人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。
嘿！你知道吗，盲人和视力受损者经常会遇到一些挑战，这些挑战使他们难以独立生活和参与社会。但是，由于机器学习的奇妙之处，我们现在有一些非常酷的辅助技术，可以帮助他们。例如，这位小哥，开发了一种设备，利用图像字幕和文本转语音技术，为那些最需要帮助的人提供帮助。
机器之心原创 作者：蒋思源 近日，Mathworks 推出了包含 MATLAB 和 Simulink 产品系列的 Release 2017b（R2017b），该版本大大加强了 MATLAB 对深度学习的支持，并简化了工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。该更新版本从数据标注、模型搭建、训练与推断还有最后的模型部署方面完整地支持深度学习开发流程。此外，MATLAB 这次更新最大的亮点是新组件 GPU Coder，它能自动将深度学习模型代码转换为 NVIDIA GPU 的 CUDA 代码，G
2020 年 6 月 6 日起，哈尔滨工业大学和哈尔滨工程大学因被列入美国商务部实体名单，并被禁用数学基础软件 Matlab。这一消息迅速在网络发酵，引发关于国产软件独立自主重要性的大规模讨论。
开发者调查是 Stack Overflow 每年都要进行的一次开发者用户调查问卷活动，调查对象为在 Stack Overflow 注册的开发者用户。和以往相比，2015 年的调查涵盖面更广，参与人数最多，调查结果包括 157 个国家的 26086 名开发者。在这些人中，有 6800 人是经过认证的全栈工程师，另外还有移动开发者 1900 人，前端开发者 1200 人。
12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT 8.2版本，对10亿级参数的NLP模型进行了优化，其中就包括用于翻译和文本生成的T5和GPT-2。
torch包包含多维张量的数据结构，并定义了多维张量的数学运算。此外，它还提供了许多实用程序来高效地序列化张量和任意类型，以及其他有用的实用程序。它有一个CUDA的副本，可以让你运行你的张量计算在一个NVIDIA GPU，并且计算能力>= 3.0。
MATLAB广泛应用于物理系统建模、测量测试、系统控制以及深度学习等，在工程实践中具有非常重要的地位，具体如图1所示。调研发现，科研人员能够编写各种matlab代码，通过建模仿真来更好的认识世界。近年来，随着物联网、智能硬件以及生成式AI等技术的发展，我们能否将设备采集的真实数据作为输入，让模拟仿真变得更加的真实（全真互联）。本推文对相关的内容进行归纳汇总，介绍如何将matlab代码部署到设备端，具体如下所示：
在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活，因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中，以便在生产中使用。
支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。
裸露土方智能识别算法通过opencv+python网络模型框架算法，裸露土方智能识别算法能够准确识别现场土堆的裸露情况，并对超过40%部分裸露的土堆进行抓拍预警。裸露土方智能识别算法用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使裸露土方智能识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，裸露土方智能识别算法代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在裸露土方智能识别算法中编写代码比使用C / C++更容易。
导读：近几年随着深度学习算法的发展，出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长，各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
人工智能算法在过去几年极为火热，广泛应用于计算机视觉、语音识别、推荐算法以及智能机器人等领域；调研发现，工程师为了提高神经网络的准确度，一般采用更深层的神经网络，导致模型参数越来越多，该方法虽然能够极为快速、准确的进行人脸识别，但是对硬件的要求也越来越高。然而实际工程应用中需要考虑底层设备的硬件资源、功耗特性等，使用中需要将模型进行适当的裁剪，具体如下所示：
最近要做一些关于NLP相关的工作和比赛，因此要用到语义分析这类模型，ChatGPT虽然很强大，奈何不太适合在工作和国内的环境中使用，因此需要用到一些平替的模型，比如ChatGLM-6B。
TensorRT支援热门的深度学习开发框架，可以最佳化这些框架开发的模型，并部署到嵌入式、自动驾驶或是资料中心平台
陈桦 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Facebook和微软周四在各自的博客中发布了ONNX，即“开放神经网络转换”工具。 简单地说，这个新工具能把一种框架训练的模型，转换成另一种
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 人体姿态估计是计算机视觉领域很多研究工作的基础，也是研究的热点问题，在行为识别、人机交互、姿态跟踪等领域有着广泛的应用前景。 按照人体姿态维度的差异，可以将人体姿态估计任务分为二维人体姿态估计和三维人体姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影，从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。 在实际应用中，由于3D姿态估计在2D
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
今天为大家介绍的是来自Eng-King Tan团队的一篇论文。咖啡因的摄入降低帕金森病（PD）的风险，但其与基因的相互作用尚不清楚。咖啡因与高PD风险人群中的基因变异相互作用对于健康具有重要意义。作者研究了咖啡因摄入与亚洲人中发现的基因变异的相互作用，并确定了携带这些变异的咖啡饮用者的PD风险估计。
1、不要用数据说谎或吹牛: 对经验性证据要诚实坦率。最重要的是不要用数据自欺欺人。
正文之前 首先，跟助教说声抱歉，我们组因为一些因素没有按时完成PIL的测试，还要申请延期。另外也感谢助教的催促，让我们能够在今天下午就完成PIL测试，也算是为本次课程画上了完美的句号。下面我将讲述本次PIL测试的全过程，以及结果！ 正文 我们组之所以做不完我们的PIL测试，是因为我们主力开发大腿彭彦毓同学电脑MATLAB出了点问题，无法安装插件，然后第二主力安装插件的时候在附加功能资源库找不到对应的插件，三号开发主力也就是我，由于版本太老，干脆附加资源管理器都进不去。一方面源于版本问题，另一方面也是因为我们
自编码器（Autoencoder, AE）是一种数据的压缩算法，其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络的形式下，自编码器可以用于降维和特征学习。
ChatGLM-6B自3月发布以来，在AI社区爆火，GitHub上已斩获29.8k星。
在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备（数据预处理）和模型构建（模型训练），对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者？模型的部署大致分为以下三个步骤：
其作用是程序更加简洁，增强可移植性和可维护性，尤其是在16位机器，32位，或者是64位机器上相互之间移植的时候只需要修改这些宏定义就可以满足要求了，而不需要去修改整个工程里边的每一个变量定义。
在过去的几年里，深度学习已经成为人工智能领域发展最快的领域之一。它已经取得了显著的成果，特别是在计算机视觉领域。
大家好，今天给大家分享一下如何把Keras框架训练生成模型部署到OpenVINO平台上实现推理加速。要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线：
AiTechYun 编辑：Yining 微软正在对人工智能和机器学习进行大笔投资。微软计划在Windows 10中加入更多人工智能功能。这个软件巨头在今天为开发者公开了一个新的人工智能平台Window
只有当你失去的时候，你才会去珍惜，健康就是如此。我们都知道健康的重要性，但我们常常忽略它。在这篇文章中，我们将分享一些技巧，帮助作为程序员的你保持健康。 虽然编程并不被视为是一个高危职业，但我们发现一大批数量惊人的开发人员正遭受健康问题的折磨。坐在办公桌很舒适，但有研究表明，它并不像你想象的那样健康。幸运的是，有很多非常容易做到的方法可以改善你的健康。 1.锻炼 尽管这可能是最明显的方法，但很多开发人员常常会忘记——或忽略定期的锻炼。没有必要成为下一个铁人，但去进行某种形式的运动有很多好处，将帮助你保持健康
本节讲解如何讲讲代码（Matlab、HDL、C/C++）导入到 System Generator 并使用。
\min \|\alpha\|_1 \quad \mathrm{s.t.} \; \Phi\alpha = s
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
生成网络得到了加州理工学院理工学院本科物理学教授理查德·费曼（Richard Feynman）和诺贝尔奖获得者的名言的支持：“我无法创造，就无法理解”。 生成网络是拥有可以理解世界并在其中存储知识的系统的最有前途的方法之一。 顾名思义，生成网络学习真实数据分布的模式，并尝试生成看起来像来自此真实数据分布的样本的新样本。
安妮 编译自 PyTorch官网 今天，PyTorch公开发布一周年了。 这个自诞生之日起就火热的深度学习框架，这一年是怎样的成长轨迹？刚刚，PyTorch团队在官网上发文，盘点了PyTorch上一年的进展、大事件和社区情况，并和其他框架进行了对比。 总体来说战绩是这样的—— GitHub上有87769行Python代码导入了torch GitHub上3983个资源库在命名或描述中提到了PyTorch PyTorch文件的下载量超50万次，具体说达到了651916次 5400个用户写了21500篇帖子，在
【GiantPandaCV导语】本文基于Pytorch导出的ONNX模型对TVM前端进行了详细的解析，具体解答了TVM是如何将ONNX模型转换为Relay IR的，最后还给出了一个新增自定义OP的示例。其实在TVM中支持编译多种目前主流的深度学习框架如TensorFlow，Pytorch，MxNet等，其实它们的前端交互过程和本文介绍的ONNX也大同小异，希望对TVM感兴趣的读者在阅读这篇文章之后对新增OP，或者说在TVM中支持一种新的DL框架有一个整体把握。本文实验相关的代码在https://github.com/BBuf/tvm_learn。
【导读】《专知AI日报》，每天精选AI业界发生的最新最具有影响力的动态事件，为你简文速读了解。 1. 【Yoshua Bengio宣布即将终止Theano的开发和维护】Theano的开发与维护者之一 Pascal Lamblin 贴出了一封邮件：Yoshua Bengio 宣布在发布Theano 1.0版本之后，终止Theano的开发和维护。Theano这些年来所提出的大多数创新，现在已经被其他框架采用和完善。例如，将模型表达为数学表达式，重写计算图以获得更好的性能和内存使用，GPU上的透明执行，更高阶的自
在使用MATLAB进行SVM分类器训练时，有时会出现以下错误提示：svmtrain (line 234) Y must be a vector or a character array. 这个错误是由于目标变量Y的类型不正确导致的。本文将介绍如何解决这个问题并提供具体的示例代码。
Background在移走图形对象后，MATLAB将原来的对象进行擦除，在原来的位置用背景色进行重绘。
如今的手持设备足够强大，可以在本地运行神经网络，而不需要云服务器的连接，这在您外出时是一个很大的便利。不过，在您的手机或平板电脑上部署和运行一个自定义的神经网络并不简单，而且这个过程取决于机器的操作系统。在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并指导您完成所有必要的步骤，使用Wolfram语言训练一个自定义的图像分类器神经网络模型，通过ONNX（12.2版中的新功能）导出，将其转换为Core ML（苹果的机器学习框架，用于iOS应用程序），最后将其部署到您的iPhone或iPad。
gym一个小目标——AI操作游戏的其中一个比较方便的就是可以模拟物理环境、简单的比如倒立摆、复杂的有二维三维运动机器人
概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的S形序列。
OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。
R,C分别表示写入的行数R和列数C，并且左上角被认为是(0,0)csvwrite('1.csv',data)
1.模型中有使用 MATLAB Function 模块。此时，每个步长在计算时都要调用 MATLAB 去解释执行。这大大降低了仿真速度，解决方法是尽可能改用 Fcn 模块。
导语：TensorRT立项之初的名字叫做GPU Inference Engine(简称GIE)，是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎，TensorRT现已支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。
本文最初发表在 Towards Data Science 博客，经原作者 Ran Rubin 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
深度学习的应用主要包括两个部分，一是通过深度学习框架训练出模型，二是利用训练出来的模型进行预测。
开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange，简称 ONNX）是一个开放的生态系统，它提供了基于人工智能模型的一种开源格式。自 2017 年开源以来，ONNX 在短短几年时间内发展为表示人工智能模型的实际标准，提供了一个统一的交互格式，用于优化深度学习和传统的机器学习。ONNX 定义了一组与环境和平台无关的标准格式，实现不同框架之间的互操作性，并简化从研究到生产的路径，有助于提高人工智能社区的创新速度。
说明：这一段时间用Matlab做了LDPC码的性能仿真，过程中涉及了大量的矩阵运算，本文记录了Matlab中矩阵的相关知识，特别的说明了稀疏矩阵和有限域中的矩阵。Matlab的运算是在矩阵意义下进行的，这里所提到的是狭义上的矩阵，即通常意义上的矩阵。
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