3 为了保持可接受的数据可靠性水平,这一影响仅限于 2011-12 财年后由爱荷华州立大学创建或支持且在 2021-22 财年仍在爱荷华州活跃的公司。因此,这一数据较为保守。
摘要:在人工智能的时代,卷积神经网络(CNN)正在成为一种用于图像处理的强大技术,例如去核,超分辨率甚至样式转移。他们表现出很大的潜力,可以将下一代相机和展示带入我们的日常生活。但是,传统的CNN加速器很难在边缘生成超高分辨率视频,因为它们的大量急速带宽和功耗。例如,用于降级的高级FFDNET可能需要131 GB/s的DRAM带宽,而在4K UHD 30FPS处则需要106个计算顶部。在这次演讲中,我将介绍我们最近的两部作品,以应对DRAM带宽和功耗的挑战。首先,我将讨论图像处理CNN带来的图像二线革命并阐述其设计挑战;为了清楚起见,他们与识别CNN的差异将得到强调。然后,我将以整体方式介绍我们的第一份作品 - ECNN [Micro'19],共同优化推理流,网络模型,指令集和处理器设计。尤其是,具有面向硬件的ERNET模型的基于块的推理流可以支持FFDNET级DINOISING和SRRESNET级超分辨率,在4K UHD 30 FPS下使用小于2 GB/s的DRAM带宽。最后,我将介绍我们的第二件作品(ISCA'21],它利用了Ring Argebra的常规稀疏度,以实现近乎最大的硬件节省和优雅的卷积发动机质量降解。布局结果表明,可以分别使用3.76 W和2.22 W进行等效的41个高位计算,分别以40 nm的技术为50%(无质量下降)和75%和75%(PSNR下降的0.11 dB)。
威立雅研究所旨在成为一个讨论和集体思考的平台,自 2001 年成立以来,它一直在社会与环境的交叉点上探索未来。它的使命是共同思考,照亮未来。它与全球学术界合作,促进多方利益相关者分析,探索新兴趋势,特别是未来几十年的环境和社会挑战。它关注与城市生活的未来以及可持续生产和消费(城市、城市服务、环境、能源、健康、农业等)相关的广泛问题。多年来,威立雅研究所建立了一个由学术和科学专家、大学和研究机构、政策制定者、非政府组织和国际组织组成的高水平国际网络。该研究所通过出版物和会议以及前瞻性工作组来履行其使命。威立雅研究所是国际公认的探索全球问题的合法平台,根据《联合国气候变化框架公约》的规定,拥有官方非政府组织观察员地位。
在确定中标人时,中标价将是投标文件所载金额加上相当于该金额的10%的金额(减税率项目为8%)。因此,无论投标人是否需要缴纳消费税和地方消费税,他们都必须在其投标文件中载明相当于估算金额的110/100的金额(减税率项目为108/100)。
Steven Leath,大学校长 Joni K. Ernst,美国参议员,毕业典礼演讲人 Jonathan A. Wickert,高级副校长兼教务长 Martino Harmon,学生事务高级副校长 Cathann A. Kress,推广和对外联系副校长 Sarah M. Nusser,研究副校长 Michael R. Crum,经济发展和商业参与副校长 Reginald C. Stewart,多元化和包容性副校长 David K. Holger,学术项目副教务长;研究生院院长 Dawn Bratsch-Prince,教职副教务长 Keith E. Robinder,临时学生院长 Hilary Seo,大学图书馆策展服务副院长 Simon Estes,F. Wendell Miller 驻校杰出艺术家 Jeffery W. Johnson,Lora 和 Russ Talbot 捐赠校长;兼爱荷华州立大学校友会首席执行官 Laura J. Doering,大学注册官
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版,主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ,任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿,重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科,已被 SCIE 、 PubMed 等收录,位列全球 SCI 期刊前千分之五,微生 物学研究类期刊全球第一;外审平均 21 天,投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊,欢迎投稿!