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深度学习算法和GPU算力的不断进步,正促进着人工智能技术在包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域得到广泛应用.与此同时,深度学习已经开始应用于以自动驾驶为代表的安全攸关领域.但是,近两年接连发生了几起严重的交通事故表明,深度学习技术的成熟度还远未达到安全攸关应用的要求.因此,对可信人工智能系统的研究已经成为了一个热点方向.对现有的面向实时应用的深度学习领域的研究工作进行了综述,首先介绍了深度学习技术应用于实时嵌入式系统所面临的关键设计问题;然后,从深层神经网络的轻量化设计、GPU时间分析与任务调度、CPU+GPU SoC异构平台的资源管理、深层神经网络与网络加速器的协同设计等多个方面对现有的研究工作进行了分析和总结;最后展望了面向实时应用的深度学习领域进一步的研究方向. 相似文献
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王义 《电脑编程技巧与维护》2008,(2):91-92
随着网络新闻类型门户网站的不断增多,如何从纷繁复杂的Web信息中得到我们需要的新闻标题成为了一个问题。这里通过正则表达式对门户网站新闻主页进行主题抽取,得到新闻主题列表,为用户访问网络提供方便。 相似文献
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超节点P2P(Super-peerP2P)结合了P2P结构和C/S结构的优点,是当前应用最广的一类P2P系统。在超节点P2P网络中,文件访问是最基本的操作,往往使用缓存技术来提高其操作效率。目前大多数超节点P2P网络使用传统的“尽力而为”的缓存机制,该机制没有区分超节点网络中不同节点对资源的需求及关注程度不同,导致偶尔访问的对象替换经常访问的对象。针对“尽力而为”缓存机制的不足,本文提出一种基于语义信息的协同缓存管理机制SCOCM(Semantic-based Cooperative Cache Management mechanism for super-peer net works),应用已经请求对象的语义信息主动地选择对象放置缓存,以兴趣度的远近驱逐缓存内的对象,减少缓存对象的替换,使得每个缓存中缓存的对象之间尽可能地保持语义联系。实验结果表明,基于语义信息的协同缓存管理机制与LRU相比可大大降低缓存的替换率,提高缓存的存取效率,命中率也较高。 相似文献
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随着数码印刷技术的飞速发展。“按需印刷”已成了当今数码印刷中的热门技术,它能充分满足网络化、多样化、个性化印刷的要求。并且得到了印刷界的认可与应用。按需印刷(Print-On-Demand)。简称为POD,它以个性化、定制化、可变信息而著称。也常被称为个性化印刷、可变数据印刷。按需印刷实际上属于短版印刷的范畴。但它比短版印刷更复杂、功能更强大。能最大限度地、快速地满足最终用户的要求。[第一段] 相似文献
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针对传统电池供电系统能量有限问题,提出一种大范围无线可充电传感器网络(WRSNs)的数据路由和无线充电算法.以无线感知识别平台为基础,利用等边三角形的强覆盖性,并综合考虑网络路由协议和无线充电器特性对节点能量的影响,提出一种基于六边形路径的动态无线充电算法(IJRC_HP).算法包括两部分:依据充电器特性设计数据路由方法,使得能量接收功率高的节点承担更多的通信任务;依据该路由的特点设计充电方案,为能耗速度快的节点分配更多的充电时间.与等边三角形算法(TRIANGLE)、GRID算法进行仿真对比,实验结果表明,IJRC_HP算法在网络寿命提升、能量均衡、充电器移动效率和节点平均充电延时等方面具有优越性. 相似文献
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针对空气测氡的要求,首先理论上阐述扩散累积式氡气测量原理,然后基于这一原理,系统介绍了一款基于金硅面垒型半导体探测器的空气测氡仪的设计方案。实验数据表明该方案可行,性能符合相关国家标准规定的对室内氡气检测的要求。 相似文献