近其极限,传统的通用处理器的性能已经......
核能源产生的核乏料如何安全的永久处理是核工业应用中的一个重要问题。目前最先进的方法是使用快中子将长寿命、高辐射性的核素嬗......
近年来,社会经济的发展极大的提高了汽车保有量,由此带来的道路交通安全和交通拥堵问题日益突出。车载交通标志识别系统作为驾驶员......
随着各类通信技术的成熟以及通信成本的下沉,物联网行业近年发展迅猛,201 7年全球设备接入量高达84亿台,首次超过人口数量。根据Ga......
神经网络在嵌入式端的应用日益广泛,为满足嵌入式端低功耗,低延迟等特点,通常的解决方案是针对长短记忆序列LSTM模型(Long-Short T......
