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在pcb廠的你需要了解的新老qc七大手法
- 在pcb廠的你需要了解的新老qc七大手法-在pcb廠里,品管新七大工具,其作用主要是用較便捷的手法來解決一些管理上的問題,與原來的“舊”品管七大手法相比,它主要應(yīng)用在中高層管理上,而舊七手法主要應(yīng)用在具體的實際工作中。
- 關(guān)鍵字: pcb
分享:六類模塊pcb調(diào)試技術(shù)
- 分享:六類模塊pcb調(diào)試技術(shù)-在pcb抄板的設(shè)計過程中,我們常常要對pcb進(jìn)行調(diào)試與測試,六類模塊pcb的調(diào)試就是其中一種,本文對于CAt6、超CAT6+ 產(chǎn)品的pcb試制,具有重要的參考價值,讓大家更好的理解六類模塊pcb的調(diào)試技術(shù)。
- 關(guān)鍵字: pcb pcb調(diào)試
相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?
- 相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?-相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨特優(yōu)勢。同時,算法設(shè)計工具日漸成熟,如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來,F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢,從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字: 機器學(xué)習(xí) FPGA GPU GPP
基于FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法
- 基于FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法-AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)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(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: 機器學(xué)習(xí) FPGA
如何使用FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法
- 如何使用FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法- 當(dāng)前,AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)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(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: FPGA GPU AuvizDNN
利用FPGA的自身特性實現(xiàn)隨機數(shù)發(fā)生器
- 利用FPGA的自身特性實現(xiàn)隨機數(shù)發(fā)生器-本文主要介紹利用FPGA的自身的特性實現(xiàn)隨機數(shù)發(fā)生器,在Virtex-II Pro開發(fā)板上用ChipScope觀察隨機數(shù)序列,以及在PCIe4Base(基于Virtex-4 FPGA)上實現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字: fpga
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