XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像信号
用于深度神经网络分层图像识别的超低功耗图像信号处理器
稿件于 2020 年 8 月 30 日收到；2020 年 11 月 4 日修订；2020 年 11 月 22 日接受。出版日期 2020 年 12 月 14 日；当前版本日期 2021 年 3 月 26 日。本文经副主编 Yusuke Oike 批准。这项工作得到了索尼半导体解决方案公司/索尼电子公司的支持。（通讯作者：Hyochan An。）Hyochan An、Qirui Zhang、Kyojin D. Choo、Shiyu Liu、Bowen Liu、Hengfei Zhong、David Blaauw、Ronald Dreslinski、Hun Seok Kim 和 Dennis Sylvester 就职于密歇根大学电气与计算机工程系，密歇根州安娜堡 48109 美国（电子邮件：hyochan@umich.edu）。Sam Schiferl 就职于亚马逊，华盛顿州西雅图 98109 美国。 Siddharth Venkatesan 就职于亚马逊公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉 95054。Tim Wesley 就职于 MemryX 公司，美国密歇根州安娜堡 48105。Jingcheng Wang 和 H. Zhong 就职于苹果公司，美国加利福尼亚州库比蒂诺 95014。Ziyun Li 就职于 Facebook 公司，美国华盛顿州雷德蒙德 98052。Luyao Gong 就职于谷歌公司，美国加利福尼亚州山景城 94043。本文中一个或多个图片的彩色版本可在 https://doi.org/10.1109/JSSC.2020.3041858 上找到。数字对象标识符 10.1109/JSSC.2020.3041858
下一代MRI扫描仪专为超高...
为了增加人类神经影像学科学的粒度，我们设计并建立了下一代7 Tesla磁共振成像扫描仪，通过在硬件中实施多个进步，以达到超高分辨率。为了改善空间编码并增加了图像信号噪声比，我们开发了一个唯一的不对称梯度线圈（200 mt m -1，900 t m -1 s -1），并使用了另外的第三层绕组。我们集成了一个具有64和96通道接收器线圈阵列的128通道接收器系统，以在大脑皮层中增强信号，同时降低G因子噪声以实现更高的加速度。16通道发射系统降低了功率沉积和改善的图像均匀性。扫描仪通常在0.35-0.45 mm的各向同性空间分辨率下进行功能成像研究，以揭示皮质层功能活性，在扩散成像中实现高角度分辨率，并减少了功能和结构成像的习惯时间。
Qualcomm®应用程序处理器选择器指南
•Spectra 480图像信号处理器旨在提供高级相机体验，可以通过高性能捕获200兆像素的照片，8k视频录制和4K HDR视频捕获•Adreno 650视觉处理子系统的高质量捕获，可用于使用较大的Imbersive Experiess（GPU）（GPU）（GPU）（GPU）（GPU）（GPU） 698 DSP with HVX, Hexagon Tensor Accelerator and Hexagon Scalar Accelerator to support sophisticated, on- device AI processing, and delivers mobile- optimized computer vision (CV) experiences for a wide array of use cases • Kryo 585 CPU: Manufactured in 7 nm process node, optimized across four high- performance Kryo Gold cores and four low- power Kryo Silver cores • Qualcomm® Secure处理单元提供了卓越的安全性，旨在帮助保护您的面部数据，虹膜扫描和其他生物识别数据。它支持信任的硬件根，Qualcomm Tee，Secure Boot和Camera Security•随着产品寿命计划的预期，预计到2035年9月的长期支持
将预训练的视觉模型适应相机原始图像
摘要。SRGB图像现在是计算机视觉研究中预训练视觉模型的主要选择，这是由于它们的易用性和效果存储。同时，原始图像的优点在于它们在可变的现实世界中的较丰富的物理信息。对于基于相机原始数据的计算机视觉任务，大多数现有研究采用了将图像信号处理器（ISP）与后端网络集成的方法，但经常忽略ISP阶段和后续网络之间的相互作用功能。从NLP和CV区域中正在进行的适配器研究中汲取灵感，我们介绍了Raw-Adapter，这是一种旨在将SRGB预先训练的模型调整为相机原始数据的新颖方法。RAW-ADAPTER包括输入级适配器，这些适配器采用可学习的ISP阶段来进行AD-RAW输入，以及模型级别的适配器，以在ISP阶段和随后的高级网络之间建立连接。此外，Raw-Adapter是一个可以在各种Compoter Vision Frameworks中使用的通用框架。在不同的照明条件下进行了丰富的实验，已经显示了我们算法的最先进（SOTA）绩效，证明了其在一系列现实世界和合成数据集中的有效性和效率。代码可在此URL上找到。
等位基因特异性基因编辑以挽救主要的CRX- ...
由于非平稳性和脑电图信号的低信噪比（低SNR）特征，实现较高的分类性能是具有挑战性的。空间过滤通常用于改善SNR，但通常会忽略潜在的时间或频率信息中的个体差异。本文通过正交小波分解研究了运动图像信号，通过该分解，原始信号被分解为多个无关的子带分量。此外，通过加权渠道频谱过滤量滤波器进行过滤，并通过空间过滤共同实施，以提高EEG信号的可区分性，并具有嵌入在目标函数中的l 2-NORM正规化术语，以解决潜在的过度处理问题。最后，使用高斯先验的稀疏贝叶斯学习应用于提取的功率特征，产生RVM分类器。SEOWADE的分类性能比几种竞争算法（CSP，FBCSP，CSSP，CSSSP和Shallow Convnet）的分类性能要好得多。通过SEOWADE优化的空间滤波器的头皮重量图在神经生理学上具有更有意义。总而言之，这些结果证明了Seowade在提取单次脑电图分类的相关时空信息方面的有效性。
使用摄像机生快照有效的视觉计算
摘要 - 常规摄像机在传感器上捕获图像辐照度（RAW），并使用图像信号处理器（ISP）将其转换为RGB图像。然后可以将图像用于各种应用中的摄影或视觉计算任务，例如公共安全监视和自动驾驶。可以说，由于原始图像包含所有捕获的信息，因此对于视觉计算而言，使用ISP不需要将RAW转换为RGB。在本文中，我们提出了一个新颖的ρ视框框架，以使用原始图像进行高水平的语义理解和低级压缩，而没有数十年来使用的ISP子系统。考虑到可用的原始图像数据集的稀缺性，我们首先开发了一个基于无监督的Cyclegan的不成对循环2R网络，以使用未配对的RAW和RGB图像来训练模块化的ISP和Inverse ISP（Invisp）模型。然后，我们可以使用任何最初在RGB域中训练的现有RGB图像数据集和Finune不同的模型来生成模拟的原始图像（SIMRAW），以处理现实世界中的相机原始图像。我们使用原始域yolov3和摄像头快照上的原始图像压缩机（RIC）演示了原始域中的对象检测和图像压缩功能。定量结果表明，与RGB域相比，原始域任务推断提供了更好的检测准确性和压缩效率。此外，所提出的ρVision在各种摄像机传感器和不同的任务特定模型上概括了。采用ρ视频的另外一种有益的是消除对ISP的需求，从而导致计算和处理时间的潜在减少。
CHIP MLSOC™MODALIX产品系列的机器学习系统
•机器学习加速器（MLA） - 提供25-200台TERA操作，每秒（25-200个顶部），用于神经网络计算，并增强硬件，以提高精度，用于更快的Genai计算，硬件中的BF16，改进了DMA带宽和双电压支持。•应用程序处理单元（APU） - 八个ARM Cortex A65双线程处理器的群集以1.5 GHz运行，最多可提供32K DHRYSTONE MIPS。•视频编码器/解码器 - 支持MJPEG，H.264和H.265压缩标准，AOMEDIA视频1（AV1），支持主/高/专业配置文件，4：2：2：2：0像素和8位精度。编码器以高达4KP30的速率支持H.264，而解码器则以高达4KP60的速度支持H.264/265。•计算机视觉单元（CVU） - 由1GHz四核概念组成，弧EV74视频处理器，最多支持720位16位GOPS。•图像信号处理器（ISP）-ARM C -71以1.2GHz运行。RAW 8、10、12、14、16、20、22和24位输入来自CFA图像传感器。支持RGGB，RCCG，RCCB，RCCC和RGBIR颜色格式。支持24位宽动态范围（WDR）。•高速I/O子系统 - 提供四个10吉比特以太网端口以及PCIE GEN5 8车道接口可用作为根复合物或端点，并且具有分叉功能。•DRAM接口系统（DIS） - 支持八个32位LPDDR5，LPDDR4和LPDDR4X，并支持X32和X64 LPDDR芯片。目标速度6400 Mbps（LPDDR5）在所有DDR通道中提供102 GB/s的有效理论带宽。•引导和安全单元（BSU） - 在效率内存和密钥管理中提供安全的密钥存储。支持启动图像的解密和身份验证，并为用户代码提供安全性API。