视频编解码应用 视频处理中的fpga应用-视频处理是目前多媒体领域最热门的技术，主要分为视频编解码和目标信息识别两大类。前者为了节省视频数据的传输带宽，主要依靠传统的信息论理论，目前已经比较成熟；后者则为了提取用户信息，是了人工智能、计算机以及信息论等多门学科研究成果的交集，目前还处于快速发展阶段。
自动驾驶技术中FPGA面临的挑战与实践-人工智能技术是自动驾驶的基础，算法、算力和数据是其三大要素。本文探讨的就是其中的“算力”。算力的高低，不仅直接影响了行驶速度的高低，还决定了有多大的信息冗余用来保障驾驶的安全。
展望未来，把在ASIC世界更严格的工艺整合到FPGA-FPGA器件系列现在包括了从基本的可编程逻辑到复杂的SoC器件。在各种应用领域，汽车和其他应用领域的人工智能、企业网络、航空航天、国防和工业自动化等等，FPGA使芯片制造商能够在需要时随时更新系统。在新的市场中，这种灵活性至关重要，协议、标准和最佳案例仍在不断发展，ECOs需要保持竞争力。
详解FPGA的发展史和开发流程-随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。
一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP—AIScale-随着人工智能（AI）的不断发展，它已经从早期的人工特征工程进化到现在可以从海量数据中学习，机器视觉、语音识别以及自然语言处理等领域都取得了重大突破。CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）在人工智能领域受到越来越多的青睐，它是深度学习技术中极具代表性的网络结构之一，尤其在图像处理领域取得了很大的成功。
感应式位置传感器的常见误区汇总-在过去的几年中，我们已经看到了人工智能（AI）的真正成熟。从自动工厂到无人驾驶汽车，卡车再到机器人司机，人工智能的诸多好处显而易见-无论是提高效率和盈利能力，还是改善生活质量。
人工智能如何发挥运动传感器数据的协同作用-人工智能（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用人工智能来分析各种来源的大量数据，识别各种模式、提供交互式理解和进行智能预测。
标签：视频监控 模式识别现代网络视频监控系统的发展趋势是大规模联网、分布式部署、智能化监控。基于计算机视觉的智能视频分析融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制及计算机科学等多个学科领域的技术。
盘点近些年无人机避障技术的发展-无人机要想被冠以人工智能机器的称号，当然不能仅仅满足于“飞起来”而已！关于未来的“人工智能无人机”的构想，无人机通常被想象为一架飞行中的机器人。
