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艾迈斯半导体推出具有PSI5接口的新型汽车级磁位置传感器

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    在线座谈

Caffe to Zynq：以不足 5W 的功耗实现业界一流的机器学习推断性能

机器学习的研究正因新的网络架构而日新月异，因此为特定的应用选择最佳的 CNN 算法变成一项困难的工作。鉴于算法的飞速发展变化，高性能且低功耗的需求大幅增加，因此越来越多嵌入式系统开发人员正在考虑使用Zynq All Programmable SoC。ZynqSoC是实现高效CNN 算法的理想之选，因为它允许开发者在硬件中创建自定义的网络电路系统，实现完全根据算法需求进行针对性的调整。所带来的结果就是远超基于CPU 和GPU 的最优每瓦性能表现。在本次研讨会中，赛灵思的专家将向您演示一种方法，该方法利用赛灵思最新推出的reVISION软件堆栈，可以轻松地将运行在Caffe中的CNN 迁移至基于Zynq的嵌入式视觉系统中。

奖品设置：

参与研讨会并期间填写调查问卷者将有机会获得赛灵思提供的32G U盘一个，共5个。

   2017-12-19 10:0000   注册参加

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