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基在深度进修的人体动作辨认系统：手艺进展与利用前景

跟着人工智能手艺的飞速成长，人体动作辨认手艺作为计较机视觉范畴的主要分支，正逐步揭示出其在人机交互、智能监控、虚拟实际、健身文娱等范畴的庞大潜力。基在深度进修的人体动作辨认系统，经由过程操纵深度进修手艺和计较机视觉方式，实现了对人类动作的正确辨认与理解，为智能交互供给了新的可能。

多核及时操作系统简直定性调剂设计

跟着多核处置器手艺的不竭成长，其在嵌入式系统、航空航天、工业主动化等范畴的利用日趋普遍。但是，多核并行系统在带来机能晋升的同时，也引入了一系列新的挑战，特殊是在及时性和肯定性方面。为了知足这些范畴对使命调剂的高要求，多核及时操作系统简直定性调剂设计成了研究的热门。

基在深度进修的声旌旗灯号分类辨认方式（含伪代码）

声旌旗灯号分类辨认是信息处置范畴的一个主要分支，普遍利用在语音辨认、情况监测、智能家居等多个范畴。传统方式常常依靠在手工设计的特点提取和分类器设计，但其泛化能力和辨认精度有限。跟着深度进修手艺的快速成长，其在声旌旗灯号分类辨认中的利用日趋普遍，显著提高了辨认精度和鲁棒性。本文将介绍基在深度进修的声旌旗灯号分类辨认方式，并供给相干代码示例。

有治理同享内存设计方式的具体实现

有治理的同享内存设计方式的具体实现触及多个方面，包罗内存分派与收受接管、拜候节制、同步机制和机能优化等。以下是对这些方面的具体介绍：

多核异构模式下有治理的同享内存设计方式

跟着嵌入式系统、高机能计较和物联网手艺的飞速成长，多核异构处置器已成为当前计较平台的主要构成部门。多核异构处置器经由过程集成多种类型的处置器焦点（如高机能CPU焦点、GPU焦点、NPU焦点等），可以或许同时知足高机能计较和节能降耗的需求。但是，多核异构处置器的设计也带来了新的挑战，特别是在内存治理和数据同步方面。本文将切磋多核异构模式下有治理的同享内存设计方式，以实现高效的数据互换和同步，晋升系统整体机能。

合用FPGA的小型神经收集：加快边沿智能的新篇章

在人工智能（AI）手艺日新月异的今天，神经收集作为其焦点驱动力，正慢慢渗入到各个行业与范畴。但是，传统的神经收集模子常常受限在计较资本和功耗，难以在边沿装备上实现高效运行。现场可编程门阵列（FPGA）作为一种高机能、低功耗的硬件加快器，为小型神经收集的摆设供给了抱负的平台。本文将深切切磋合用在FPGA的小型神经收集，和它们在边沿智能利用中的怪异优势。

利用PYNQ练习和实现二值神经收集（BNN）：加快边沿智能的新路子

在人工智能（AI）的海潮中，深度进修模子正逐步渗入到各个行业和范畴。但是，传统的深度进修模子凡是计较量年夜、功耗高，难以在资本受限的边沿装备上实现高效运行。为领会决这一问题，二值神经收集（BNN）应运而生。BNN经由过程将权重和激活值二值化（即取值为+1或-1），极年夜地下降了计较复杂度和功耗，使其更合适在边沿装备上摆设。本文将介绍若何利用PYNQ平台来练习和实现BNN，并附上相干代码示例。

CCIX在高速缓存一致性主机到FPGA接口中的利用评估

跟着数据中间、云计较和年夜数据等范畴的快速成长，对高机能计较和异构计较的需求日趋增加。在如许的布景下，缓存一致性互联尺度CCIX（Cache Coherent Interconnect for Accelerators）逐步成为毗连主机处置器（如CPU）和加快器装备（如FPGA）的要害手艺。本文旨在评估CCIX在构建高速缓存一致性主机到FPGA接口中的利用，切磋其优势、挑战，并供给相干代码示例。

利用机械进修猜测FPGA的履行时候与功耗：一种立异的方式

跟着科技的飞速成长，现场可编程门阵列（FPGA）在高机能计较、数据中间、人工智能等范畴的利用日趋普遍。但是，FPGA设计的复杂性和功耗问题一向是制约其机能晋升的要害身分。最近几年来，机械进修（ML）手艺的鼓起为FPGA的履行时候与功耗猜测供给了新的解决方案。本文将切磋若何利用机械进修进行FPGA的履行时候与功耗猜测，并阐发其优势与挑战。

在MCU端摆设GRU模子实现鼾声检测：科技与健康治理的融会

跟着人工智能手艺的快速成长，深度进修模子在各个范畴的利用日趋普遍。特殊是在医疗健康范畴，深度进修模子的引入为疾病的初期检测、延续监测和健康治理供给了全新的解决方案。鼾声检测作为睡眠呼吸障碍监测的主要一环，也受益在深度进修手艺的成长。本文将切磋在微节制器单位（MCU）端摆设门控轮回单位（GRU）模子实现鼾声检测的手艺布景、实现方式和其潜伏利用。

PIC64GX MPU 面向智能边沿计较利用

聪明城市、长途监控、主动驾驶汽车和智能视觉等多种利用对智能边沿计较的需求正在不竭增添。在本文中，我们重点介绍 Microchip Technology 全新 PIC64GX 系列 64 位微处置器的一些功能。

操纵光伏能源驱动无电池物联网

跟着物联网(IoT)手艺的快速成长，愈来愈多的装备毗连到收集中，使得我们的糊口和工作变得加倍智能化和便捷。但是，传统物联网装备年夜多依靠电池供电，这不但增添了保护本钱，还对情况造成了不小的承担。最近几年来，操纵光伏能源驱动无电池物联网的概念逐步鼓起，为解决这一问题供给了新的思绪。本文将切磋光伏能源在无电池物联网中的利用、优势、挑战和将来的成长标的目的。

企业生成式 AI 利用的架构模式：DSFT、RAG、RAFT 和 GraphRAG

最好设计的企业架构是任何组织 IT 系统的支柱，它撑持实现组织营业方针的根本构建块。架构包罗最好实践、明白概述的策略、通用框架和指点方针，供工程团队和其他好处相干者选择准确的东西来完成使命。企业架构首要由撑持营业线的架构团队治理。在年夜大都组织中，架构团队负责概述架构模式和通用框架，这将有助在工程和产物团队没必要破费数小时的精神进行概念验证，而是帮忙他们采取基在模式设计焦点构建块的策略。

神经收集是一种系统，或说是神经元的布局，它令人工智能可以或许更好地舆解数据，从而解决复杂的问题。固然收集类型多种多样，但本系列文章将仅存眷卷积神经收集 (CNN)。CNN 的首要利用范畴是模式辨认和对输入数据中包括的对象进行分类。CNN 是一种用在深度进修的人工神经收集。这类收集由一个输入层、几个卷积层和一个输出层构成。卷积层是最主要的组件，由于它们利用一组怪异的权重和过滤器，使收集可以或许从输入数据中提取特点。数据可以有多种分歧的情势，例如图象、音频和文本。这类特点提取进程使 CNN 可以或许辨认数据中的模式。经由过程从数据中提取特点，CNN 使工程师可以或许建立更有用、更高效的利用法式。为了更好地舆解 CNN，我们将起首会商经典的线性计划。