2023年五月一日，极术社区联合安谋科技学堂组织了【五一赠书】60本Arm64架构经典书籍《Arm64体系结构编程与实践》直接领！，获得了很多工程师的支持。下面将中奖名单公布如下：
CSK6 是聆思科技新一代的 AI 芯片 SoC 产品系列，采用多核异构架构，集成了 ARM Star MCU，HiFi4 DSP，以及聆思全新设计的 AI 神经网络处理内核 NPU，算力达到 128 GOPS。多核异构的设计使芯片能以较低功耗满足音频及图像视频的 AI 应用需求。
作为一个精通多种移动端AI框架(TFLite、AndroidNNAPI、NeuroPilot、SNPE、Huawei HiAI Foundation、ARM周易NPU等)的高级AI框架工程师(俗称调包侠/API调用狗/部署狗)，怀着忐忑的的心情申请(俗称白piao)到了CSK6开发板；
首先非常感谢聆思科技、极术社区提供了这次CSK6视觉AI开发套件的体验机会。本次体验包括以下几个部分：
集微网隆重推出“芯视野”专题，未来将客观反映行业高管对于热点事件的观点及分析报道。
《AI嵌入式系统: 算法优化与实现》这本书确实值得学习一下，小伙伴们也热情高涨，我们又再之前60本免费赠书名额基础上临时加送10本！！！赠送以下70位社区用户每人一本《AI嵌入式系统: 算法优化与实现》。
这篇文章为大家介绍了一下面向低功耗AI芯片上的神经网络设计，随着这几年神经网络和硬件（CPU,GPU,FPGA,ASIC）的迅猛发展，深度学习在包括互联网，自动驾驶，金融，安防等很多行业都得到了广泛的应用。然而当我们真正在实际部署深度学习应用的时候，许多场景例如无人驾驶对设备在功耗，成本，散热性等方面都有额外的限制...
卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型的公开数据集来进行的通用结构设计，早期只以其分类精度来证明设计的优劣，后来也慢慢开始对比参数量(Pa...
很荣幸拿到了由矽速科技提供的R329开发板，最近矽速科技提供了Debian系统，所以下面我们就在Debian系统上进行了。
Tengine是一款轻量级模块化高性能的神经网络推理引擎 ；欢迎体验Tengine，[链接] 《Tengine开发者入门资料包》[链接]
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海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习系列笔记，欢迎关注。
等收到开发板之后，再移植一个人脸检测模型，详细测试一下模型的int8量化精度损失情况和在板子上的加速情况，测试一下官方的量化算法对模型的友好程度。inception系列要注意的地方：
以Faster R-CNN为代表的，计算GT框和大量锚框之间的IOU来进行正负样本的取舍和分配，一般是以IOU大于0.7为正样本，IOU小于0.3为负样本，IOU大于0.3小于0.7的样本忽略不考虑。这种分配策略在后续的方法变种也非常实用和有效，但是这种固定策略仍然会因为各种大小、形状和类别的差异产生次优的结果。
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