卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角，那一年Alex Krizhevskyj在...

  我们将机器学习中最突出、最常用的算法分为三类：线性模型、基于树的模型、神经网络，用一张图表简明地指出了每一类的优势和劣势。 在机器学习中，我们的目标要么是预测（prediction），...

  为了满足不断攀升的数据处理需求，未来系统要在计算能力上大幅改进。传统解决方案（例如 x86 处理器）再也无法以高效、低成本的方式提供所需的计算带宽，系统模块设计人员一定寻找新的计...

  针对传统ADC/DAC应用中采样数据并行传输存在线间串扰大、同步难等问题，设计了一种基于高速串行协议——JESD204B的数据收发接口。以Xilinx公司V7系列FPGA为核心控制单元设计电路，在单通道传输...

  FPGA具有低功耗，低延时，高性能的特点，在深度学习计算领域有很广阔的应用前景。FPGA从2013年开始就应用在许多典型的深度学习模型中，如DNN，RNN，CNN，LSTM等，涵盖了语音识别，自然语言处...

  在二进制离散无记忆信道中极化码能够达到其信道极限容量，并且实现的复杂度较低，这在通信领域无疑是一个重大突破，因此在FPGA中实现极化码的译码很有重要的研究意义。首先介绍了...

  基于百度云自研的FPGA加速卡，提供了一套FPGA标准开发环境。您能够正常的使用百度云提供的镜像工具包，在FPGA上开发与调试自己的业务功能，或者将已有的功能模块移植到FPGA加速卡上。 百度自研...

  随着机器学习的进一步火热，慢慢的变多的算法已能用在许多任务的执行上，并且表现出色。 但是动手之前到底哪个算法能解决我们特定的实际问题并且运行效果良好，这个答案很多新手...

  1. 概念 英文名：convolutional neural network 是一种前馈神经网络，即表明没有环路，普通神经网络的 BP 算法只是用于方便计算梯度，也是前馈神经网络。 是深度学习结构的一种，是一种深度、前馈...

  现场可编程门阵列（FPGA）被发现在众多的原型和低到中等批量产品的心脏。 FPGA的主要优点是在开发过程中的灵活性，简单的升级路径，更快地将产品推向市场，并且成本相比来说较低。一个主要缺...

  针对CMOS图像传感器输出的LVDS串行数据在传输过程中因数据无法对齐引起误码率升高，图像分辨率降低问题，提出一种基于现场可编程门阵列FPGA的CMOS相机实时数据处理研究方案。采用VHDL硬件语...

  本文列出了能够与 Vivado 设计套件联用的支持性第三方仿真器。 这些也在随该软件一起发布的“Vivado 设计套件用户指南：版本说明、安装与许可”(UG973) 中列出。 请参阅“架构支持与需求”>

  “...

  虽然随技术的发展，现代的数字芯片已经集成了慢慢的变多的功能，但是对于稍微复杂一点的系统来说，很多时候单独一个芯片很难完成所有的工作，这就需要和其它芯片配合起来工作。比如我...