6ES7 322-1BF01-0AA0
发布时间：2019-01-07 20:57:21点击率：
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6ES7322-1BF01-0AA0 6ES7322-1BF01-0AA0 一方面，FPGA技术应用需求广泛。FPGA在初的逻辑器件基础上，逐渐加入了CPU、GPU、DSP、视频编解码、高速串行等模块和接口。由于FPGA既可以采用软件定义，又可以采用硬件优化，同时还可以满足差异化开发需求，因而被广泛应用到网络通信、5G无线、数据中心、广播电视、工业控制、汽车、军事、航空航天以及芯片原型验证等众多领域。 另一方面，FPGA关乎国家技术命脉。我国的华为和中兴是Xilinx和Intel／Altera重要的战略客户，4G／5G基站、SDN／NFV、OTN、xPON、CMTS、交换路由、媒体网关等产品使用的都是FPGA芯片。Xilinx和Intel/Altera两大厂控制了FPGA领域的主流市场。国内几乎所有芯片设计公司的逻辑仿真和验证平台所使用的FPGA芯片全部由Xilinx提供，因此从国家安全发展方面必须坚持持续投入。 第三，发展时机正当时。应抓住28纳米长技术节点机遇，从芯片设计到制造、封测，全产业、全链条打通，同时，可利用Altera和Xilinx整合之际延揽国际人才。 6ES7322-1BF01-0AA0 事实上，人工智能是上世纪就提出来的概念。1957年，Rosenblatt提出了感知机模型（Perception），即两层的线性网络；1986年，Rumelhart等人提出了后向传播算法（BackPropagaTIon），用于三层的神经网络的训练，使得训练优化参数庞大的神经网络成为可能；1995年，Vapnik等人发明了支持向量机（SupportVectorMachines），在分类问题中展现了其强大的能力。以上都是人工智能历史上比较有代表性的事件，然而受限于当时计算能力，AI总是在一段高光之后便要陷入灰暗时光——称为：“AI寒冬”。 然而，随着计算机硬件能力和存储能力的提升，加上庞大的数据集，现在正是人AI发展的时机。自Hinton提出DBN（深度置信网络）以来，人工智能就在不断的高速发展。在图像处理领域N（卷积神经网络）发挥了不可替代的作用，在语音识别领域，RNN（递归神经网络）也表现的可圈可点。而科技巨头也在加紧自己的脚步，谷歌的领军人物是Hinton，其重头戏是Googlebrain，并且在去年还收购了利用AI在游戏中击败人类的DeepMind；Facebook的领军人物是YannLeCun，另外还组建了Facebook的AI实验室，Deepface在人脸识别的准确率更达到了惊人的97.35%；而国内的巨头当属百度，在挖来了斯坦福大学教授AndrewNg（Coursera的联合创始人）并成立了百度大脑项目之后，百度在语音识别领域的表现一直十分强势。 一览深度学习 简单来说，深度学习与传统的机器学习算法的分类是一致的，主要分为监督学习（supervisedlearning）和非监督学习（unsupervisedlearning）。所谓监督学习，就是输出是有标记的学习，让模型通过训练，迭代收敛到目标值；而非监督学习不需要人为输入标签，模型通过学习发现数据的结构特征。比较常见的监督学习方法有逻辑回归、多层感知机、卷积神经网络登；而非监督学习主要有稀疏编码器、受限玻尔兹曼机、深度置信网络等。所有的这些都是通过神经网络来实现的，他们通常来说都是非常复杂的结构，需要学习的参数也非常多。但是神经网络也可以做简单的事情，比如XNOR门，如图。 在图1（a）中，两个输入x_1和x_2都是分别由一个神经元表示，在输入中还加入了一个作为偏置（bias）的神经元，通过训练学习参数，终整个模型的参数收敛，功能和图1（b）真值表一模一样。图1（c）分类结果。 而通常来说，模型都是比较复杂的。比如ILSVRC2012年图像识别大赛中Krizhevsky等人构建出来的Ale。他们一共构建了11层的神经网络（5个卷积层，3个全连接层，3个池化层），一共有65万个神经元，6千万个参数，终达到了15.2%的识别错误率，大大于第二名的26.2%。
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