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借助支持邊緣AI的MCU優(yōu)化實時控制系統(tǒng)中的系統(tǒng)故障檢測

  • 當前關于人工智能(AI)和神經(jīng)網(wǎng)絡的討論主要集中在生成應用（生成圖像、文本和視頻），很容易忽視AI將為工業(yè)和基礎設施應用中的電子產(chǎn)品帶來變革的實際示例。不過，雖然在電機驅動器、太陽能（如圖 1 所示）和電池管理應用的實時控制系統(tǒng)中采用 AI 不會像新的大型語言模型那樣引起大量關注，但使用邊緣 AI 進行故障檢測可以顯著影響系統(tǒng)的效率、安全性和生產(chǎn)力。圖1 太陽能電池板陣列本文中將討論集成式微控制器 (MCU) 如何增強高壓實時控制系統(tǒng)中的故障檢測功能。此類 MCU 使用集成神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元 (NPU) 運
  • 關鍵字： 邊緣AI  MCU  微控制器  故障檢測  CNN  TMS320  

川普批中國臺灣偷走美芯片 CNN抱不平揭真相

  • 美國前總統(tǒng)川普日前受訪再度炮轟「中國臺灣偷走芯片業(yè)」，但CNN一篇文章指出，事實絕非如此，「中國臺灣絕非偷竊，而是透過遠見、努力和投資，發(fā)展了自己的半導體產(chǎn)業(yè)」。   日前美國前總統(tǒng)川普接受《彭博商業(yè)周刊》采訪時說，中國臺灣偷走美國價值千億美元芯片生意。不過CNN一篇報導指出，若干產(chǎn)業(yè)專家分析指出，中國臺灣之所以能坐擁芯片江山要歸功于遠見、努力與投資，絕對沒有偷竊之說?，F(xiàn)年93歲的臺積電創(chuàng)辦人張忠謀，曾在英特爾（Intel）、摩托羅拉（Motorola）、德州儀器（Texas Instrumen
  • 關鍵字： 川普  芯片  CNN  臺積電  

CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡)的內(nèi)部網(wǎng)絡結構的區(qū)別

  • 先說DNN，從結構上來說他和傳統(tǒng)意義上的NN（神經(jīng)網(wǎng)絡）沒什么區(qū)別，但是神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展時遇到了一些瓶頸問題。一開始的神經(jīng)元不能表示異或運算，科學家通過增加網(wǎng)絡層數(shù)，增加隱藏層可以表達。并發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)直接決定了它對現(xiàn)實的表達能力。但是隨著層數(shù)的增加會出現(xiàn)局部函數(shù)越來越容易出現(xiàn)局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，用數(shù)據(jù)訓練深層網(wǎng)絡有時候還不如淺層網(wǎng)絡，并會出現(xiàn)梯度消失的問題。我們經(jīng)常使用sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的輸入輸出函數(shù)，在BP反向傳播梯度時，信號量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無法達到調(diào)節(jié)參數(shù)
  • 關鍵字： DNN  深度神經(jīng)網(wǎng)絡  深度學習  CNN  RNN  

銅電解極板短路檢測方法綜述

  • 在銅電解精煉過程中陰陽極板的電流分布不均會導致陰極板上產(chǎn)生銅粒，銅結粒將造成陰陽極板短路且陰極板溫度升高，繼而造成較高的電能消耗以及銅的品質下降。針對紅外熱像圖進行銅電解極板短路檢測過程，我們列舉了工業(yè)生產(chǎn)上常用的檢測方法，并分析了國內(nèi)外學者對此問題的研究，他們普遍存在熱像圖模糊、極板目標紋理特征不明顯、背景雜亂以及圖像特征選取不當造成檢測準確率低的問題，提出了一種基于快速候選區(qū)域提取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Faster R-CNN）與紅外熱像圖的銅電解極板短路檢測方法。
  • 關鍵字： 202104  銅電解  極板短路檢測  Faster R-CNN  

格芯贏得AI芯片業(yè)務

  • 像Nvidia這樣的芯片巨頭可以負擔得起7nm技術，但初創(chuàng)公司和其他規(guī)模較小的公司卻因為復雜的設計規(guī)則和高昂的流片成本而掙扎不已——所有這些都是為了在晶體管速度和成本方面取得適度的改善。格芯的新型12LP+技術提供了一條替代途徑，通過減小電壓而不是晶體管尺寸來降低功耗。格芯還開發(fā)了專門針對AI加速而優(yōu)化的新型SRAM和乘法累加(MAC)電路。其結果是，典型AI運算的功耗最多可減少75%。Groq和Tenstorrent等客戶已經(jīng)利用初代12LP技術獲得了業(yè)界領先的結果，首批采用12LP+工藝制造的產(chǎn)品將于
  • 關鍵字： AI  CNN  SRAM  CPU  芯片  

e絡盟發(fā)布新一期人工智能電子書，激發(fā)廣大讀者創(chuàng)新應用開發(fā)熱情

  • 全球電子元器件與開發(fā)服務分銷商 e絡盟 新近發(fā)布名為《AIoT時代——AIoT發(fā)展背景、功能與未來》的電子書，旨在為專業(yè)工程師、創(chuàng)客和電子愛好者提供人工智能相關專業(yè)知識，助力他們更加順利地進行人工智能應用開發(fā)并開拓出更多新型市場應用。本冊電子書匯集了人工智能詳細路線圖和類別，闡釋了人工智能、機器學習（ML）和深度學習（DL）之間的關系，并詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡相關技術。書中還向讀者推薦了數(shù)款適用于首次進行人工智能物聯(lián)網(wǎng)方案開發(fā)的優(yōu)質平臺。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)將徹底改變?nèi)祟惖墓ぷ鞣绞?。目前，人?/li>
  • 關鍵字： TTS  STT  AIoT  CNN  RNN  GAN  

Arm MCU在邊緣AI落地的方法

  • 　　魯?冰?（《電子產(chǎn)品世界》編輯）　　AI（人工智能）在M級的便宜的小器件上能不能落地？它需要什么資源，性能又怎么樣？不久前，Arm中國攜手恩智浦半導體在全國進行了巡回講演。Arm中國高級市場經(jīng)理Eric Yang分享了AI的基礎知識，分析認為邊緣AI可以通過在MCU這樣的小芯片上實現(xiàn)，并推介了Arm的軟件中間件NN——可以有效地對接算法和具體芯片，最后列舉出了Arm MCU的應用案例?！　? 邊緣AI潛力巨大　　AI有沒有前途？　　前兩年AI非?；?，AI公司支付的薪水很高。不過，2019年上半年以來，
  • 關鍵字： 201910  Arm MCU  AI  CNN  CMSIS-NN  

人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)

  • 　　前言：人工智能機器學習有關算法內(nèi)容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)算法。 ^_^　　20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)其獨特的網(wǎng)絡結構可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN(Convolutional Neural Networks)?！　?980年，K.Fukushima提出的新識別機是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的
  • 關鍵字： 人工智能  CNN  

基于FPGA的卷積層并行加速方案

  • 　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional?Neural?Networks)是一種主要應用于圖像處理領域的人工智能算法。尤其是在計算機視覺領域，CNN在包括識別(recognition)、檢測(detection)、分割(segmentation)等很多任務中占主流地位。　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本元素：卷積層(convolutional?layer)、池化層(pooling)、激活函數(shù)(activation)、全連接層(fully-connected?layer)。卷
  • 關鍵字： FPGA  CNN  

面向網(wǎng)絡邊緣應用的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡　

  • 介紹了面向網(wǎng)絡邊緣應用的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡——微型二值神經(jīng)網(wǎng)絡，可在保持低功耗的同時減少對存儲器的需求。
  • 關鍵字： 二值  神經(jīng)網(wǎng)絡  CNN  FPGA  201801  

瑞薩電子憑借基于R-Car V3M的綜合解決方案，縮短用于入門級汽車和中檔汽車的NCAP前置攝像頭應用的開發(fā)時間

  • 　　R-Car V3M現(xiàn)已嵌入CNN加速器，可使NCAP前置攝像頭應用中的高性能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)超低功耗　　全球領先的半導體解決方案供應商瑞薩電子株式會社(TSE：6723)，日前推出的R-Car V3M入門套件可以簡化并加速開發(fā)新車評估項目(NCAP，注釋1)的前置攝像頭應用、環(huán)視系統(tǒng)和激光雷達。新入門套件以R-Car V3M圖像識別SoC為基礎，為日益成長的NCAP前置攝像頭市場提供兼顧低功耗和高性能的方案。通過將R-Car V3M入門套件與支持軟件和工具相結合
  • 關鍵字： 瑞薩電子  CNN  

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)基礎介紹

  • 　　本文是對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎進行介紹，主要內(nèi)容包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡LeNet-5結構分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡注意事項?！　∫?、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概念　　上世紀60年代。Hubel等人通過對貓視覺皮層細胞的研究，提出了感受野這個概念。到80年代。Fukushima在感受野概念的基礎之上提出了神經(jīng)認知機的概念，能夠看作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的第一個實現(xiàn)網(wǎng)絡，神經(jīng)認知機將一個視覺模式分解成很多子模式(特征)，然后進入分層遞階式相連的特征平面進行處理，它試圖將視覺系統(tǒng)模型化，使其能
  • 關鍵字： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡  CNN  

全卷積網(wǎng)絡FCN進行圖像分割

  • 全卷積網(wǎng)絡FCN進行圖像分割-CNN能夠對圖片進行分類，可是怎么樣才能識別圖片中特定部分的物體，在2015年之前還是一個世界難題。神經(jīng)網(wǎng)絡大神Jonathan Long發(fā)表了《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》在圖像語義分割挖了一個坑，于是無窮無盡的人往坑里面跳。
  • 關鍵字： 全卷積碼  FCN  CNN  

想從事深度學習工作的進來看，經(jīng)典面試問題幫你整理好了

  • 　　更新幾個面試被問到或者聯(lián)想出來的問題，后面有時間回答　　SGD 中 S(stochastic)代表什么　　個人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch　　監(jiān)督學習/遷移學習/半監(jiān)督學習/弱監(jiān)督學習/非監(jiān)督學習?　　本筆記主要問題來自以下兩個問題，后續(xù)會加上我自己面試過程中遇到的問題?！　∩疃葘W習相關的職位面試時一般會問什么?會問一些傳統(tǒng)的機器學習算法嗎?　　如果你是面試官，你怎么去判斷一個面試者的深度學習水平?　　以下問題來自@Naiyan Wang　　C
  • 關鍵字： 深度學習  CNN  

如何使用FPGA加速機器學習算法？

  • 　　當前，AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內(nèi)的中國各大學研究CNN的一些成果。　　在這項研究中出現(xiàn)了一些和CNN算法實現(xiàn)能耗相關的幾個有趣的結論：　?、傧薅ㄊ褂闷螹emory;　　②
  • 關鍵字： FPGA  CNN  
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