- 人工智能 （AI） 不僅僅是一項技術突破，它還是軟件編寫、理解和執行方式的永久演變。建立在確定性邏輯和大部分順序處理之上的傳統軟件開發正在讓位于一種新的范式：概率模型、訓練有素的行為和數據驅動的計算。這不是一個轉瞬即逝的趨勢。AI 代表了計算機科學的根本性和不可逆轉的轉變 — 從基于規則的編程到基于學習的自適應系統，這些系統越來越多地集成到更廣泛的計算問題和功能中。這種轉變需要對為其提供支持的硬件進行相應的更改。在 AI 架構和算法不斷變化的世界中（現在和將來），為狹義定義的任務構建高度專業化芯片的舊模型
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- 人工智能（AI）在邊緣計算領域正經歷著突飛猛進的高速發展，根據IDC的最新數據，全球邊緣計算支出將從2024年的2280億美元快速增長到2028年的3780億美元*。這種需求的增長速度，以及在智能制造、智慧城市等數十個行業中越來越多的應用場景中出現的滲透率快速提升，也為執行計算任務的硬件設計以及面對多樣化場景的模型迭代的速度帶來了挑戰。AI不僅是一項技術突破，它更是軟件編寫、理解和執行方式的一次永久性變革。傳統的軟件開發基于確定性邏輯和大多是順序執行的流程，而如今這一范式正在讓位于概率模型、訓練行為以及數
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- 摘要：針對現有小型無人機導航系統的解算速度慢、多處理器核心臃腫可靠性差的缺點，實現了一種僅使用單一FPGA作為數據處理核心的小型高速導航解算系統。該系統對飛機運動方程組和導航方程組進行并行化分解，對相互獨
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- 針對高光譜幾何校正計算復雜，大數據量頻繁傳輸降低處理效率，無法滿足實時需求等問題。提出基于多核CPU和GPU的并行計算模型。實現基于GPU的并行幾何校正，并引入流水線并行思想提出基于多線程的數據讀寫優化方法，實現重采樣部分的數據I／O優化。應用航空推掃成像儀所得高光譜數據進行實驗，驗證該方法能夠有效地隱藏部分硬盤與內存間的數據I／O時間，幾何校正加速比達到4．03，在基于GPU的并行計算基礎上提高了1．74倍。
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- 傳統的木馬檢測技術在檢測正確率、誤報率和漏報率上都有不足，針時傳統陰性選擇算法在檢測效率上的不足，提出一種基于并行計算的多特征區域匹配算法。這個算法首先把隨機字符串分為多個特征區域，每個特征區域內對應一個檢測器集合進行匹配，而且特征區域之間采用r連續位匹配方式再次匹配，同時采用并行計算，設置匹配閾值進行匹配確認。實驗證明改進的陰性選擇算法在匹配位數和隨機字符串位數增加時，候選檢測器增加速度較平緩，系統負擔增加較緩慢，因此具有較好的檢測效率。
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并行計算 木馬 免疫 算法研究
- 基于HMM的基因識別并行計算,1 引言20世紀90年代以來，伴隨著各種基因組測序計劃的展開和分子結構測定技術的突破，數以百計的生物學數據庫如雨后春筍般迅速出現和成長。如何利用這些不斷爆炸性增長的有關生物分子的原始數據，有效解決基因識別問
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HMM 基因 并行計算 識別
- MathWorks 日前發布了一項新功能，該功能可幫助致力于結合參考模型進行組件化設計的工程師縮短代碼生成時間。
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- 一種新型多DSP并行處理結構,傳統的雷達信號處理系統的設計是根據具體的需求確定算法流程以及硬件結構的。這導致了系統升級的困難加大。當信號處理的內容改變、要求處理的數據量加大、改進處理算法時,必須對整個系統進行重新設計。利用軟件無線電
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- 當前對于各種加密算法.除了有針對性的破解算法，最基本的思想就是窮舉密鑰進行匹配，通常稱為暴力破解算法。由于暴力破解算法包含密鑰個數較多，遍歷的時間超過實際可接受的范圍。如果計算速度提高到足夠快。這種遍歷的算法因結構設計簡便而具有實際應用的前景。
PCI總線(外設互聯總線)與傳統的總線標準——ISA總線(工業標準結構總線)相比，具有更高的傳輸率(132MBps)、支持32位處理器及DMA和即插即用等優點，用于取代ISA總線而成為目前臺式計算機的事實I/O總線標準，在普通PC機和工控機上有著廣泛的應
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嵌入式系統 單片機 FPGA PCI 并行計算 MCU和嵌入式微處理器
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