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Researchers from MIT, the MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research, and elsewhere have developed a new technique for analyzing unlabeled audio and visual data that could improve the performance of machine-...
As machine-learning models become larger and more complex, they require faster and more energy-efficient hardware to perform computations. Conventional digital computers are struggling to keep up.
With the physical constraints of semiconductor-based electronics becoming increasingly limiting in the past decade, single-core CPUs have given way to multi-core and distributed computing platforms. A...
针对Chirp Scaling算法相位因子表达式复杂、计算量过大的问题,提出一种适合于实时成像的相位补偿因子软硬件协同设计方法。该方法结合软件的灵活性和硬件逻辑处理的快捷性,能够快速实现相位因子的生成与补偿。理论分析与测试结果表明了该方法的高效性。

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