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日益复杂的深度神经网络模型使得其在嵌入式硬件和可穿戴设备等的部署过程中遇到“冯·诺依曼瓶颈”、“功耗墙”等诸多问题,严重......
随机计算通过将传统的二进制信号转换成随机序列,能运用基本的逻辑门电路在概率域上实现复杂运算,从而可以降低大数据时代芯片极高......
深度学习中复杂的网络结构需要大规模的计算资源支持。在面积和功耗资源有限的移动端和嵌入式系统中,神经网络的层数和尺寸受到严......
近年来,随着多媒体技术及实时通信技术的广泛应用,图像及视频的传输和存储效率对通信系统实时性及可靠性的影响日益显著。目前,大......
针对非线性系统的研究越来越广泛,典型非线性系统,如混沌系统,神经网络等是目前的研究热点。现场可编程门阵列(FPGA)与传统的大规......
以深度神经网络为代表的人工智能技术广泛应用于物体识别、图像分类、自然语言处理和自动驾驶等多个领域,给社会的生产和生活带来......
多址技术作为历代通信技术的核心力量之一,为其发展变革提供了关键性支持。在第五代移动通信系统(the 5th Generation Mobile Wire......
伴随着第五代移动通信系统(the Fifth Generation,5G)的发展,大规模多输入多输出(Massive Multiple Input Multiple Output,Massiv......
本文提出了一种采用随机加权联接的新型神经网络模型,该模型具有清晰可分析的神经元激活函数,内部数据表示为随机二进制序列形式,......
基于随机计算实现了二进制低密度奇偶校验码(LDPC)译码初始化的公式。首先对LDPC译码中的初始化公式进行坐标映射,将输入数据转换......
