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  • CMSIS-NN尝鲜记

    随着物联网的流行,节点的低功耗,实时性智能需求也在不断增多。神经网络(Neural Network)作为一种热门的人工智能技术方向,网上已经非常丰富的介绍文档,我就不再赘述。传统的神经网络需要大量的计算资源去实现,相对于学习过程来说,推理所需要的资源相对较少,但仍然十分巨大。如何在性能相对较弱的微处理器上实现神经网络的快速推理过程?这需要对现有的神经网络模型进行大量的优化,CMSIS-NN就是在这个方向上的一个非常好的尝试…
  • 使用SystemC Cycle Model与HDL仿真

    原文链接:https://community.arm.com/soc/b/blog/posts/using-systemc-cycle-models-with-hdl-simulation Arm Cycle Model提供SystemC仿真支持。这些模型可以从ARM IP Exchange获取,也可以用户使用Arm Cycle Model Studio (CMS)自己创建(非ArmIP)。模型可…
  • 使用 Arm 开发工具在嵌入式装置上导入机器学习

    人工智能正迅速转到装置端       随着日益火红的各种应用 ,机器学习的场景正迅速的移动到终端装置. 人们期望嵌入式装置上能够提供更多智能服务,例如具有语音识别的智能音箱,能够及时识别脸孔的安控摄影机等等... 为了达到这个目标,在开发初期建立一个稳固的评估方案成为各家芯片开发商必要的课题. 在本篇文章中 ,我会利用一个简单的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为一个终端装置上…