檢索結果:共7筆資料 檢索策略: "Throughput".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="沈中安"
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奇異值分解在各種訊號處理的應用領域中扮演著非常重要的角色,因此多年來諸多學者提出各種高效能的演算法與電路架構進行奇異值分解運算。然而,絕大多數文獻中提出的奇異質分解演算法或電路架構皆假設矩陣為一方陣…
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拜現今科學所賜,視訊影像的技術已越來越先進,隨著影像尺寸的變大,處理影像的複雜度也越來越高,單靠網路的傳輸速度已無法負荷影像的傳輸,有鑒於此,影像壓縮的技術變的越來越重要。 本篇論文實現了一個基於超…
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本文提出了一種應用於頻帶內全雙工無線通訊系統中的獨立成分分析演算法的高吞吐量且高度可調適的預處理器。具體而言,本文提出了一種高性能矩陣乘法陣列。提出的矩陣乘法陣列架構是基於分時多工的處理方式所設計,…
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需要表示與處理巨量數據為機器學習、影像處理和無線通訊等當代重要應用的共同特點。張量為一表示高維度資料的資料結構,因此其在巨量數據的應用中的重要性與日俱增。在與張量相關的訊號處理中,張量分解扮演最為關…
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隨著數位影像及網路技術不斷的提升,數位影像在日常生活中無所不在,欲追求影像的細緻度與保持完整的細節,數位影像的解析度大幅提升。為了支援超高畫質影片,例如:4K、8K解析度,與傳輸的限制,新一代視訊壓…
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這篇論文針對深度可分離卷積神經網路設計了一個超大型積體電路架構,更精細地來說,根據我們的文獻調查,這篇論文是第一篇針對深度可分離之捲積運算神經網路: MobileNet 設計的硬體加速電路。在我們的…
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本篇論文提出了一種基於MobileNetV3的可調式硬體加速器,MobileNetV3是具有深度可分離卷積的輕量級神經網絡。據我們所知,這是MobileNetV3的第一個操作流程和硬體加速器的架構設…