- 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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FPGA CNN
- 1 引 言
艦船航行在大海上，主要面臨來自空中，海面和水下的威脅，其中空中的威脅最大。這些目標的主要特點是運動速度高，機動頻繁，其背景也比較復雜，受云層、煙霧、波浪、飛鳥、山峰等影響較大。傳感器如熱像儀、電視攝像機、激光測距機等自身帶有噪聲，另外還會有各種形式的干擾，這些都給目標的識別與跟蹤帶來很大困難。因此尋找一種能實時對圖像信號處理的、抗干擾的，并且適合大規模硬件開發與實現的算法是軍事界至今沒有完美解決的難題之一。
元(細)胞神經網絡(Cellular Neural Networks，
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檢測 CNN 神經網絡 Matlab
- 繼CNN之後，旗下擁有MTV頻道、派拉蒙電影公司與CBS電視網的媒體巨人Viacom，也選擇由IBM建置數位影音內容管理解決方案。值此同時，市場知名的行銷、顧問暨教育訓練公司Frost & Sullivan也於日前將其2001 Market Engineering Award頒給IBM，肯定其在企業內容管理領域提供了創新而完整的基礎架構方案
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IBM Viacom CNN 數位化
- 繼協助飲料界的巨人可囗可樂公司將其百年歷史數位化之後，IBM公司表示，已再為全天候播出的全球電視新聞頻道CNN建構其數位化資產管理系統，以管理目前超過12萬個小時的影音資料
- 關鍵字：
IBM CNN 電視數位
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