神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

基于FPGA的車牌識(shí)別系統(tǒng)

車牌識(shí)別主要包括車牌定位檢測(cè)、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)部分，現(xiàn)有的車牌識(shí)別系統(tǒng)都依托于類似OpenCV這樣的軟件平臺(tái)，實(shí)際安裝操作非常麻煩，沒有一個(gè)專用的處理器來實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別功能，針對(duì)這一現(xiàn)狀，我們?cè)O(shè)計(jì)了基于紫光PGT180H芯片的車牌識(shí)別系統(tǒng)，利用FPGA的靈活性和高速并行的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了車牌識(shí)別的功能，并在紫光同創(chuàng)開發(fā)板上搭建了車牌識(shí)別系統(tǒng)。
關(guān)鍵字：圖像處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) FPGA 實(shí)時(shí)處理 201903

密歇根大學(xué)研究人員研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 助自動(dòng)駕駛汽車識(shí)別和預(yù)測(cè)行人動(dòng)作

　　據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)密歇根大學(xué)(University of Michigan)研究人員通過關(guān)注人類的步態(tài)、身體對(duì)稱和腳的位置，利用比現(xiàn)在更精確的技術(shù)，教授自動(dòng)駕駛汽車識(shí)別和預(yù)測(cè)行人的行動(dòng)。車輛通過攝像頭、激光雷達(dá)和GPS收集到的數(shù)據(jù)可讓研究人員能夠捕捉到人類行動(dòng)的視頻片段，然后在三維計(jì)算機(jī)模擬中重現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，科學(xué)家們創(chuàng)建了一個(gè)“生物力學(xué)啟發(fā)下的復(fù)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，可對(duì)人類行動(dòng)進(jìn)行分類?！　?jù)研究人員所說，他們能夠利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)離汽車50碼處的一個(gè)或幾個(gè)行人的動(dòng)作和未來位置。車輛要想擁有此種必備的預(yù)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突破：給未來的量子AI鋪路

　　日前，意大利的研究人員通過在一臺(tái)實(shí)際的量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行一套特殊的算法，首次研發(fā)出起作用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！　碜砸獯罄辆S亞大學(xué)的Francesco Tacchino領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)研究小組，該小組于本月早些時(shí)候在ArXiv上傳了名為《在實(shí)際量子處理器上實(shí)現(xiàn)的人工神經(jīng)元》的預(yù)稿。　　從根本上講，他們研發(fā)了一種在量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的單層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)，這種初步的ANN被稱為感知器，作為構(gòu)成更成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本部分?！　〈饲霸诹孔酉到y(tǒng)內(nèi)創(chuàng)建感知器的相關(guān)嘗
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可用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)

CEVA 汽車市場(chǎng)營(yíng)銷主管 Jeff VanWashenova高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng) (ADAS) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對(duì)道路安全及出行體驗(yàn)的更高要求。諸如車道偏離
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趨勢(shì)：人工智能領(lǐng)域十大最具成長(zhǎng)性技術(shù)

　　日前，在2018世界機(jī)器人大會(huì)基礎(chǔ)技術(shù)與創(chuàng)新論壇中，中國(guó)電子學(xué)會(huì)發(fā)布了《新一代人工智能十大成長(zhǎng)性技術(shù)展望》，經(jīng)調(diào)研走訪了一批在新一代人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)方面具備領(lǐng)先水平和特色的龍頭企業(yè)，拜訪了來自于知名高校、研究機(jī)構(gòu)的人工智能相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者，系統(tǒng)梳理了權(quán)威智庫和知名戰(zhàn)略咨詢公司的最新報(bào)告，遴選了十項(xiàng)最具特色的成長(zhǎng)性技術(shù)，結(jié)論如下:　　對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是指由一個(gè)不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊與一個(gè)持續(xù)判別所產(chǎn)生數(shù)據(jù)是否真實(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，創(chuàng)造出近似真實(shí)的原創(chuàng)圖像、聲音和文本數(shù) 據(jù)的技術(shù)。
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斯坦福證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練

　　日前，美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明，可以直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。　　這一重大突破表明，光學(xué)電路可以實(shí)現(xiàn)基于電子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵功能，進(jìn)而可以以更便宜、更快速和更節(jié)能的方式執(zhí)行語音識(shí)別、圖像識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)?！　∷固垢４髮W(xué)研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人范汕洄表示，相比使用數(shù)字計(jì)算機(jī)，使用光學(xué)芯片進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算更有效，能夠解決更復(fù)雜的問題，這將增強(qiáng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力?！　‰m然光學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近已經(jīng)得到實(shí)驗(yàn)證明，但此前的研究是在傳統(tǒng)的數(shù)字計(jì)算機(jī)上使用一個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練步驟，然后將最終的設(shè)置導(dǎo)入光學(xué)電路。
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)之間是什么樣的關(guān)系？

　　最近很長(zhǎng)的一段時(shí)間，人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關(guān)注或研究人工智能領(lǐng)域的時(shí)候，總是會(huì)遇到這樣的幾個(gè)關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那他們之間到底是什么樣的關(guān)系呢?　　先說人工智能，人工智能是在1956年一個(gè)叫達(dá)特茅斯會(huì)議上提出的。更準(zhǔn)確的說是1956年學(xué)者們?cè)跁?huì)議上將他們確定為人工智能，其實(shí)關(guān)于其具體的一些研究，早就已經(jīng)開始了?！　∷匀斯ぶ悄芤呀?jīng)是有60多年歷史的一個(gè)領(lǐng)域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進(jìn)入大眾視野呢?其實(shí)，這幾年的人工智能浪潮已經(jīng)是人工智能的第三次熱度高漲，并遠(yuǎn)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，加速AI時(shí)代

　　據(jù)悉，先進(jìn)視覺影像SoC應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)廠商Socionext Inc.(以下“索喜科技”或“公司”)宣布推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 (Neural Network Accelerator engine，縮寫NNA)，用于優(yōu)化人工智能處理中的邊緣計(jì)算設(shè)備。它具備高速且低功耗的特性，是專用于深度學(xué)習(xí)中推理處理的加速器。相較以往的處理器，NNA在圖像識(shí)別等處理時(shí)性能提升約100倍。公司預(yù)計(jì)于2018年第三季度開始，配合FPGA軟件開發(fā)工具提供產(chǎn)品銷售。此外，搭載有NNA的SoC產(chǎn)品開發(fā)也正在規(guī)劃當(dāng)中?！　‰S著消費(fèi)電子
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中國(guó)人工智能現(xiàn)狀　

分析了國(guó)內(nèi)AI，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)現(xiàn)狀，解讀了基于AI的工業(yè)市場(chǎng)應(yīng)用與發(fā)展，并就國(guó)內(nèi)發(fā)展優(yōu)勢(shì)及下一步走向進(jìn)行了研究。
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AI = 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？這8個(gè)技術(shù)就不是！

　　AI熱潮中，有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲音最大。然而，AI遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止如此。　　目前在AI技術(shù)領(lǐng)域中，投入資金最多的當(dāng)屬對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究了。在眾人眼中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)貌似就是“程序構(gòu)造的大腦”(雖然比喻很不準(zhǔn)確)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念早在20世紀(jì)40年代就被提出，但直到現(xiàn)在，人們對(duì)于神經(jīng)元及大腦的工作方式仍然知之甚少，最近幾年，科研界關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新的呼聲越來越強(qiáng)，渴望重啟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮……其實(shí)，除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以外，AI領(lǐng)域中還包含很多更有趣、更新穎，更有前景的技術(shù)，
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AI = 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？這8個(gè)技術(shù)就不是！

　　AI熱潮中，有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲音最大。然而，AI遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止如此。　　目前在AI技術(shù)領(lǐng)域中，投入資金最多的當(dāng)屬對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究了。在眾人眼中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)貌似就是“程序構(gòu)造的大腦”(雖然比喻很不準(zhǔn)確)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念早在20世紀(jì)40年代就被提出，但直到現(xiàn)在，人們對(duì)于神經(jīng)元及大腦的工作方式仍然知之甚少，最近幾年，科研界關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新的呼聲越來越強(qiáng)，渴望重啟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮……其實(shí)，除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以外，AI領(lǐng)域中還包含很多更有趣、更新穎，更有前景的技術(shù)，
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國(guó)內(nèi)AI芯片百家爭(zhēng)鳴，何以抗衡全球技術(shù)寡頭

在人工智能芯片領(lǐng)域，國(guó)外芯片巨頭占據(jù)了絕大部分市場(chǎng)份額，不論是在人才聚集還是公司合并等方面，都具有絕對(duì)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。而國(guó)內(nèi)人工智能初創(chuàng)公司則又呈現(xiàn)百家爭(zhēng)鳴、各自為政的紛亂局面。
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MIT宣布新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片功耗降低95%

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常強(qiáng)大，但是它們需要大量的能量。麻省理工學(xué)院的工程師們現(xiàn)開發(fā)出了一種新的芯片，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功耗降低95%，這也許會(huì)使得其可在電池驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行。　　如今智能手機(jī)正變得越來越智能，提供了越來越多的人工智能服務(wù)，如數(shù)字助理和實(shí)時(shí)翻譯。但是，為這些服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常都在云端，智能手機(jī)的數(shù)據(jù)也是在云端來回傳輸。　　這并不是一種理想的狀態(tài)，因?yàn)檫@需要大量的通信帶寬，并且這意味著潛在的敏感數(shù)據(jù)正在被傳輸并存儲(chǔ)在不受用戶控制的服務(wù)器上。但是，圖形處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行需要大
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全新CMSIS-NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核讓微控制器效率提升5倍

　　目前，在許多需要在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的“永遠(yuǎn)在線”的物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在變得越來越普及，主要是因?yàn)榭梢杂行У赝瑫r(shí)減少數(shù)據(jù)傳輸導(dǎo)致的延時(shí)和功耗。而談到針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們自然會(huì)想到Arm Cortex-M系列處理器內(nèi)核，那么如果您想要強(qiáng)化它的性能并且減少內(nèi)存消耗，CMSIS-NN就是您最好的選擇。基于CMSIS-NN內(nèi)核的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理運(yùn)算，對(duì)于運(yùn)行時(shí)間/吞吐量將會(huì)有4.6X的提升，而對(duì)于能效將有4.9X的提升?！　MSIS-NN庫包含兩個(gè)部分：
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Imagination發(fā)布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件開發(fā)套件 (SDK)

　　Imagination Technologies宣布，推出首套 PowerVR CLDNN 開發(fā)工具 (SDK)，可用來在 PowerVR GPU 上開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序。這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SDK 可使開發(fā)人員輕松地利用 PowerVR 硬件打造卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。套件中包含了 API 和 SDK，以及可用來刻錄到 Acer&nbs
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