标签:美国有线电视新闻网

噩梦燃料:毫升硬件加速器的危害
通过史蒂夫罗迪4月- 13,2023 -评论:0

主要设计大量的硅设计团队在2023年面临的挑战是建立正确的数量的机器学习(ML)性能功能到今天的硅带出来的艺术的状态(SOTA)毫升推理模型将在2026年及以后看起来像当硅将在批量生产中使用的设备。鉴于mac的持续快速变化……»阅读更多

实现更大的准确性与变压器实时视觉处理
通过戈登•库珀2023年1月- 10 -评论:0

《变形金刚》,首次提出在谷歌研究论文2017年,最初为自然语言处理(NLP)任务设计的。最近,研究人员应用变压器视觉应用程序和得到了有趣的结果。虽然之前,视觉任务已经由卷积神经网络(cnn),变形金刚已经证明了惊人的适应视觉形象cl等任务……»阅读更多

毫升架构为物质波光刻解决逆问题:LACENET
通过技术论文链接8月29日,2022 -评论:0

最近的技术论文题为“现实的类似面具代光刻通过机器学习”由卑尔根大学的研究人员发表(挪威)。文摘:“快速生产大面积纳米分辨率的模式建立了半导体行业是至关重要的,为使新一代量子的工业化生产设备。Metasta……»阅读更多

为CNN SOT-MRAM-based CIM架构模型
通过技术论文链接2022年5月- 09年-评论:0

新的研究论文为卷积神经网络“内存计算架构基于自旋轨道转矩MRAM”,国立台湾大学,大学,钟元基督教大学。抽象的“最近,大量研究调查计算内存(CIM)体系结构神经网络克服内存瓶颈。因为它的低延迟、高energ……»阅读更多

新的神经新兴神经网络处理器的地址
通过戈登•库珀2022年5月- 05 -评论:0

AlexNet已经十年了,一个深度学习卷积神经网络(CNN)模型运行在gpu,取代传统视觉处理算法赢得ImageNet大规模视觉识别(ILSVRC)的竞争。AlexNet,其继任者,提供了大量改进对象分类精度为代价的计算复杂度和大哒……»阅读更多

人工智能深学习3 d IC可靠性预测
通过技术论文链接- 4月25日,2022 -评论:0

国立阳明焦立中东大学的最新研究发现,国家高性能计算中心(台湾),东海大学MA-Tek . n:行情)和加州大学洛杉矶分校。抽象的“三维集成电路(3 d IC)技术最近收到关注由于摩尔定律的影厅最小化在2 d IC。然而,3 d集成电路的可靠性,这是极大的影响力……»阅读更多

可定制的fpga硬件加速器与量化标准的卷积过程授权应用于激光雷达数据
通过技术论文链接——4月18日,2022 -评论:0

抽象”近年来一直不断增加数量的研究和发展深度学习对象检测解决方案应用于无人驾驶车辆。这个应用程序受益于创新的趋势感到感知解决方案,如激光雷达传感器。目前,这是首选的设备在自动车辆完成这些任务。有一个兄弟…»阅读更多

嵌入式GPU平台上的热成像评价车辆辅助系统的应用程序
通过技术论文链接2022年1月- 10 -评论:0

抽象的“这项研究的重点在于评估热对象的实时性能检测的智能和安全的车辆系统在GPU上部署培训网络和单片机EDGE-GPU车载汽车传感器套件测试的计算平台。小说组成的大规模数据集热> 35000不同的帧被收购,加工,开源challengin……»阅读更多

没有荒芜的高原量子卷积神经网络
通过技术论文链接——11月18日,2021 -评论:0

文摘:量子神经网络(QNNs)生成的兴奋在有效地分析量子数据的可能性。但这种兴奋已经受到指数梯度消失的存在,被称为贫瘠的高原风景,对于许多QNN架构。最近,量子卷积神经网络(QCNNs)已经提出,涉及一系列convol……»阅读更多

获得更好的边缘从Acceleration-Aware毫升模型设计性能和效率
通过弗拉德布罗斯特- 04年11月2021 -评论:0

机器学习技术的出现极大地受益于使用加速技术如gpu, tpu和fpga。的确,没有加速度的使用技术,机器学习很可能会一直在学术界和没有影响,在今天我们的世界。显然,机器学习已经成为一个重要工具解决……»阅读更多

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