5月16日，美团云正式对外发布全新品牌Logo，宣布开启AI战略，并将上线三大类AI产品，发力人工智能领域，布局云端人工智能版图
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还记得这个能将老照片修复到纤毫毕现的GFPGAN吗？ 现在，它的代码正式开源了！ 官方已经在GitHub上传了3个预训练模型，3个版本的效果区别如下： 其中，V1.3是最近更新的一版，修复效果更加自然。同时还能在低质量输入的情况下，输出高质量结果。 自上线以来，GFPGAN已经在GitHub上揽星1.7w+，还曾登顶过热榜第一。 更是在推特上引起过一波试玩热潮： 这一项目由腾讯PCG ARC实验室提出，其相关论文已被CVPR2021收录。 3种预训
近期微软上线了一套Python 教程--《Develop with Python on Windows》，包含
作者：朱建平 腾讯云技术总监，腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情，跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 还记得这个能将老照片修复到纤毫毕现的GFPGAN吗？ 现在，它的代码正式开源了！ 官方已经在GitHub上传了3个预训练模型，3个版本的效果区别如下： 其中，V1.3是最近更新的一版，修复效果更加自然。同时还能在低质量输入的情况下，输出高质量结果。 自上线以来，GFPGAN已经在GitHub上揽星1.7w+，还曾登顶过热榜第一。 更是在推特上引起过一波试玩热潮： 这一项目由腾讯PCG ARC实验室提出，其相关论文已被CVPR2021收
LiveVideoStack：俞海乐博士你好，很荣幸代表LiveVideoStack采访您。许多读者对您还不太了解，能否请您介绍下自己。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化，通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎，实现了高性能、低成本的OCR识别。同时，平台支持业务模型的快速部署和迭代，为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。
本文介绍了基于FPGA的通用CNN加速设计，可以大大缩短FPGA开发周期，支持业务深度学习算法快速迭代。通用CNN FPGA加速架构能够支持业务快速迭代持续演进中的深度学习模型，包括Googlenet/VGG/Resnet/ShuffleNet/MobileNet等经典模型以及新的模型变种。FPGA预测性能略强于Nvidia的GPU P4，但延时上有一个数量级的优化。在云端，2017年初，我们在腾讯云首发了国内第一台FPGA公有云服务器，我们将会逐步把基础AI加速能力推出到公有云上。AI异构加速的战场很大很精彩，为公司内及云上业务提供最优的解决方案是架平FPGA团队持续努力的方向。
为了进一步加速云计算的创新发展、建立云计算信任体系、规范云计算行业、促进市场发展、提升产业技术和服务水平，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于2018年8月14日－8月15日在北京国际会议中心召开。
区块链火了！10月24日，中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习，明确区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中所起到的重要作用。
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性，以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括：Google使用FPGA加速深度学习模型，Facebook在数据中心引入FPGA，以及百度大脑利用FPGA进行深度学习模型加速。
本文探讨了神经网络加速器在数据中心中的重要性，并提出了几种主要的神经网络加速器架构。这些架构包括基于GPU的架构、基于FPGA的架构和基于ASIC的架构。作者还讨论了这些架构的优缺点，并展望了未来神经网络加速器的发展方向。
【新智元导读】新智元AI WORLD2017 世界人工智能大会上，浪潮集团副总裁胡雷钧带来 《AI计算挑战与应对》的分享。他提到，当前AI算法对计算能力有巨大的需求，针对AI计算能力的挑战，浪潮推出了
本文介绍了如何深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC，从计算性能、功耗、开发难度等方面进行了分析对比，并介绍了相关应用和未来发展趋势。
NFV是使能网络重构的关键技术，从2013年初正式成立ETSI ISG NFV开始设计NFV框架及系列规范，已经经历了Gartner技术成熟度曲线的创新促动期、过高期望期，逐渐转向稳步发展，经过近两年
编者按：在无人不谈 AI 的时代，微软同样将目光投向了这个领域， 而它把赌注押在了 FPGA上 ——Project Catapult 于微软而言，暗示着改变未来全球系统运作的方式——至少在微软看来是这
机器之心原创 作者：邱陆陆 机器翻译领域正经历又一次骤雨疾风般的变革。2014 年，Yoshua Bengio 组做出了第一个循环网络编码器-解码器神经机器翻译模型。而后仅 3 个月，基于 LSTM 结构和注意力机制的神经机器翻译系统就达到了可以与统计机器翻译（SMT）媲美的水平。到了 2016 年，谷歌翻译正式将神经机器翻译用于八个英语与其他语言的语言对，让深度学习多了一个影响每个人的接口。 今年，网易有道上线了自主研发的 YNMT，让以中文为中心的、根据中文用户使用习惯定制的神经翻译系统服务于 6 亿有
大家好，我是CTAccel Limited创始人兼CEO俞海乐，首先是非常感谢受赛灵思邀请来参加LiveVideoStackCon音视频技术大会，我们的公司叫做联捷计算科技，目前在深圳主要是做图片和视频的加速计算，尤其是针对云端的加速计算。
原文 https://www.singhkays.com/blog/av1-ecosystem-update-june-2019/
理论和计算机硬件的进步促使神经网络成为在线服务的核心部分，如微软的Bing，采用神经网络驱动图像搜索和语音识别系统。这些公司提供这样的能力是希望在未来该技术能驱动更先进的服务，因为他们扩展了神经网络来处理更复杂的问题。 神经网络从50年前的最初设想，到成为信息技术应用的公认部分，花了很长的时间。上世纪90年代，在一阵混乱的兴趣之后，部分支持通过发展高度专业化的集成电路设计来克服传统计算机性能的不足，神经网络在各类算法中脱颖而出，比如在图像处理中的支持向量机以及语音识别中的高斯模型。 旧版简单的神经网络最多
本文由花椒直播技术总监唐赓在LiveVideoStack线上交流分享中的演讲内容整理而成。在分享中，唐赓详细介绍了花椒直播在两年多的H.265线上实践过程中所积累的一些经验，以及一些成本、效果优化方案
AI 科技评论按：在美国西雅图当地时间 5 月 7 号的 Build 开发者大会上，微软发布了一系列关于智能云计算和智能边缘计算的服务及产品。当然，在这个「人工智能时代」，AI 相关的内容也少不了，Build 大会上微软也宣布更新了一系列新的 AI 开发工具，让不论 AI 专业知识高低的开发者都可以更便捷地把 AI 融入到他们自己的商业模式和应用产品中。
（一）FPGA智能网卡市场分析报告 （二）Xilinx篇 （三）Intel篇 （四）Pensando篇 （五）VMware篇 （六）赛道篇 （七）存储篇 （八）卸载篇 （九）P4架构 （十）Nitro篇 AWS 在Nitro芯片上 品尝到掌控命运的甜头 从此在自研道路上快乐出发 AWS交换机：我芯由我不由天 最新一代 基于ARM架构的Graviton2 敲山震虎提振ARM生态的声威 配合Nitro系列产品更是威力无比 基于Graviton2 AWS推出C6gn instance 带宽在Nitro助
云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的 IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备，让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。阿里云ECS持续提供创新型服务器，解决多种业务需求，助力您的业务发展。
期待已久的 Zynq MPSOC 电子书终于上线了， 书名为《Exploring Zynq MPSoC With PYNQ and Machine Learning Applications》， 是当年ZynqBook（http://www.zynqbook.com/）的升级版本（ZYNQ架构分析）。在新版本中，不仅仅介绍了MPSOC的体系结构和应用场景，更是结合当前应用最广的PYNQ框架和机器学习应用进行分析。是一本不可多得的免费电子书籍。
5月24日，2022网络开源技术生态峰会（线上）盛大开幕，本届大会由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导，江苏省未来网络创新研究院主办，SDNLAB社区承办。在“P4技术与应用”论坛上，百度智能云IaaS网络负责人王佩龙和大家分享了百度云在云计算网络领域的可编程硬件实践。 云计算网络面临的挑战 随着数字化转型和智能化升级的加速，更多的企业级应用开始基于多云、混合云、边缘云等新模式构建，比如自动驾驶、车路协同、物联网、电商、视频、游戏等。这些应用对网络提出了更高的要求，对云网络产生了一系列挑战： 1. 带宽
作者 | 元宵大师，Python高级工程师，致力于推动人工智能、大数据分析在金融量化交易领域中的应用。欢迎大家关注我的个人公众号《元宵大师带你用Python量化交易》。
如果说2015年大家还在质疑深度学习、人工智能，认为这是又一轮泡沫的开始，那么2016年可以说是人工智能全面影响人们生活的一年。从AlphaGo到无人驾驶，从美国大选到量子计算机，从小Ai预测“我是歌手”到马斯克的太空计划，每个焦点事件背后都与人工智能有联系。纵览2016年的人工智能技术，笔者的印象是实用化、智能化、芯片化、生态化，让所有人都触手可及。下面我们以时间为坐标，盘点这一年的技术进展。
分享一个之前遇到的STM32F4晶体频率问题，导致单片机死机的解决办法。使用一款新的F4开发板，直接使用的正点原子STM32F407工程模板代码，管脚配置正确，下载到外部晶体为25MHz的开发板之后，LED不闪烁，串口无输出，单片机直接死机，调试器检测不到芯片。
【新智元导读】AI创业公司深鉴科技刚刚正式对外宣布完成约4000万美元A+轮融资，由蚂蚁金服与三星风投领投。深鉴还发布了深度学习芯片级产品化计划，由深鉴自主研发的芯片“听涛”将于2018年上半年完成产品装载。 刚刚，中国AI初创公司深鉴科技（DeePhi Tech）对外正式公布了完成A+轮融资，以及自主研发的深度学习芯片2018年上半年完成产品装载的消息。 新智元了解到，此次深鉴科技的A+轮融资，由蚂蚁金服与三星风投领投，招商局创投与华创资本跟投，共融资约4000万美金。据CEO姚颂介绍，本轮融资一部分将继
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 被英特尔收购后，组织上交给Mobileye的第一个任务是建立一支无人车队。 英特尔今天宣布，Mobileye作为他们旗下的公司，正在组建一支L4
整理 | DavidZh 1. 柯洁将对战新的 AI 棋手——星阵围棋 Golaxy 网信集团和星阵围棋文化在昨天举行的发布会上宣布，4 月 27 日，柯洁将在福州对战由中国团队开发的人工智能选手星阵围棋 Golaxy。 目前，星阵团队正在积极探索研究消耗更少计算资源，使用更少训练样本的新方法；同时，星阵在特征体系、模型结构、MCTS算法架构等方面都做了创新。（via. 36氪） 2. 微软 AI 翻译增加离线支持，并开始向开发者提供 API 接口 Android 和 iOS 上的微软翻译应用（Mi
【AD7606家族再出新品AD7606C-18】 1Msps采样率，18bit分辨率，8通道同步采样。 规格：
三星无疑是最早发布 5G 手机产品的。2 月 21 日，三星在美国旧金山的发布会上在正式发布 Galaxy S10 系列以及首款折叠屏手机 Galaxy Fold 之后，透露了 Galaxy S10 5G 版的消息。
DPDK在专注数据面报文处理的同时，一直紧跟着网络发展的脉搏以开放的姿态融合不断涌现的各种新的网络设备。从最初的普通网卡，到集成虚拟化和交换功能的高级网卡，再到各种网络SoC（片上系统）设备，到现在最热的基于FPGA的Smart NIC，DPDK一直走在软件定义的网络技术发展的最前沿。近年来，数据中心异构化的趋势出现，基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储，网络以及人工智能的加速，成为炙手可热的话题，在刚结束的APNET’18研讨会上，华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程，基于Linux Foundation的开源项目，对这种架构的支持，在软件的持续性与高质量保证上至关重要。
自FPGA诞生以来，FPGA（现场可编程门阵列）就引起了人们的关注。在1980年代中期，Ross Freeman和他的同事从Zilog购买了该技术，并创建了Xilinx，目标是ASIC仿真和教育市场。（Zilog来自埃克森，因为在1970年代人们已经担心石油将在30年后用尽，今天仍然如此）。同时，Altera以类似技术为核心成立。
本文是多为作者的讨论总结。这些总结包含了以下组织的经验：Zilog， Altera， Xilinx， Achronix， Intel， IBM，斯坦福，麻省理工，伯克利，威斯康星大学，Technion， Fairchild，贝尔实验室，Bigstream，谷歌，DEC， SUN，诺基亚，SRI，日立，Silicom，Maxeler技术，VMware，施乐PARC，思科等。但这些组织并不对内容负责，只是在某些方面给了作者一些启发，使得本文对FPGA领域的描述显得丰富多彩。
FPGA是一种半定制电路，主要应用于专用集成电路，在航空航天/国防、消费电子、电子通讯等领域有着不可替代的位置。在FPGA的下游应用中，通信占据最大的细分市场，约可达60%左右。目前，5G宏基站中都就有使用FPGA，且市场需求急剧增涨，原因如下：
众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。
FPGA简介 FPGA是英文Field Programmable Gate Array的缩写，即现场可编程门阵列，它是在可编程阵列逻辑PAL(Programmable Array Logic)、门阵列逻辑GAL(Gate Array Logic)、可编程逻辑器件PLD(Programmable Logic Device)等可编程器件的基础什么是FPGA上进一步发展的产物。 它是作为专用集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit）领域中的一种半定制电路
这章在原计划中是没有的，网上关于FPGA的介绍不说有万篇，千篇文章是有的，所以这章简介部分会很简洁，但是对于Xilinx和Intel家的FPGA主流芯片选型指导和命名规则会详细介绍，因为这部分会是入门遇到的第一个问题。这章第二个问题会是资源的查找，一百篇文章所能遇到的问题都不一定会解决你所面临的问题，所以接下来会分享下网上常见的资源网站和论坛。在这里感谢网上各位大神和前辈的指导资料，在此一一谢过，本系列文章主要是以交流和学习为主，欢迎各位转载，转载请注明下出处，谢谢！
这篇笔记分享Wim Bogaerts最近的一篇文章"Programmable Photonics: An Opportunity for an Accessible Large-Volume PIC Ecosystem", 原文链接为https://ieeexplore.ieee.org/document/9049105/。
频率测量技术发展到今天，频率计的测量方法按照测量划分的话主要是有直接测频法，时间间隔，相位转换测频法、数字化测聘法、内插测频法和混频测频法。数字化测频法中对等精度频率测量法进行了两方面的改进：一方面在不提高系统工作频率和延长测量门限时间的前提下，通过在对原有的基准时钟信号计数值的修正，从而便提高了测量精度；从另一个角度上讲利用对被测信号的自适应分频，消除了预置门限时间带来的不足，简化了同步逻辑电路，提高了系统可靠。
但是如果我们深入到大芯片的底层，就会发现这些大芯片也是一个与非门，或非门，等逻辑门组成的。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 短视频内容理解与生成技术在美团的创新实践 美团围绕丰富的本地生活服务电商场景，积累了海量视频数据。如何通过计算机视觉技术用相关数据，为用户和商家提供更好的服务，是一项重要的研发课题。本次LiveVideoStackCon 2021音视频技术大会 北京站，我们邀请到了美团高级算法专家马彬老师来分享短视频内容理解与生成技术，在美团业务场景的落地实践。 FFmpeg 工具：音视频开发都用它，快@你兄弟
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