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基于數(shù)據(jù)流計算圖的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和設計

  • 謝仁杰 （英特爾戰(zhàn)略合作和創(chuàng)新業(yè)務部?技術(shù)經(jīng)理，人工智能開放創(chuàng)新平臺聯(lián)合學者，上海?200241）摘? 要：近年來在許多信號處理應用領(lǐng)域中，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡引起了學術(shù)界和工業(yè)界很大的關(guān)注，其中 基于數(shù)據(jù)流圖的深度學習網(wǎng)絡Tensorflow框架得到了很多人的青睞。但在一些商業(yè)落地的研究和調(diào)查中發(fā) 現(xiàn)，部分機構(gòu)涉及一些自開發(fā)的計算單元，而它不被大型網(wǎng)絡框架所支持，又出于技術(shù)的保密性往往需要 自行修改工業(yè)界的深度學習框架，這就造成了以下情況， ①工業(yè)級大型代碼框架極其復雜，各大庫之間的 調(diào)用很深且一般沒有注釋
  • 關(guān)鍵字： 202003  深度學習  數(shù)據(jù)流  計算圖  多核運算  車輛分類  

抽油機懸點載荷計算圖版的數(shù)學模擬

  • 美國石油學會公式是計算抽油機懸點載荷常用的公式之一，在該公式中，有兩個無因次參數(shù)需要人工讀圖才能夠查出。利用圖像識別技術(shù)讀取圖版曲線上的數(shù)據(jù)點z對曲線進行數(shù)學模擬，使其能方便地應用于工程計算之中。
  • 關(guān)鍵字： 抽油機  荷  計算圖  模擬    
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計算圖介紹

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