中国高性能通用微控制器领域的领跑者兆易创新GD系列芯片技术专栏。
我是地瓜机器人,为加速智能生长而来
In 2022, in an effort to broaden the diversity of the pool of participants to ICLR 2022, we are starting a program specifically assisting underrepresented, underprivileged, independent, and particularly first-time ICLR submitters. We hope this program can help create a path for prospective ICLR a...
嵌入式端AI,包括AI算法在推理框架Tengine,MNN,NCNN,PaddlePaddle及相关芯片上的实现。欢迎加入微信交流群,微信号:aijishu20(备注:嵌入式)
近期实验室项目需对2GB/s的高速数字图像数据实时存储,后续数据带宽将提升至30GB/s。经调研,SATA协议的固态硬盘理论存储有效带宽为600MB/s,NVMe协议的固态硬盘理论带宽随PCIe协议而不同。NVMe协议的固态硬盘在PCIe Gen2、Gen3条件下,理论有效带宽分别为2GB/s、3.938GB/s。目前,NVMe SSD最高搭载PCIe Gen4通路,其理...
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极术社区管理员小姐姐
R329 AIPU 实机测试vgg16(失败)先参考下面这个帖子装好Debian系统。R329开发板教程之四|Debian系统初体验先生成量化模型 {代码...} vgg_16_build.cfg文件内容如下: {代码...} 上传模型到sipeed MaixSensor板子配网在上面那篇文章里已经有说明了,这里我们直接用ifconfig查看板子ip地址: {代码...} 在ubuntu pc上用sf...
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Mava 是一个用于构建多智能体强化学习 (MARL) 系统的库。Mava 为 MARL 提供了有用的组件、抽象、实用程序和工具,并允许对多进程系统训练和执行进行简单的扩展,同时提供高度的灵活性和可组合性。
2021年7月15日,智能计算产业技术创新联合体(Open NPU Innovation Alliance, 简称ONIA)成立。安谋科技董事长兼CEO、ONIA首任理事长吴雄昂先生代表创新联合体正式发布全球首个开源神经网络处理器指令集架构(NPU ISA)。面对多样化的神经网络计算框架,定义一套标准的神经网络算子成为了不同框架模型移植和快速部署,算...
新一轮白嫖板子活动开始了,好耶。这次白嫖的板子是矽速科技的R329开发板,R329是全志科技的一款芯片,搭载了ARM 中国的AIPU,正好借这次活动来体验一下,下面开始。
R329开发板系列教程本系列教程主要介绍在R329(MaixSense)板卡上进行AI模型部署。预计分为以下几个部分:Zhouyi Compass 部署及仿真 (申请样板必看)R329开发板运行AIPU可执行程序!R329开发板调用摄像头及屏幕进行实时模型运行R329开发板基于python的模型运行R329开发板Debian系统初体验本文为第一篇,介绍 Zhouyi Compa...
继VOOC闪充协议芯片之后,瑞芯微近日推出了两颗全新的通用快充协议芯片,分别是RK835和RK837。
前面一文利用FreeRTOS点灯,算是将FreeRTOS给跑起来了,要用好RTOS,从黑盒角度去理解一下调度器是怎么工作的是很必要的,当然如果想研究其内部实现原理,可以去读其内部实现代码,但是个人感觉如果是从用的角度,把内核看成黑盒,跳出来梳理一下概念也很有用。
摘要:现在很多互联网+硬件的产品,都喜欢在官网放上产品的3D爆炸图,以展示自己产品的组成结构,并标注自己产品哪些哪些地方用了多么牛X的技术或者元件,以凸显产品的逼格。其中便少不了电路板。下面和大家讲解用AD+keyshot软件制作高逼格的3D电路板效果图。
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。
瑞芯微全新RK3566 AI 电视盒方案,五大技术优势赋予传统电视盒人工智能属性,扩展智能应用场景。RK3566支持空中画布、自动人脸跟踪、手势识别等创新AI功能,其专业的ISP有效提升视频通话体验。全新的AI交互逻辑,让电视秒变智慧屏,为传统大屏用户提供快速便捷的升级方案。
今年上半年由OpenAI提出的CLIP[1],利用4亿图像文本对训出了一个在各个图像分类数据集上表现能同有监督方法相媲美的模型,再一次将"zero-shot learning"这个名词映入了人们的眼帘。什么是"zero-shot learning"呢,首先让我们来看一下它的定义[2]: