开发者需要能够快速开发出实施机器学习功能的深度学习神经网络，并将其转换到低功耗的嵌入式终端设备上，集成了神经网络算法的DSP芯片将成为这一难题的解决方案。终端设备智能化的需求催生本地智能化（local

Arm Helium技术作为一种全新的M-Profile Vector Extension矢量扩充方案，能为Armv8.1-M架构带来经过强化的计算能力新架构能够将最小型边缘设备的机器学习能力提升15

大数据服务器以及像机器学习、人工智能 （AI）、5G 手机、物联网和企业计算这样的应用，通常需要强大的 ASIC、FPGA、GPU 和 CPU，而后者又需要低电压、大电流，并在紧凑封装内实现高功率密度

机器学习（Machine Learning， ML）技术和FPGA的联系可以体现在下面几个维度上：1. FPGA帮助改进机器学习的模型训练过程（FPGA应用）2. 机器学习帮助改进FPGA的设计代码

什么是机器学习？好吧，机器学习是一个概念，它允许机器从例子和经验中学习，而且也不需要显式编程。因此，您所做的不是编写代码，而是将数据馈送给通用算法，算法机器基于给定的数据构建逻辑。这篇关于机器学习的

在处理电力电子设计时必须考虑几个方面。在一个系统中，我们可以识别不同的元素，例如散热、电气特性、控制系统和保护。开发过程是许多测试和测量公司用作开发过程工具的任务。在采访新仿真工具 SIMBA 背后的

一、 研究背景近年来，随着无线移动通信和雷达等无线电系统快速发展，天线与阵列的设计已经逐渐成为无线电系统设计最为关键且复杂的任务之一。传统上，天线与阵列设计非常依赖工程师的认知和经验，需要通过全波电磁

机器学习正在从云端转移到网络边缘，目的是进行实时处理、降低延迟、提高安全性、更高效地使用可用带宽以及降低整体功耗。而处于这些边缘节点上的物联网 （IoT） 设备只有有限的资源，因此开发人员需要弄清如何

使用一类新兴的高效算法，任何开发人员现在都可以在低功耗、资源受限的系统上部署复杂的关键字识别功能。这个由两部分组成的系列的第一部分展示了如何使用 FPGA 来做到这一点。在第二部分中，我们将展示如何使

FPGA 选件高级概述市场上有许多不同类型的 FPGA，每种类型都有不同的功能和特性组合。可编程结构是任何 FPGA 的核心，它以可编程逻辑块阵列的形式呈现，也称为逻辑元件 （LE）（图 1（a））。

机器学习的爆炸性增长推动了许多开源工具的发展，使得开发人员更容易学习其技术。接下来，我们来看看开发者最喜欢的Java和Python机器学习框架都有哪些？据技术专家介绍，未来人工智能和机器学习的前景是光

根据《美国重症监护杂志》上发表的一项研究，一组研究人员使用机器学习来帮助预测外科重症患者发展为医院获得性压力伤害的风险的模型。研究人员使用机器学习方法来帮助构建他们的模型，因为它可以分析来自患者电子健

（文章来源：快科技）古老的粪便是考古研究的重要信息来源，它可以提供关于人的身份、饮食、健康状况等信息。然而，与人粪大小形状相似的狗屎在许多考古遗址也很常见，常让研究者感到困惑。德国马克斯·普朗克人类历

优化种子选择、减少肥料使用和检测农作物疾病早期迹象的机器学习软件正在彻底改变农业。现农业大部分处在自动化的情况下，但可惜的是大多数农民都无法收集到有用的数据，或者收集到了也难以有用的方式对其进行分析。

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组织已迅速运用其AI和机器学习知识来遏制这种流行病。这些技术正在从研究到医疗保健甚至农业领域被部署。随着世界对付的努力，为抵御这种流行病而进行的每一盎司技术创新和创造力使我们迈出了一步来克服它。人工智