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  • 赛昉科技在线公开课视频

    从20世纪70年代和80年代的传统超级电脑Cray-1,和以前的向量线程架构如Scale和Maven中汲取的经验,Hwacha架构被设计为在低能耗下为广泛的应用提供高性能。Hwacha体系结构的主要特点是利用向量数据访问和向量执行之间的高度解耦。传统的向量结构提供了某种程度的解耦,然而,Hwacha结构通过一种向量获取程序集编程模型,将所有向量指令提升到一个单独的向量获取模块中,进一步推动了解耦的极限。 视频介绍的内容有关于伯克利研发团队所开源的Hwacha解耦向量获取微体系结构,这是改进的开源Rocket Chip SoC生成器,以提供一个可与商用数据并行加速器相媲美的系统框架。伯克利团队开发了生成器的RTL库,包括一个实现RISC-V指令集的有序内核、多级相干缓存和一个用于附加Hwacha向量加速器的标准化加速器接口。系统的总体结构详细描述了向量前端和标量单元、向量执行单元(VXU)、向量存储单元(VMU)和向量前置单元(VRU)。 Hwacha是一个研究性质的架构,选择简洁高效的方案,探索更多的可能性。除去这些,Hwacha控制数据解耦的作法,以及向量部分并行运算的软硬件协同支持

    课时数:16课时
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  • 自动控制原理

    国防科技大学自动控制原理课程以经典控制理论作为主要内容,还包括现代控制理论和数字控制系统的部分内容。经典控制理论主要介绍控制系统的数学模型、控制系统性能、控制系统的稳定性、根轨迹法、频率响应法、频域稳定性、频率响应设计法等;现代控制理论主要介绍状态空间模型、能控性和能观性、状态变量反馈控制系统设计、状态观测器设计等;数字控制系统主要介绍采样与保持、Z变换、数字控制系统的数学模型、数字控制系统的性能分析、数字控制系统设计等。 本课程的主要目的是使学习者系统地了解和掌握自动控制原理的基本概念、理论与方法,能够根据工程实际问题需要分析和设计控制器,能够运用反馈控制的思维方法解决工程中的实际问题,为从事相关技术领域的科学研究与工程实践打下坚实的理论基础。

    课时数:37课时
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  • 微处理器与嵌入式系统设计

    近年来,随着微电子技术与计算机技术的飞速发展,计算机与其他各专业技术不断地渗透整合,越来越多的微处理器系统嵌入到各类设备中,基于智能物联的泛在连接与泛在服务需求促使嵌入式微系统的设计及应用技术进入了全新的发展阶段。 实际上,以集成电路和基础软件为代表的嵌入式微处理器系统设计技术已经成为业内的核心标志性技术,微处理器及嵌入式计算机系统/片上系统(SoC)设计技术也已成为通信、雷达、计算机、自动控制和微电子等研究应用领域的工程师应掌握的基本技术和必备技能。

    课时数:67课时
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  • Intel SoC FPGA开发与应用培训课程

    SoC FPGA是什么,它有什么优势,如何使用SoC FPGA进行开发?听说SoC FPGA的开发涉及到了Linux操作、虚拟机、Linux驱动程序编写,Linux应用程序编写、Linux内核编译、设备树、ARM与FPGA高速通信。这么多东西,难不难,好不好上手,纯新手能不能搞定呢,这些问题,就由小梅哥通过12节培训课程,给您一一解答吧。

    课时数:13课时
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  • 无人机设计导论

    无人机设计导论主要培养学生了解无人机的概念和特点,初步掌握无人机总体设计和结构设计的理论、方法和过程,了解作为无人机系统的相关关键技术;通过部分实践课学习,了解无人机构造、制造方法、研制过程。

    课时数:40课时
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  • 小梅哥FPGA入门到实践特训班

    本套课程为小梅哥2019年实地培训班实录课程,内容丰富,知识含量高,且经过了精细的剪辑,观看体验也不错。 课程内容安排如下: 基础夯实阶段(第1~21课时) 这个阶段主要是通过一些理论背景知识简单的实例作为课程发展的基础,让学员从基本的点灯入手,一步一步了解Verilog设计FPGA数字逻辑的常见方法和技巧。看似不经意的几个实验,按照我们的课程内容安排,大家会发现,做着做着,就把线性序列机的核心掌握了,就把状态机的设计和使用方法掌握了。一切都那么的自然,却又水到渠成,不仅了解了原理和方法,更是体会到了这些设计方法的优点,并掌握了使用这些设计方法的技巧。 同时,该阶段也是调试能力培养阶段,学员通过这些不太难的实验和课程,逐步学习和练习如何使用modelsim对设计的代码进行仿真,如何进行调试。在很多人的眼里,仿真只是一个验证结果正确与否的手段,事实上,仿真更大的作用是辅助调试,当仿真结果不如预期时,该如何去分析问题根源,如何通过仿真和调试技巧找到问题所在。 系统建模阶段(第22~42课时) 该阶段通过虽然简单,但是综合性较强的实例,引出多个模块间协同工作的问题,如何设计合理的

    课时数:70课时
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  • 机器人基础原理

    机器人运动学及动力学建模是本课程的重点讲授内容,学生通过本课程学习可了解掌握机器人的基本原理和建模方法,建立系统完整的基础理论体系,为后续深入学习机器人智能控制等课程打下必要的知识基础。围绕课程的重点内容,设计了包括机器人运动学、动力学、驱动系统、位姿轨迹控制、力控制、智能控制以及基于MATLAB的仿真等知识点内容,初步建立并形成了具有自身特色的课程知识体系架构。

    课时数:55课时
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  • 物联感知技术应用

    本课程主要对物联网的体系结构、关键技术和典型应用进行系统性介绍,从物联网的感知层、网络层、应用层三层模型出发,分别阐述各层的主要功能,展示感知层重点技术的应用,使学生掌握扎实的物联网的基本概念和基础知识,了解物联网的基本应用。

    课时数:19课时
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  • 深度学习与计算机视觉

    随着搜索应用程序,图像识别、App应用、成像、医学、无人机和无人驾驶汽车,计算机视觉在我们的社会中已经变得无处不在。许多这样的应用程序,比如:图片分类、定位和检测的核心功能任务都是视觉识别技术完成的。最新发现的神经网络方法(又名“深度学习”),极大地提升了视觉识别系统的先进性能。

    课时数:37课时
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  • 计算机视觉课程 清华大学

    本课程为青年AI自强项目-计算机视觉课程,主要的组织者、演讲者、参与者全部以学生为主,为同学们解决实际问题:弥补“技术小白”与“老师觉得你懂”之间的鸿沟、弥补“课本”到“实践”的鸿沟、解决一般的学术文章/资源不易读的问题。本课程主要由8次讲座以及1个转化挑战任务组成,讲座每隔一周举办一次。每次讲座会用通俗易懂的语言引导大家掌握AI相关的知识点,依次为AI鸟瞰与进阶指南、机器学习入门、经典神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、分类任务、探测任务、实例与调参方法,最后通过转化挑战任务带领大家实操实践等等。

    课时数:43课时
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