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摘要：近年来，已经引入了基于非声音和非人工界面的监视和控制家庭环境的系统，以改善流动性困难的人的生活质量。在这项工作中，我们介绍了利用经常性神经网络（RNN）的这种新型系统的可重新实现和优化。在实现现实世界结果中所证明的是，在实施RNN时，FPGA被证明非常有效。尤其是，我们可重新发现的实现比执行参考推理任务的高端Intel Xeon CPU快150×。此外，与服务器CPU相比，所提出的系统在能量效率方面达到了300倍以上的改进，而在所报告的已达到的GFLOPS/W方面，它甚至超过了服务器量的GPU。本研究中讨论的工作的另一个重要贡献是，所证明的实施和优化过程也可以作为对实施RNN的推理任务的任何人的参考；我们的C ++代码是针对高级合成（HLS）工具量身定制的，这进一步促进了这一事实。
利用深度复发神经网络的新型基于FPGA的意图识别系统
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