- 當前關于人工智能(AI)和神經網絡的討論主要集中在生成應用（生成圖像、文本和視頻），很容易忽視AI將為工業和基礎設施應用中的電子產品帶來變革的實際示例。不過，雖然在電機驅動器、太陽能（如圖 1 所示）和電池管理應用的實時控制系統中采用 AI 不會像新的大型語言模型那樣引起大量關注，但使用邊緣 AI 進行故障檢測可以顯著影響系統的效率、安全性和生產力。圖1 太陽能電池板陣列本文中將討論集成式微控制器 (MCU) 如何增強高壓實時控制系統中的故障檢測功能。此類 MCU 使用集成神經網絡處理單元 (NPU) 運
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邊緣AI MCU 微控制器 故障檢測 CNN TMS320
- 美國前總統川普日前受訪再度炮轟「中國臺灣偷走芯片業」，但CNN一篇文章指出，事實絕非如此，「中國臺灣絕非偷竊，而是透過遠見、努力和投資，發展了自己的半導體產業」。 日前美國前總統川普接受《彭博商業周刊》采訪時說，中國臺灣偷走美國價值千億美元芯片生意。不過CNN一篇報導指出，若干產業專家分析指出，中國臺灣之所以能坐擁芯片江山要歸功于遠見、努力與投資，絕對沒有偷竊之說。現年93歲的臺積電創辦人張忠謀，曾在英特爾（Intel）、摩托羅拉（Motorola）、德州儀器（Texas Instrumen
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川普 芯片 CNN 臺積電
- 先說DNN，從結構上來說他和傳統意義上的NN（神經網絡）沒什么區別，但是神經網絡發展時遇到了一些瓶頸問題。一開始的神經元不能表示異或運算，科學家通過增加網絡層數，增加隱藏層可以表達。并發現神經網絡的層數直接決定了它對現實的表達能力。但是隨著層數的增加會出現局部函數越來越容易出現局部最優解的現象，用數據訓練深層網絡有時候還不如淺層網絡，并會出現梯度消失的問題。我們經常使用sigmoid函數作為神經元的輸入輸出函數，在BP反向傳播梯度時，信號量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無法達到調節參數
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DNN 深度神經網絡 深度學習 CNN RNN
- 在銅電解精煉過程中陰陽極板的電流分布不均會導致陰極板上產生銅粒，銅結粒將造成陰陽極板短路且陰極板溫度升高，繼而造成較高的電能消耗以及銅的品質下降。針對紅外熱像圖進行銅電解極板短路檢測過程，我們列舉了工業生產上常用的檢測方法，并分析了國內外學者對此問題的研究，他們普遍存在熱像圖模糊、極板目標紋理特征不明顯、背景雜亂以及圖像特征選取不當造成檢測準確率低的問題，提出了一種基于快速候選區域提取卷積神經網絡（Faster R-CNN）與紅外熱像圖的銅電解極板短路檢測方法。
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202104 銅電解 極板短路檢測 Faster R-CNN
- 像Nvidia這樣的芯片巨頭可以負擔得起7nm技術，但初創公司和其他規模較小的公司卻因為復雜的設計規則和高昂的流片成本而掙扎不已——所有這些都是為了在晶體管速度和成本方面取得適度的改善。格芯的新型12LP+技術提供了一條替代途徑，通過減小電壓而不是晶體管尺寸來降低功耗。格芯還開發了專門針對AI加速而優化的新型SRAM和乘法累加(MAC)電路。其結果是，典型AI運算的功耗最多可減少75%。Groq和Tenstorrent等客戶已經利用初代12LP技術獲得了業界領先的結果，首批采用12LP+工藝制造的產品將于
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AI CNN SRAM CPU 芯片
- 全球電子元器件與開發服務分銷商 e絡盟 新近發布名為《AIoT時代——AIoT發展背景、功能與未來》的電子書，旨在為專業工程師、創客和電子愛好者提供人工智能相關專業知識，助力他們更加順利地進行人工智能應用開發并開拓出更多新型市場應用。本冊電子書匯集了人工智能詳細路線圖和類別，闡釋了人工智能、機器學習（ML）和深度學習（DL）之間的關系，并詳細介紹了神經網絡相關技術。書中還向讀者推薦了數款適用于首次進行人工智能物聯網方案開發的優質平臺。人工智能和物聯網將徹底改變人類的工作方式。目前，人工
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TTS STT AIoT CNN RNN GAN
- 魯?冰?（《電子產品世界》編輯） AI（人工智能）在M級的便宜的小器件上能不能落地？它需要什么資源，性能又怎么樣？不久前，Arm中國攜手恩智浦半導體在全國進行了巡回講演。Arm中國高級市場經理Eric Yang分享了AI的基礎知識，分析認為邊緣AI可以通過在MCU這樣的小芯片上實現，并推介了Arm的軟件中間件NN——可以有效地對接算法和具體芯片，最后列舉出了Arm MCU的應用案例。 1 邊緣AI潛力巨大 AI有沒有前途？ 前兩年AI非常火，AI公司支付的薪水很高。不過，2019年上半年以來，
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201910 Arm MCU AI CNN CMSIS-NN
- 前言：人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下卷積神經網絡(CNN)算法。 ^_^ 20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的復雜性，繼而提出了卷積神經網絡CNN(Convolutional Neural Networks)。 1980年，K.Fukushima提出的新識別機是卷積神經網絡的
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人工智能 CNN
- 卷積神經網絡(Convolutional?Neural?Networks)是一種主要應用于圖像處理領域的人工智能算法。尤其是在計算機視覺領域，CNN在包括識別(recognition)、檢測(detection)、分割(segmentation)等很多任務中占主流地位。 卷積神經網絡的基本元素：卷積層(convolutional?layer)、池化層(pooling)、激活函數(activation)、全連接層(fully-connected?layer)。卷
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FPGA CNN
- R-Car V3M現已嵌入CNN加速器，可使NCAP前置攝像頭應用中的高性能卷積神經網絡實現超低功耗 全球領先的半導體解決方案供應商瑞薩電子株式會社(TSE：6723)，日前推出的R-Car V3M入門套件可以簡化并加速開發新車評估項目(NCAP，注釋1)的前置攝像頭應用、環視系統和激光雷達。新入門套件以R-Car V3M圖像識別SoC為基礎，為日益成長的NCAP前置攝像頭市場提供兼顧低功耗和高性能的方案。通過將R-Car V3M入門套件與支持軟件和工具相結合
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瑞薩電子 CNN
- 本文是對卷積神經網絡的基礎進行介紹，主要內容包含卷積神經網絡概念、卷積神經網絡結構、卷積神經網絡求解、卷積神經網絡LeNet-5結構分析、卷積神經網絡注意事項。 一、卷積神經網絡概念 上世紀60年代。Hubel等人通過對貓視覺皮層細胞的研究，提出了感受野這個概念。到80年代。Fukushima在感受野概念的基礎之上提出了神經認知機的概念，能夠看作是卷積神經網絡的第一個實現網絡，神經認知機將一個視覺模式分解成很多子模式(特征)，然后進入分層遞階式相連的特征平面進行處理，它試圖將視覺系統模型化，使其能
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卷積神經網絡 CNN
- 全卷積網絡FCN進行圖像分割-CNN能夠對圖片進行分類，可是怎么樣才能識別圖片中特定部分的物體，在2015年之前還是一個世界難題。神經網絡大神Jonathan Long發表了《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》在圖像語義分割挖了一個坑，于是無窮無盡的人往坑里面跳。
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- 更新幾個面試被問到或者聯想出來的問題，后面有時間回答 SGD 中 S(stochastic)代表什么 個人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch 監督學習/遷移學習/半監督學習/弱監督學習/非監督學習? 本筆記主要問題來自以下兩個問題，后續會加上我自己面試過程中遇到的問題。 深度學習相關的職位面試時一般會問什么?會問一些傳統的機器學習算法嗎? 如果你是面試官，你怎么去判斷一個面試者的深度學習水平? 以下問題來自@Naiyan Wang C
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深度學習 CNN
- 當前，AI因為其CNN(卷積神經網絡)算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會上發表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。 在這項研究中出現了一些和CNN算法實現能耗相關的幾個有趣的結論： ①限定使用片上Memory; ②
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