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FPGA在DNN中的部署策略：从算法优化到硬件协同设计
在人工智能硬件加速领域，FPGA凭借其可重构计算架构和低延迟特性，成为深度神经网络（DNN）部署的核心平台。与传统GPU的固定计算流水线不同，FPGA通过动态配置硬件资源，可实现从卷积层到全连接层的全流程优化。本文将从算法级优化、硬件架构设计、协同设计方法三个维度，解析FPGA在DNN部署中的关键策略。
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基于深度神经网络的火电厂水冷壁结焦预警
摘要:水冷壁结焦现象一直普遍存在于依赖燃煤锅炉的火电厂,焦层会影响热传导,可能引起水冷壁管超温爆漏,造成经济损失和人员伤亡,因此,实现对水冷壁结焦的预警是非常重要的。鉴于此,基于真实水冷壁故障数据,使用深度神经网络进行水冷壁结焦状态预测模型的建模。最终,模型在测试集上的MAE小于0.061,MSE小于0.0069,在合理的报警阈值内,模型可以提前12min进行预警。实验结果表明,基于数据驱动的预测模型可以在水冷壁结焦预警问题中发挥很好的作用。
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人工智能的寒冬已经过去,DNN会是趋势
一、关于51单片机和无线WIFI模块的接线方面 RXD、TXD、GND和51单片机的TXD、RXD、GND接好，模块其他引脚均为高电平，电源VCC是3.3V左右（两节1.5v干电
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深度学习能否运用到VR上？
随着谷歌人工智能AlphaGo与李世石的五局人机大战落下帷幕，阿法狗最终以4：1大比分战神李世石，人们对于阿法狗的好奇心被推向了高潮。阿法狗也将深度学习神经网络即DNN的强大能力展示在了人们面前
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Socionext成功测试载有DNN引擎的低功耗AI芯片
SoC 设计与应用技术领导厂商Socionext Inc.(以下“公司”)宣布成功发开一款集成有量化深度神经网络(DNN)技术的原型芯片，可为小型、低功耗边缘计算设备提供先进的AI处理。
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DNN究竟对AI的发展有何促进作用
随着基于超级网络的NAS出现，NAS的成本已经在下降。因此，现在可能是时候让硬件供货商开始寻找自己的优化DNN。当被问及DeepScale是否计划透过合作、授权或为AI硬件公司开发
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NVIDIA也看上了RISC-V架构：融入深度神经网络加速器
RISC-V架构和指令集凭借其开放特性，正赢得越来越广泛的关注，无论是中国还是Intel、三星、高通等巨头都大力投入，RISC-V也被视为ARM乃至是x86的潜在“备胎”。其实，NVIDIA对于RIS
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#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
原文：#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNetCNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science
