1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
设每一次采样的观测值为Px,Py,Pz 所有采样值均默认服从正态分布和马尔可夫性（可能性均可按照发生概率运算） 假设采样频率是10次/秒 根据卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波器代码如下 float gyrox = -(gx - gxo) / GyroRatio * dt; //x轴角速度 float gyroy = -(gy - gyo) / GyroRatio * dt; //y轴角速度 float gyroz = -(gz - gzo) / GyroRatio * dt;
（1）在采用“年数总和法”计算折旧时，每年的折旧率都是一个分数，分母是折旧年限的前N项和；分子依次是“折旧年限”、“（折旧年限－1）”、“（折旧年限－2）……”；
摘要：帕金森病是一种具有长期潜伏期的神经退行性运动障碍，目前尚无治疗方法。可靠的预测性生物标志物可能会改变开发神经保护治疗的努力，但仍有待确定。利用UK Biobank，我们研究了加速度计在普通人群中识别前驱帕金森病的预测价值，并将这种数字生物标志物与基于遗传、生活方式、血液生化或前驱症状数据的模型进行了比较。使用加速度计数据训练的机器学习模型在区分临床诊断的帕金森病和诊断前7年的前驱帕金森病与普通人群方面的测试性能优于所有其他测试模。加速度计是一种潜在的重要、低成本的筛查工具，用于确定有患帕金森病风险的人，并确定神经保护治疗临床试验的参与者。
从2010年到2018年，GPU性能提高了97倍。但是，由于我们几乎已达到了半导体技术的物理极限，可以预计，在未来5-8年内GPU性能的提升仅会略高于80％。
使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看：
上海交大团队最新推出了超强 CPU/GPU LLM 高速推理引擎 PowerInfer。
姿态解算代码 #include "Wire.h" #include "I2Cdev.h" unsigned long now, lastTime = 0; float dt; //微分时间 int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz; //加速度计陀螺仪原始数据 float aax=0, aay=0,aaz=0, agx=0, agy=0, agz=0; //角度变量 long axo
在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。可以看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。
当为新的机器学习应用程序构建深度模型时，研究人员通常会从现有的网络架构，比如ResNets或EfficientNets中筛选出一个初始架构。
半导体激光器的寿命是一个很关键的参数，在各种应用中必须保证足够长的工作寿命，尤其在海底光缆通信、卫星通信中的，寿命需要达到20-30年。
作者：benpeng，腾讯 CSIG 应用开发工程师 腾讯云 OCR 团队近期进行了耗时优化，通用 OCR 优化前平均耗时 1815ms，优化后平均耗时 824ms，提升 2.2 倍。本文旨在让大家了解 OCR 团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC 加速)，希望能给大家在工作中提供一些新的思路。 一、背景介绍 1、业务背景 近期某重要客户反馈，受当前正在使用的 OCR 服务可用性(非腾讯云)的影响，业务不可用长达半个小时，而且这样的情况时有发生。为了更好的服务，客户开始调研，主要是
【导读】大家好，我是泳鱼。深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的三项梯度下降优化算法、五项正则化与七项优化策略。
神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有望提升计算和内存的效率。FQT 在原始的全精度计算图中增加了量化器和去量化器，并将昂贵的浮点运算替换为廉价的低精度浮点运算。
《1分钟了解区块链的本质》，介绍了什么是区块链，区块链是一个没有管理员，每个节点都拥有全部数据，高可用的分布式存储系统。 《1分钟了解挖矿的本质》，介绍了什么是挖矿，挖矿是在最新区块链的数据上，生成一个符合条件的区块，链入区块链的过程。 区块链有个特点：虽然大家都在采矿，但挖到矿的速度是均匀的。以承载比特币的区块链为例，平均每10分钟产出一个区块，这个速度基本是不变的。 有朋友就有疑问了，计算能力越来越强，计算节点越来越多，计算区块头hash的速度理论上应该是越来越快的呀。技术上，区块链如何动态调节，以保证
论文《ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for Variable-Length》提出了字节跳动的 GPU Transformer 推理库 ——ByteTransformer。针对自然语言处理常见的可变长输入，论文提出了一套优化算法，这些算法在保证运算正确性的前提下，成功避免了传统实现中的冗余运算，实现了端到端的推理过程的大幅优化。另外，论文中还手动调优了 Transformer 中的 multi-head attention, layer normalization, activation 等核心算子， 将 ByteTransformer 的推理性提升至业界领先水平。与 PyTorch, TensorFlow, NVIDIA FasterTransformer, Microsoft DeepSpeed-Inference 等知名的深度学习库相比，ByteTransformer 在可变长输入下最高实现 131% 的加速。论文代码已开源。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
导读｜腾讯云OCR团队在产品性能的长期优化实践中，结合客户使用场景及产品架构对服务耗时问题进行了深入剖析和优化。本文作者——腾讯研发工程师彭碧发详细介绍了OCR团队在耗时优化中的思路和方法(如工程优化、模型优化、TIACC加速等)，通过引入TSA算法使用TI-ACC减少模型的识别耗时，结合客户使用场景优化编解码逻辑、对关键节点的日志分流以及与客户所在地就近部署持续降低传输耗时，克服OCR耗时优化面临的环节多、时间短甚至成本有限的问题，最终实现了OCR产品平均耗时从1815ms降低到824ms。希望大
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题
选自Uber 作者：Mengye Ren、Andrei Pokrovsky、Bin Yang、Raquel Urtasun 机器之心编译 参与：Panda 自动驾驶系统有非常高的实时性需求。近日，Uber 的研究人员提出了一种可以在改善检测准确度的同时极大提升速度的算法 SBNet 并在其工程开发博客上对该研究进行了介绍。机器之心对该介绍文章进行了编译，更多详情请参阅原论文。另外，本项目的代码也已在 GitHub 上发布。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02108 代码地址
数据并行是大规模深度学习训练中非常成熟和常用的并行模式。本文将介绍数据并行的原理和主流实现方案，使用数据并行加速训练过程中需要注意的问题，以及如何优化数据并行进一步提高训练速度。希望能帮助用户更好的理解和使用数据并行策略。
HRank 的灵感来自于这样一个发现：无论 CNN 接收的图像批数是多少，由单个滤波器生成的多个特征图的平均秩总是相同的。在 HRank 的基础上，研究者还提出了一种针对低秩特征图所对应滤波器进行剪枝的算法。剪枝的原理是低秩特征图包含的信息较少，因此剪枝后的结果可以很容易地再现。
时刻的运动方程，因此是一种显式格式。欧拉法由前一步的已知值可求下一步的值，故为一步法，可以自起步(self-starting)。但是欧拉法在位移表达式中只保留了
2022 导语 随着数据价值被越来越多企业认可，数据湖存储已成为企业级存储的首选和新一代提升生产力的服务。12月1日，在2022腾讯数字生态大会存储专场，腾讯云升级了云原生数据湖产品能力，并详细阐释了其设计理念，对其在多个行业的应用进行了案例分享，为更多企业提供降低存储成本、提升存储性能的实践参考。 当下，数据的生产、存储和消费模式日新月异，随着数据的爆发式增长，在数据存储和处理方面的降本增效成为企业亟待解决的问题。 腾讯云存储高级产品经理林楠认为，“市场需要一个更大、更快、更全能、更低成本的存储服务。数据
这篇文章介绍深度学习四种主流的规范化, 分别是Batch Normalization(BN[9]), Layer Normalization(LN[7]), Instance Normalization(IN[8])以及Group Normalization(GN[2])。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 国内量子计算，迎来重大新进展！ 首台100量子比特相干光量子计算机正式发布。 它能解决最高超过100个变量的数学问题。 和经典优化算法相比，求解速度平均加速超100倍； 平均求解结果优于经典算法的120%。 举例来说，计算Mobius的最大割有148个，只需0.3毫秒就搞定了，比眨一下还快。 这就是来自玻色量子的量子计算机——“天工量子大脑”。 5月16日，玻色量子举办了2023年首场新品发布会，直接把自家量子计算机抬到现场，完成对外亮相。 发布会不
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】在实验室训大模型不能用死劲儿，这篇综述教你四两拨千斤！ 深度学习领域已经取得了阶段性重大进展，特别是在计算机视觉、自然语言处理和语音等方面，使用大数据训练得到的大规模模型对于实际应用、提高工业生产力和促进社会发展具有巨大的前景。 不过大模型也需要大算力才能训得动，随着人们对计算能力要求的不断提高，尽管已有许多研究探索高效的训练方法，但仍然没有对深度学习模型加速技术的全面综述。 最近，来自悉尼大学、中国科学技术大学等机构的研究人员发布了一篇综述，全
本章的代码位于chap10.ipynb中，它是本书仓库中的 Jupyter 笔记本。使用此代码的更多信息，请参见第？节。
来源：DeepHub IMBA本文约3300字，建议阅读10+分钟本文中，我们了解了 JAX 是什么，并了解了它的一些基本概念。 JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库： 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy ， jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似，几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JI
文/Natalie Luu(光速美国合伙人) 推荐/韩彦(光速中国创始合伙人) 我加入光速的时候，一家处于B轮阶段的SaaS创业公司的创始人问我：“Natalie，你每天都在接触处于成长阶段的SaaS公司，我应该配备多少销售代表来达成我的ARR(平均回报率)目标？ 为了回答这个问题，我试图开始从SaaS公司创业者那里入手，通过他们的销售行为来寻找答案。我发现，当一家公司没有CFO的时候，要规划以销售驱动的ARR预测，同时还要考虑到新加入的以及增加的销售人员，还有其中可能混杂着的各种不同的指标，是一
CPU的算力发展跟不上算力需求，所以人们考虑可以将一部分原本CPU承载的功能卸载到其他专用硬件上去处理（比如网卡），从而释放CPU算力，让其专注于处理关键的（创造经济效益的）用户业务。
即将发展为阿尔兹海默病（AD）痴呆人群的静息态功能连接（rs-fMRI）在早期就已经出现异常。这种异常可能有助于AD的临床前研究。本文运用静息态（rs）fMRI数据得到了一个预测大脑年龄的模型，并评估了AD的遗传决定因素和淀粉样蛋白（A）病理学是否会加速大脑老化。使用从多地得到的1340名（年龄在18-94岁）认知未受损的参与者数据，结果表明根据rs-fMRI构建的图的拓扑属性可以预测整个生命周期上的年龄。将预测模型应用于临床前AD，结果表明常染色体显性AD的症状前阶段存在功能性大脑老化加速。这种联系在有明显A病变的个体中更强。
报道显示，微软的 GitHub Copilot 业务（背后由 OpenAI 的 GPT 大模型支撑）虽然每月收费 10 美元，但平均还是要为每个用户倒贴 20 美元。可见当前 AI 服务提供商们正面临着严峻的经济账挑战 —— 这些服务不仅构建成本高昂，运营成本也非常高。
在前一部分我们讨论了VP9到HEVC的帧间转码加速算法，在这一部分我们探讨帧内部分的转码加速算法。表1所示为HEVC和VP9在部分编码技术上的异同，我们可以发现相似点与不同点。对于帧内编码来说，一方面，无论是VP9还是HEVC，都仍然用四叉树的形式对编码块进行逐级划分，两者的划分方式是相似的；另一方面，从表中的帧内预测模式数目对比可以明显的发现，在帧内模式，尤其是方向模式上，VP9的方向数目较少，而HEVC的方向数目较多，这是两者比较明显的不同。我们正是从这两个方面出发对转码的帧内部分进行加速。 表1. H
与 import numpy as np 类似，我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的，那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是，如果有可用的GPU，JAX则可以直接使用。
近年来深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、搜索推荐广告等各种领域，不断刷新传统模型性能，并得到了广泛应用。随着移动端设备计算能力的不断提升，移动端AI落地也成为了可能。相比于服务端，移动端模型的优势有：
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。
工信部软件服务业司长陈伟透露，工信部目前针对云计算的“十三五”规划已经启动。而“培育龙头企业，打造完整的产业链。鼓励有实力的大型企业兼并重组、集中资源；发挥龙头企业对产业发展的带动辐射作用，打造云计算产业链”，已成为2014年我国云计算产业的发展思路和工作重点。 数据显示，全球云业务正处于高速发展阶段，中国是增速最快的市场之一。在中国，2013－2017年平均增长率高达26％，远高于17％的全球平均增速。2013年国内云计算市场空间约为134亿元人民币，预计至2017年国内市场空间将达到372亿元。 25日
本系列的上一篇文章介绍了随机梯度下降，以及如何应对陷入局部极小值或鞍点的问题。在这篇文章中，我们将查看另一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。
本文介绍了基因测序技术的原理、应用和腾讯云在基因计算领域的解决方案，包括弹性计算、异构加速、算法优化等方面，旨在推动基因测序技术在医疗、农业、遗传等领域的广泛应用。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
MPU 6050等IMU传感器用于自平衡机器人，无人机，智能手机等。IMU传感器帮助我们在三维空间中获得连接到传感器的物体的位置。这些值通常是角度，以帮助我们确定其位置。它们用于检测智能手机的方向，或者用于Fitbit等可穿戴设备，它使用IMU传感器跟踪运动。
机器之心发布 机器之心编辑部 2022年3月21日，寒武纪正式发布新款训练加速卡MLU370-X8。MLU370-X8搭载双芯片四芯粒思元370，集成寒武纪MLU-Link™多芯互联技术，主要面向训练任务，在业界应用广泛的YOLOv3、Transformer等训练任务中， 8卡计算系统的并行性能平均达到350W RTX GPU的155%，并已实现商业化部署。 寒武纪训练加速卡MLU370-X8 双芯思元370架构 MLU370-X8智能加速卡提供250W最大训练功耗，可充分发挥AI训练加速中常见的FP32
论文：AI Benchmark: Running Deep Neural Networks on Android Smartphones
苏黎世联邦理工学院曾经开发了一款 AI Benchmark 应用，用于测试不同安卓设备和芯片的深度学习性能。近期，他们联合谷歌、高通、华为、联发科以及 Arm 发布了一篇 AI Benchmark 综合测试结果的论文，对超过 10000 部移动设备进行了定量 Benchmark 测试，涵盖了当今所有主要硬件配置，并全面比较了高通、海思、联发科和三星芯片组的 AI 加速性能。
来源：新宜观点｜作者：张若曦 ---- 经常性收入是SaaS等行业成为投资机构重点关注方向的原因之一，这是因为投资人们喜欢稳定的、经常性的现金流，公司估值也与经常性收入的状况密切相关。如何分析经常性收入是否健康？一般来讲可以使用GDR(毛收入留存)和NDR(净收入留存)来衡量。 对于SaaS公司来说，跟踪、监控和改善经常性收入非常重要，它在尽职调查过程中还会更受关注。 这篇文章将详细介绍GDR和NDR这两个SaaS业务的关键指标。 如何计算GDR GDR是指原有客户经常性收入减少的比率，反应了
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失函数E(x)。 比如说，权重(W)
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【新智元导读】本文以 Google 最新公开的 TPU 论文《在数据中心中对张量处理器进行性能分析》的译本为基础，对该论文及 TPU 进行了评价。 源起 2017年度的国际计算机体系结构年会（ISAC-2017）尚在投稿阶段时，类似“Google将公布其张量处理器的细节”的小道消息就在不停发酵。几天前，即2017年4月6日，Google在自家网站上公开了论文初稿，让大众可以在会议之前提前了解其中细节。由此Google、TPU和NN加速又再次成为热门话题。 由于相关公开资料足够丰富，足以替代类似神经网络硬
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