【摘 要】
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针对图像识别算法中卷积神经网络运算量大、耗时长、对资源需求高的问题,提出了一种基于现场可编程门阵列的卷积神经网络硬件加速器设计方案.在现有的网络基础上将批量规范化作为训练模型结构的一部分加入卷积层,可有效解决梯度爆炸,加快网络收敛;设计动态定点量化方式,对卷积运算过程中的浮点数定点量化后进行卷积计算,研究不同硬件平台下的加速效果;采用XC7Z020开发板结合现场可编程门阵列高级综合工具设计并行流水
【机 构】
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兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州 730070
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针对图像识别算法中卷积神经网络运算量大、耗时长、对资源需求高的问题,提出了一种基于现场可编程门阵列的卷积神经网络硬件加速器设计方案.在现有的网络基础上将批量规范化作为训练模型结构的一部分加入卷积层,可有效解决梯度爆炸,加快网络收敛;设计动态定点量化方式,对卷积运算过程中的浮点数定点量化后进行卷积计算,研究不同硬件平台下的加速效果;采用XC7Z020开发板结合现场可编程门阵列高级综合工具设计并行流水线计算方法的硬件结构.结果表明,该方案有效地节省了查找表和寄存器资源的使用,相比于CPU计算速度提升约10倍.
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美术是我国基础教育中一门重要的艺术类学科,中学美术教学旨在教会学生基本的绘画知识和技能,充分挖掘他们对美的创造意识;而色彩作为美术学习的基础,同时是美术教学中的主要构成之一,对学生美术的学习起到关键作用.教师只有充分重视美术色彩教学,让学生增强对色彩的把控能力,才能更好地发挥学生个人创造力,实现美术领域的个性化发展,促进学生美育素养的提高.
为了优化交叉口干道的协调效果,缓解城市交通的拥堵情况,以双向权重绿波带宽之和最大为目标,建立了适于双周期协调控制的绿波协调控制模型,并以武汉市光谷一路为例,利用VISSIM交通仿真平台对比所建模型与Synchro模型生成的协调控制方案之间的优劣,相比于Synchro系统模型,双周期绿波协调控制模型生成的协调控制方案能够有效的减少排队长度与停车次数,具有明显的优化成效.
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