頭條 基于FPGA的視頻處理硬件平臺設(shè)計與實現(xiàn) 為了滿足機載顯示器畫面顯示多元化的要求，提出了一種基于FPGA的視頻轉(zhuǎn)換與疊加技術(shù)，該技術(shù)以FPGA為核心，搭配解碼電路及信號轉(zhuǎn)換電路等外圍電路，可實現(xiàn)XGA與PAL模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為RGB數(shù)字視頻信號，并且與數(shù)字圖像信號疊加顯示，具有很強的通用性和靈活性。實驗結(jié)果表明，視頻轉(zhuǎn)換與疊加技術(shù)能夠滿足機載顯示器畫面顯示的穩(wěn)定可靠、高度集成等要求，具備較高的應(yīng)用價值。 最新資訊 從易到難總結(jié)幾種FPGA時序約束方法 從最近一段時間工作和學(xué)習(xí)的成果中，我總結(jié)了如下幾種進行時序約束的方法。按照從易到難的順序排列如下： 發(fā)表于：2018/8/18 C語言模塊化程序設(shè)計相關(guān)概念 模塊劃分的"劃"是規(guī)劃的意思，意指怎樣合理的將一個很大的軟件劃分為一系列功能獨立的部分合作完成系統(tǒng)的需求。C語言作為一種結(jié)構(gòu)化的程序設(shè)計語言，在模塊的劃分上主要依據(jù)功能(依功能進行劃分在面向?qū)ο笤O(shè)計中成為一個錯誤，牛頓定律遇到了>相對論)，C語言模塊化程序設(shè)計需理解如下概念： 發(fā)表于：2018/8/18 ECCV 2018 | 對抗深度學(xué)習(xí): 魚 (模型準(zhǔn)確性) 與熊掌 (模型魯棒性) 能否兼得？ 分類的準(zhǔn)確度長期以來都是評價圖像分類模型性能的最核心甚至唯一標(biāo)準(zhǔn)。但最近研究表明，即使是充分訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也很容易被對抗攻擊算法攻破。 發(fā)表于：2018/8/18 業(yè)界 | 專訪達觀數(shù)據(jù)CEO陳運文：文檔審閱2.0時代到來 利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)審閱文檔，生成摘要，提高文字工作效率是人工智能的重要發(fā)展方向。近日，達觀數(shù)據(jù)推出了文檔智能審閱系統(tǒng) 2.0 版，吸引了德勤、平安信托等眾多公司的青睞。 發(fā)表于：2018/8/18 前沿 | XNN：打開了自己黑箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 本文介紹了一種旨在「打開」并解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新模型 XNN（可解釋神經(jīng)網(wǎng)路）。該網(wǎng)絡(luò)包含三個重要組成部分：投影層、子網(wǎng)絡(luò)、組合層。XNN 還可用于替代復(fù)雜模型，無論將 XNN 用作主要模型還是用于更復(fù)雜模型的替代模型，XNN 都可以直接解釋模型如何使用輸入特征進行預(yù)測。 發(fā)表于：2018/8/18 學(xué)界 | 利用AI精確重建多模光纖傳輸圖像，該技術(shù)或可改變醫(yī)療和通信行業(yè) 近日，來自瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院的一組研究人員在美國光學(xué)學(xué)會的高影響因子期刊 Optica 上發(fā)表文章報告其研究成果。 發(fā)表于：2018/8/18 華爾街再吸機器學(xué)習(xí)大牛，Pedro Domingos加入對沖基金巨頭DE Shaw 據(jù)對沖基金巨頭之一 DE Shaw 官網(wǎng)信息，華盛頓大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)教授，《The Master Algorithm》作者 Pedro Domingos 將于 8 月 27 日加入該公司，成為 DE Shaw 集團新成立的機器學(xué)習(xí)組的總經(jīng)理與負責(zé)人。 發(fā)表于：2018/8/18 英特爾芯片再曝新漏洞：黑客可獲任意內(nèi)存信息，酷睿和至強處理器全部中招！ 繼今年年初的Meltdown（熔斷）和Spectre（幽靈）漏洞之后，研究人員在英特爾電腦芯片中又發(fā)現(xiàn)了嚴(yán)重安全漏洞。 發(fā)表于：2018/8/17 華大九天模擬/混合信號IC全流程設(shè)計解決方案獲TowerJazz采用 電子設(shè)計自動化（EDA）解決方案供應(yīng)商華大九天日前宣布，其模擬/混合信號全流程IC設(shè)計解決方案已正式進入全球領(lǐng)先的晶圓代工廠TowerJazz公司的設(shè)計參考流程。 發(fā)表于：2018/8/17 Ian Goodfellow：你的GAN水平我來打分 如何評價生成模型的性能好壞？這似乎是一個復(fù)雜而困難的任務(wù)。Ian Goodfellow 提出的生成對抗網(wǎng)絡(luò) GAN 已經(jīng)成為人工智能的重要研究方向，吸引了眾多學(xué)者投入研究。 發(fā)表于：2018/8/17 ?…84858687888990919293…?
