在一些应用中，有些特定的信号我们需要保留，用于进行采集检测，而综合器会自动优化把它综合掉，那么，应该怎样告诉综合器，不让它优化掉我们需要保留的信号呢？
全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023¶ 全球海洋数据分析项目（GLODAP）v2.2023 在海洋生物地球化学瓶数据的综合方面取得了重大进展。此次更新以海水无机碳化学为主要重点，以 GLODAPv2.2022 为基础，纳入了几项关键改进。值得注意的是，新增了 43 个巡航航次，以扩大数据集的覆盖范围，直至 2020 年。在数据质量控制过程中，删除了温度缺失的条目。此外，每次巡航都加入了数字对象标识符（DOIs），增强了数据的可追溯性。GLODAPv2.2022 还包括一些小的修正，以提高数据的准确性。前言 – 人工智能教程
欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等，欢迎大家一起学习交流，有好的灵感以及文章随笔，欢迎投稿，投稿请标明笔名以及相关文章，投稿接收邮箱：1033788863@qq.com。今天带来的是“如何防止reg、wire型信号在使用逻辑分析仪时被优化”，话不多说，上货。
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。
手点Vivado GUI也太低效了，关注“Z胖实验室”公众号，公众号内回复 Vivado脚本 获得链接
浏览器或者阅读器App里其实也有朗读功能，但是比较僵硬，总是将引人入胜的情节念成流水账，分分钟让人弃坑，所以我考虑自己使用爬虫定时下载更新的章节，而后将文字合成存储到音频文件，这样不仅可以选择一个靠谱的语音合成工具来处理文字，而且保存下来的音频还能反复收听，一举两得。
采用Vivado HLS实现高层次综合时，Xilinx建议一定要提供相应的C测试文件。但C测试文件的弊端在于只能查看待综合顶层函数的输出，而对于子函数（顶层函数中调用的函数）或者其他一些中间变量的输出结果无能为力。如果C仿真有错误，这说明本身算法描述可能有问题。此时，尽管可以通过调用Debugger设置断点的方式跟踪数据处理结果，但从快速定位问题的角度而言，这种方法仍不够高效。如果可以打印出子函数或者中间变量的输出结果，那就可以实现快速粗定位。
最近工作较忙，回家闲下来只想闭目休息，一分钟屏幕都不想再看，然而我又想追更之前看的小说，于是，需求来了——我需要一个给我讲故事的机器人！
首先，一般性的常识是使用casez，强烈的建议不要使用casex，（虽然我没有这个常识）。这是为啥呢？待续。
2021-12-10 21:57:19.573 | INFO | __main__:image_stitching:49 - 待拼接图片的原尺寸: (460, 460) 2021-12-10 21:57:19.575 | INFO | __main__:image_stitching:52 - 待拼接图片重置尺寸: (1280, 1280) 2021-12-10 21:57:19.654 | INFO | __main__:image_stitching:58 - --- width=1280,heigh=1280 2021-12-10 21:57:20.915 | INFO | __main__:<module>:75 - 左右拼接完成 --- 2021-12-10 21:57:21.070 | INFO | __main__:image_synthesis:12 - 母图尺寸：(2560, 1280) 2021-12-10 21:57:21.071 | INFO | __main__:image_synthesis:14 - 子图尺寸：(460, 460) 2021-12-10 21:57:21.073 | INFO | __main__:image_synthesis:17 - 子图重置比例: 1.1130434782608696 2021-12-10 21:57:21.075 | INFO | __main__:image_synthesis:22 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.076 | INFO | __main__:image_synthesis:25 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.102 | INFO | __main__:image_synthesis:29 - 重置后子图尺寸：(413, 413) 2021-12-10 21:57:22.817 | INFO | __main__:<module>:79 - --- end --- res = C:/Users/xpp/Desktop/Lena\synthesis_.png 算法：图像覆盖堆叠是包括图像读取，图片尺寸读取，重置图片大小，图片等比缩放，图片拼接，图片覆盖与堆叠（子母图）在内。 链接：https://www.cnpython.com/tags/290753
请说明 IC 前端整合（RTL To Netlist）所包含的流程，并简要说明一下 Synthesis 的主要任务，以及 Synthesis 的输入和输出。
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 84 - page 107
📷 Teaser 本文作者均来自 Pinscreen，即杀马特🧑🏻🎤教授黎颢创办的专注于真实感虚拟角色生成的人工智能公司。文章提出了一种从任意人脸图片，生成 normalized avatar (即中性表情、标准光照下的3D人脸虚拟化身)。 论文：arxiv.org/abs/2106.11423 Method 文章的流程如下图所示，主要包含两个阶段： Inference Stage：输入一张人脸图片，首先使用预训练的人脸识别网络 FaceNet 提取人脸面部特征，然后该面部特征通过 Identity Re
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 32 - page 37
关于clock gating 已经写过：《clock gating | 从ICG cell 在 library 中的定义说起》《clock gating | Gating 的插入与验证》《clock gating | clock gating 的timing check》《clock gating | ODC-based Clock Gating》。最近在学习Joules 20.1 update training 时又接触到了两个新概念：combinational clock gating 跟 sequential clock gating, 觍着老脸去问研发大爷这是啥，大爷说：你丫不能自己谷歌一下吗？于是在ElectronicDesign 上找到了一篇好文章，深入简出地描述了两者的区别。
【飞桨开发者说】顾茜，PPDE飞桨开发者技术专家，烟草行业开发工程师，毕业于厦门大学数学科学学院，研究方向为：人工智能在烟草行业的应用。
阿迪达斯与硅谷新创公司Carbon达成合作，采用最新3D打印技术Digital Light Synthesis打造鞋子。 早前，阿迪达斯已经采用了3D技术打造鞋子，但还只是小批量的供应。为了增加3D打
哈喽，大家好，我是小马，这两天在研究文本转音的功能，有时候担心自己的普通话不标准，比方说要录制一个视频，即兴讲可能会卡壳，这个时候我们就可以先准备好文本，然后再利用人工智能来生成音频，下面就分享下我的研究成果吧！
全局综合意味着整个设计在一个Synthesis Design Run流程中完成，这样会带来几个好处。一是使得综合工具能够最大化地进行设计优化，尤其是层次间的优化（这些优化是其他综合流程不能实现的）。二是对于综合后的设计分析带来了很大的便利。当然，其不足之处也是很明显的，那就是编译时间会很长。但这一不足之处可以借助增量综合得以缓解。需要注意的是因为是全局综合，所以XDC中描述的约束是以顶层为基准进行索引的。
所谓接口（Interface），从硬件角度而言，可理解为电路的输入、输出端口；从软件角度而言，可理解为函数的参数列表也就是形参，进一步分为输入参数和输出参数。如果没有输出参数，而有返回值，那么return的对象可理解为输出参数。这样，两者就对应起来，但并不是简单的对应。如前所述，Vivado HLS需要提取控制逻辑构成状态机，因此会形成一些握手信号，比如ap_start，ap_done，ap_idle，ap_ready等。事实上，Vivado HLS还提供了其他的接口原型供选择，但ap_ctrl_hs（会生成前述4个端口）较为常用。
在采用C语言进行算法建模时，数组会被经常用到。同样地，采用RTL建模时，数组也会被经常使用，例如VHDL中的std_logic_vector类型（Vector就是一维向量）。此外，RTL代码中的Memory，无论最终采用何种方式实现，本质上都可以看做数组。这就建立了C模型与RTL模型在数组这一层面上的对应关系。简言之，C模型中的数组对应RTL模型中的Memory。需要注意的是，这种对应关系是有条件的。为了使得C模型中的数组可综合，需要其深度是常数，而不能是变量（RTL模型中的Memory也是固定的深度与宽度）。
传统的RTL设计流程包括设计输入、功能仿真、设计综合、布局布线和系统调试这样的几个步骤，而且这个过程往往需要反复迭代，毕竟通常很难保证功能仿真一次通过或者系统调试没有任何bug。HLS设计流程是基于C的设计流程，因此要在C这个层面完成设计输入和功能验证，同时还要保证生成的RTL代码的功能与对应的C代码的功能完全一致，这就多了一个C/RTL协同仿真(C/RTL Co-simulation)。这样，整个设计流程就包括采用C描述的设计输入、算法功能验证、C综合（生成RTL代码）、C/RTL协同仿真，后续就可以将生成的RTL代码融入的设计中完成RTL的综合与布局布线了。从这个流程中可以看到，HLS设计流程有两个显著特征：在C层面描述算法；在C层面验证算法。这是其相比于RTL更为快捷的一个重要原因。
本文主要介绍一篇被 ICLR 2021 会议录用的一篇论文：《Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning》。
算法建模之后一项重要的步骤是算法验证，这就需要测试平台（Test Bench）。基于C的算法建模同样需要构建基于C的测试平台。相比于VHDL/Verilog等硬件描述语言，基于C的测试平台更为快捷。这体现在两个方面：一个是可以快速构建起来；一个是仿真速度更快。
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 313 - page 321
Speech synthesis（语音合成，也被称作是文本转为语音，英语简写是 TTS）包括接收 app 中需要语音合成的文本，再在设备扬声器或音频输出连接中播放出来这两个过程。
ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 76 - page 83
目标 • 掌握FPGA的基本设计原则 • 乒乓结构、流水线设计 • 异步时钟域的处理 • 状态机的设计 • 毛刺的消除 • 掌握FPGA设计的注意事项 • 从文档到设计完成 • 从设计实例加深设计思想 提纲 • FPGA的基本设计原则 • FPGA设计的注意事项 • 设计实例 • 交织器 • 数据适配器 推荐书籍 • Verilog • Verilog数字系统设计教程 夏宇闻 北京航天航空大学出版社 • 硬件描述语言Verilog 刘明业等译 清华大学出版社 • FPGA • 基于FPGA的系统设计（英文
一、说话人驱动（talking head） 1、Audio-Driven Emotional Video Portraits 尽管此前一些方法在基于音频驱动的说话人脸生成方面已取得不错的进展，但大多数
本文主要介绍HLS案例的使用说明，适用开发环境：Windows 7/10 64bit、Xilinx Vivado 2017.4、Xilinx Vivado HLS 2017.4、Xilinx SDK 2017.4。
Origin: Module 0 – getting started Translate + Edit: YangSier (Homepage)
当前算法模型采用Python + Flask 方式进行Rest API方式进行服务封装，对应封装代码说明如下：
https://github.com/hanzhanggit/StackGAN-v2
选自Google Blog 作者：Yuxuan Wang、RJ Skerry-Ryan 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲、李泽南 神经网络文本转语音（TTS）是自然语言处理领域的重要方向，很多谷歌的产品（如 Google Assistant、搜索、地图）都内置了这样的功能。目前的系统已经可以产生接近人声的语音，但仍然显得不够自然。在最近发表的两篇论文中，谷歌为自己的 Tacotron 系统加入了对韵律学的建模，以帮助人们利用自己的声音进行个性化语音合成。 最近，谷歌在基于神经网络的文本转语音（TTS）的研
提出语义区域自适应归一化（SEAN），它是条件生成对抗网络的简单但有效的构建块（条件是描述输出图像中的语义区域的分割mask）。基于SEAN，可以构建单独控制每个语义区域风格的网络结构，例如可为每个区域指定一个风格参考图像。代码：https：//github.com/ZPdesu/SEAN
大家好，今天要介绍的是 AAAI 2024 关于不良光照下 NeRF 新视角合成的工作 Aleth-NeRF(Aleth-NeRF: Illumination Adaptive NeRF with Concealing Field Assumption)，目的在不良光照场景下（如低光照和过曝光）场景，能够从 NeRF 无监督增强并且生成正常光照的连贯 3D scene。我们提出的方法可以对现有NeRF进行简单改进，通过引入一个 Concealing Field 的概念，仅用几行代码就可以使得现有的 NeRF 在低光照或者过曝光的情况下，进行 Novel View Synthesis 重建，并且实现无监督的低光增强和曝光纠正。
网址：https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
HLS是FPGA代码的综合技术。FPGA的基本知识可以从FPGA学习之基本结构得到。Xilinx的文档《Introduction to FPGA Design with Vivado High-Level Synthesis》中的两幅图可以很好的回答这一问题。
本文主要介绍 HLS 案例的使用说明，适用开发环境： Windows 7/10 64bit、Xilinx Vivado
在算法建模时，for循环经常被用到（能用for循环就不要用while循环，因为for循环会让代码更紧凑）。因此，Vivado HLS提供了针对for循环的多种优化方法，例如，loop pipelining（for循环流水），loop merge（合并for循环）， loop dataflow（设置数据流），unroll（展开for循环），loop parallelism（循环的并行性）等，但更重要的是遵循指定的代码风格，否则这些优化方法将无法使用。例如，如果for循环的边界是个变量而非固定常数，那么将无法使用unroll优化方法。从这个角度而言，最好在算法建模前了解这些基本的代码风格。这些代码风格可在Vivado HLS中看到。具体操作如下：打开Vivado HLS，点击Open Example Project，点击Coding Style Examples，即可看到以loop开头的目录，创建工程即可进一步了解，如下图所示。
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