頭條 基于FPGA的視頻處理硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 為了滿足機(jī)載顯示器畫(huà)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(hào)轉(zhuǎn)換電路等外圍電路，可實(shí)現(xiàn)XGA與PAL模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為RGB數(shù)字視頻信號(hào)，并且與數(shù)字圖像信號(hào)疊加顯示，具有很強(qiáng)的通用性和靈活性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，視頻轉(zhuǎn)換與疊加技術(shù)能夠滿足機(jī)載顯示器畫(huà)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(jià)值。 最新資訊 Intel：面向視頻時(shí)代的“芯”動(dòng)力 “智微智能旨在通過(guò)提供高質(zhì)量的軟、硬件解決方案幫助用戶打造優(yōu)質(zhì)的視頻會(huì)議系統(tǒng)、教育錄播、廣播系統(tǒng)等產(chǎn)品。優(yōu)秀的視頻系統(tǒng)離不開(kāi)高效率的視頻采集設(shè)備，通過(guò)引入英特爾多款先進(jìn)的FPGA芯片，我們的多路、單路視頻采集卡在視頻處理能力、部署便捷性、穩(wěn)定性以及有效降低TCO等多個(gè)方面都得到用戶肯定，贏得市場(chǎng)的一致好評(píng)。” 發(fā)表于：2018/8/10 前沿 | GAN用于材料設(shè)計(jì)：哈佛大學(xué)新研究登上Science 在材料領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)經(jīng)常被用于特性預(yù)測(cè)，學(xué)到一個(gè)函數(shù)能繪制出符合選擇特性的分子材料。而近日哈佛大學(xué)與多倫多大學(xué)的研究者在Science上發(fā)表了一篇關(guān)于新材料設(shè)計(jì)的論文，該論文將深度生成模型引入反演設(shè)計(jì)，從而合成有機(jī)物甚至設(shè)計(jì)新型藥物。 發(fā)表于：2018/8/9 資源 | 2019人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議列表，所有Deadline都在這里 近日，來(lái)自 THU F205 CV Lab 的 Jackie Tseng 同學(xué)更新了人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘與 NLP 領(lǐng)域的學(xué)術(shù)會(huì)議時(shí)間列表。 發(fā)表于：2018/8/9 128塊Tesla V100 4小時(shí)訓(xùn)練40G文本，這篇論文果然很英偉達(dá) 近日，英偉達(dá)發(fā)表了一篇大規(guī)模語(yǔ)言建模的論文，他們使用 128 塊 GPU 在 4 小時(shí)內(nèi)使得 mLSTM 可以收斂，值得注意的是，他們使用的 Amazon Reviews 數(shù)據(jù)集包含 40GB 的文本，這在以前通常需要花費(fèi)數(shù)周的時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練。 發(fā)表于：2018/8/9 FPGA時(shí)序約束方法匯總 從易到難的都有 從最近一段時(shí)間工作和學(xué)習(xí)的成果中，我總結(jié)了如下幾種進(jìn)行時(shí)序約束的方法。按照從易到難的順序排列如下： 發(fā)表于：2018/8/9 基于FPGA的新型高速CCD圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 介紹一種基于Actel公司Fusion StartKit FPGA的線陣CCD圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。以FPGA作為圖像數(shù)據(jù)的控制和處理核心，通過(guò)采用高速A/D、異步FIFO、UART以及電平轉(zhuǎn)換、放大濾波、二值化電路和光學(xué)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像數(shù)據(jù)的信號(hào)處理，并運(yùn)用Visual Studio C++和Microsoft公司的基本類(lèi)庫(kù)MFC實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的顯示、繪圖、傳輸控制等。利用搭建的系統(tǒng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)物體尺寸的測(cè)量，通過(guò)對(duì)所得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，明確測(cè)量的精度和可以達(dá)到的水平。對(duì)該系統(tǒng)在實(shí)時(shí)監(jiān)控中的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行分析。 發(fā)表于：2018/8/8 基于FPGA的雙T選頻網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 為提高棱鏡式數(shù)字激光陀螺穩(wěn)光程回路中相敏信號(hào)解調(diào)效率，將較窄的帶寬內(nèi)對(duì)信號(hào)幅度增益大、波動(dòng)小的雙T選頻網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化應(yīng)用到數(shù)字激光陀螺解調(diào)電路中，使用FPGA進(jìn)行算法設(shè)計(jì)，得到帶寬為2 Hz的帶通濾波器。在數(shù)字激光陀螺中與IIR濾波器進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，經(jīng)過(guò)實(shí)際系統(tǒng)驗(yàn)證，信噪比提升了200%。 發(fā)表于：2018/8/8 西部數(shù)據(jù)公司（TEGILE品牌）在2018年GARTNER固態(tài)陣列的魔力象限中被評(píng)選為卓識(shí)遠(yuǎn)見(jiàn)者 西部數(shù)據(jù)公司（ NASDAQ：WDC）今天宣布旗下Tegile品牌在2018年連續(xù)第四年在Gartner固態(tài)陣列的魔力象限中被評(píng)為的卓識(shí)遠(yuǎn)見(jiàn)者。* 發(fā)表于：2018/8/7 深度 | L2正則化和對(duì)抗魯棒性的關(guān)系 雖然近年來(lái)對(duì)抗樣本已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注，并且它對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和實(shí)踐來(lái)說(shuō)都有很大意義，但迄今為止仍有很多不明之處。 發(fā)表于：2018/8/7 前沿 | CNN取代RNN？當(dāng)序列建模不再需要循環(huán)網(wǎng)絡(luò) 在過(guò)去幾年中，雖然循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曾經(jīng)一枝獨(dú)秀，但現(xiàn)在自回歸 Wavenet 或 Transformer 等模型在各種序列建模任務(wù)中正取代 RNN。 發(fā)表于：2018/8/7 ?…90919293949596979899…?
