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中产阶级如何利用量化投资工具完成财富进阶

邓一硕
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统计转移学习(及其在统计过程控制的应用)

宗福季
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大数据时代下的统计学思维—以文本挖掘为例

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Building Better Connected World with Artificial Intelligence Tec

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Statistical learning with genomic big-data

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Adaptive False Discovery Rate regression with application in int

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条件随机场及其在生物信息学中的应用

吴凌云
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On a vector double autoregressive model

张兴发
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基于车辆GPS 数据的交通大数据应用

金雯
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皋琴
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Harry Hua
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董磊
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李代
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主题介绍

Convolutional neural network (CNN) finds applications in a variety of computer vision applications ranging from object recognition and detection to scene understanding owing to its exceptional accuracy. There exist different algorithms for CNNs computation. In this patent, we explore conventional convolution algorithm with a faster algorithm using Winograd’s minimal filtering theory for efficient FPGA implementation. Distinct from the conventional convolution algorithm, Winograd algorithm uses less computing resources but puts more pressure on the memory bandwidth. We first propose a fusion architecture that can fuse multiple layers naturally in CNNs, reusing the intermediate data. Based on this fusion architecture, we explore heterogeneous algorithms to maximize the throughput of a CNN. We design an optimal algorithm to determine the fusion and algorithm strategy for each layer. We also develop an automated toolchain to ease the mapping from Caffe model to FPGA bitstream using Vivado HLS.
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