上一次博文中打孔使用的是旋转切除的方法，其实还有更简单的操作，那就是使用异形孔向导，可以打螺钉孔、螺纹孔，功能很常用，绘图时添加孔基本都是用的此功能。另外本次博文还会讲解常用的线性阵列功能（线性阵列、圆周阵列、镜像）。
☞当我们谈到一幅图像的求幂时，意味着每个像素均进行求幂操作； ☞当我们谈到一幅图像除以另一幅图像时，意味着在相应的像素之间进行相除。
近年来，随着语音识别技术的发展成熟，语音交互越来越多的走进我们的生活。从苹果手机Siri助手的横空出世开始，各大公司纷纷效仿开发自己的语音助手和语音识别平台，手机端的近场语音交互日趋成熟。后来Amazon发布Echo智能音箱，开启了智能硬件远场语音交互时代。相比于Siri手机端近场的语音交互，Echo音箱的语音交互支持距离更远，交互更加自然便捷，它使用了麦克风阵列来保证远距离复杂背景噪声和干扰环境下的良好拾音效果，随后麦克风阵列逐渐成为了后续语音交互智能硬件的标配。
在做数据库维护的时候，经常会跟磁盘打交道，对于“Raid”这个词，肯定大家都不陌生，今天我们讲讲Raid阵列。
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
此次博文总结下草图绘制中另外两个比较常用的功能：镜像与阵列，同时结合上面几篇博文的草图绘制基础总结，此次来一起绘制一个小挖土机侧面草图，来进一步练习巩固我们学过的草图绘制各项功能。
操场运动场室外扩声系统主要用于开学典礼、学校运动会、学校文艺演出、课间体育活动、学校体育教学及各种大型集会等活动的音频扩声，是学校进行教育、教学和管理的重要技术手段，是构建更好的室外活动氛围的重要载体。
的介绍，主要包括了MUSIC算法，求根MUSIC算法，循环MUSIC算法，波束空间MUSIC算法，SMART
信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) …
随着2019年临近尾声，全面实现量子计算的旅程仍在继续：物理学家首次证明两个计算机芯片之间的量子隐形传态。
1.把匹配器件相互靠近放置 （共OD/Poly/OD space/Poly space一致）
在matlab中符号变量间也可进行算术运算，常用算术符号：+、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、 '、 .'，假设用符号变量A和B，其中A，B可以是单个符号变量也可以是有符号变量组成的符号矩阵。当A，B是矩阵时，运算规则按矩阵运算规则进行。
亚马逊Echo和Echo Dot智能音箱获得了成功，它已经使语音命令（通常称为语音UI或语音UI）出现在了新技术产品中。在每一部智能手机和平板电脑上，大多数新型汽车上，以及快速增长的音频产品中，都有这个功能。最终，大多数家用电器，音频和视频产品，甚至像健身跟踪器这样的可穿戴设备，最终也都会有语音命令功能。
ISP（image signal processing），图像信号处理芯片，在手机摄像头和车载摄像头等领域有着广泛应用，是图像信号处理的核心芯片。
将线性规划转化为标准形式 , 就可以使用求解方程组的方法 , 求解线性规划的可行解 ;
本文为DianNao系列加速器总结的第一篇，有较多公式，简书不支持公式渲染，公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客 简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器，包括以下四个成员： DianNao：神经网络加速器，DianNao系列的开山之作。 DaDianNao：神经网络“超级计算机”，DianNao的多核升级版本 ShiDianNao：机器视觉专用加速器，集成了视频处理部分 PuDianNao：机器学习加速器，DianNao系列收山之作，可支持7种机器学习算法 DianNao系
在说波束宽度之前，我们再简单说说什么是天线增益。它是给定天线接收或发射的信号与各向同性天线或偶极子天线相比的比率。如果不特别说明，咱们说的天线增益指的都是最大辐射方向的增益。
1969年，沃勒德‧保尔(Willard Boyle)与乔治‧艾沃德‧史密斯(George E. Smith)于美国电报电话公司的贝尔实验室(AT&T Bell Labs)发明了电荷耦合组件(Charge Coupled Device，CCD)。1970年，二人把记述CCD发明的技术文章提交到《贝尔系统技术期刊》(Bell System Technical Journal)。他们开发CCD的原意是把它用于建构内存装置。不过，保尔和史密斯1970年的研究出版后，其它科研人员开始把有关技术试作于其它方面的应用。天文学家发现CCD具有相较摄影胶片高100倍的感光能力，因而可以用于拍摄高分辨率的遥距图像。
在TPU中的脉动阵列及其实现中介绍了矩阵/卷积计算中的主要计算单元——乘加阵列（上图4），完成了该部分的硬件代码并进行了简单的验证；在 神经网络中的归一化和池化的硬件实现中介绍了卷积神经网络中的归一化和池化的实现方式（上图6），同时论述了浮点网络定点化的过程，并给出了Simple TPU中重量化的实现方式，完成了该部分的硬件代码并进行了验证。
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现，对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础，也是最实用的教程指导，为以后的机器学习模型开发打下基础。 在我们学习机器学习时，常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时，正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义，甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存，那如果我们不了解矩阵运算
通过空间校正，线扫描偏振相机可以探测到双折射、应力、表面粗糙度以及常规成像无法检测到的物理特性。 光有三个基本特性：强度、波长和偏振.今天几乎所有的相机都是为单色或彩色成像而设计的。单色相机用于测量在像素级宽带光谱上的光强，而彩色或多光谱相机则用于检测红、绿、蓝和近红外波段的光强。同样，偏振照相机用于在多偏振状态下捕捉光的强度。
降维是分析高维数据的重要工具。Spatial Predictor Envelope是一种回归的降维方法，它假设预测变量的某些线性组合对回归产生的影响很小。与传统的最大似然和最小二乘估计相比，该方法可以显著提高效率和预测准确性。虽然目前的工作已经针对独立数据开发和研究了预测包络，但还没有出现将预测包络适应于空间数据的工作。这篇论文提出了spatial predictor envelope (SPE) ，并且导出了 SPE 的最大似然估计，以及给定某些假设的估计的渐近分布，表明 SPE 估计在渐近上比原始空间模型的估计更有效。还通过一些模拟研究分析说明了所提出模型的有效性。
MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同：执行数组操作，无论是在一维和多维数组元素的元素。
Matrix函数的作用是返回给定大小的标识矩阵。 单位矩阵是一个方阵。从左上角到右下角的对角线上的元素（称为主对角线）均为1，其他所有元素均为0。 在2014年被诊断出患有肌萎缩性侧索硬化症(ALS)，这是一种进行性神经系统疾病，会导致肌肉无力、运动和语言功能丧失。埃文斯目前有严重的语言和吞咽问题。他虽然可以很缓慢的说话，但大多数人很难听懂他的话。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 比深度神经网络速度还快的是什么？ 或许光子DNN可以回答这个问题。 现在，美国研究者开发的一个光子神经网络 (photonic deep neural network，PDNN)，让图像识别仅需1纳秒。 1纳秒是什么概念？它等于10-9秒，这与最先进的微芯片单时钟周期（最小的时间单位）相当。 此外，研究者测试发现，PDNN对图像进行2分类和4分类的准确率分别高达93.8%和89.8%。 诚然，如今的大型多层神经网络高效且运算能力很强，但其也受到硬件
近几年随着功能强大的深度学习框架的出现，在深度学习模型中搭建卷积神经网络变得十分容易，甚至只需要一行代码就可以完成。
来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读4分钟本文介绍了今年5篇关于降维方法的论文。 1、Dimension Reduction for Spatially Correlated Data: Spatial Predictor Envelope Paul May, Hossein Moradi Rekabdarkolaee 降维是分析高维数据的重要工具。Spatial Predictor Envelope是一种回归的降维方法，它假设预测变量的某些线性组合对回归产生的影响很小。与传统的最大似
此时 ，生成的氧空位形成导电细丝 ，阻变效应忆阻器从高态转变到低阻态。SET 过程与此相类似 ，但由于 Forming 之后阻变效应忆阻器内部缺陷较多，所以需要的电压相对较小。在RESET过程中 ，在其两端施加反向电压 ，氧原子从阴极迁移出来 并与形成导电细丝的阴极附近的氧空位复合，造 成导电细丝无法与电极相连接 ，阻变效应忆阻器从低阻态转变到高阻态。对于非导电细丝类型的阻变效应忆阻器 ，其阻变是由于缺陷在电场作用下迁移 ， 使得器件界面内肖特基势垒或隧穿势垒发生均匀变 化而导致的 。 阻变效应忆阻器有单双极性两类阻变模式之分，如图 4 所示。对于双极性阻变模式而言 ，阻变现象是发生在不同极性的电压下的 ，即 SET/RESET 分别在相反的电压极性下发生。而对于单极性阻变模式 ，阻变现象与电压极性无关 ，只与电压幅度相关 。
捷通华声通过为企业推出更为贴心的全套灵云语音交互解决方案，以及为开发者提供的灵云麦克风阵列SDK、灵云麦克风阵列开发板、灵云种子SDK、灵云语音识别SDK、语音合成SDK、语义理解SDK 等等众多相关
有一部科幻电影叫《超体》，主题是人类一直以来的一个传说，“人类目前只开发了大脑10%的潜能。如果大脑潜能被进一步开发，那么人类将拥有更强的能力。”具体有哪些能力这里就不表了，因为这只是一个传说。在这部电影上映后不久，科学家们就出来纠正，其实我们一直都100%地在运用我们的大脑。在整个自然里，大脑，作为我们的肉体凡胎的一部分，和我们的四肢、躯干一样平庸，并没有隐藏着什么神性的光芒。 但人类就是一个面对自然不依不饶的物种，他们在诸多预言、小说、电影的“指引”下不断地拓展自己的外延。比如说“飞行”，人类正是从模仿
NFU的整体结构如上所示，该部分分为三个部分，分别是NFU-1、NFU-2和NFU-3三个部分，分别是乘法器阵列，加法或最大值树和非线性函数部分。NFU-1由一些乘法器阵列构成，如下图所示。一个单元具有一个输入数据
20世纪80年代以来，麦克风阵列信号处理技术得到迅猛的发展，并在雷达、声纳及通信中得到广泛的应用。这种阵列信号处理的思想后来应用到语音信号处理中。在国际上将麦克风阵列系统用于语音信号处理的研究源于1970年。1976年，Gabfid将雷达和声纳中的自适应波束形成技术直接应用于简单的声音获取问题。1985年，美国AT&T/Bell实验室的Flanagan采用21个麦克风组成现行阵列，首次用电子控制的方式实现了声源信号的获取，该系统采用简单的波束形成方法，通过计算预先设定位置的能量，找到具有最大能量的方向。同年，Flanagan等人又将二维麦克风阵列应用于大型房间内的声音拾取，以抑制混响和噪声对声源信号的影响。由于当时技术的制约，使得该算法还不能够借助于数字信号处理技术以数字的方式实现，而主要采用了模拟器件实现，1991年，Kellermann借助于数字信号处理技术，用全数字的方式实现了这一算法，进一步改善了算法的性能，降低了硬件成本，提高了系统的灵活性。随后，麦克风阵列系统已经应用于许多场合，包括视频会议、语音识别、说话人识别、汽车环境语音获取、混响环境声音拾取、声源定位和助听装置等。目前，基于麦克风阵列的语音处理技术正成为一个新的研究热点，但相关应用技术还不成熟。
图像在将实际的景物转换为图像数据时， 通常是将传感器分别接收红、 绿、 蓝三个分量的信息， 然后将红、 绿、 蓝三个分量的信息合成彩色图像。 该方案需要三块滤镜， 这样价格昂贵，且不好制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。
简单解释：专门用于机器学习的高性能芯片，围绕128x128 16 位乘法累加脉动阵列矩阵单元（“MXU”）设计的加速器。如果这句话能为你解释清楚，那就太好了！如果没有，那么请继续阅读......
本人研究生期间一直进行光场相机深度恢复的工作，深知其优势与不足。SLAM是我参加工作以来从事的研究方向，经过两年多的摸爬滚打算是入门了。目前视觉SLAM理论上虽已比较成熟，但在实际使用中仍会遇到诸多问题，如容易受到环境因素如光照/动态物体/稀疏纹理/室外大场景/快速运动等因素的影响，这些问题仅使用传统相机似乎无法有效解决。而光场相机相较于传统相机能够记录同时记录光线的方向与强度，这使我们可以通过计算成像得到一些列虚拟视角的图像。简单来说就是单目光场相机实现了虚拟多目的效果，但这些虚拟视角间的基线距非常小，测距范围有限，预期无法获得长距离的深度信息。
过去，我们做图像分类都是分成好几步：先用传感器收集图像模拟信号，数模转换后再交给计算机处理。整个过程既耗能又费时，就像眼睛把图像传给大脑。
AiTechYun 编辑：xiaoshan.xiang 第一个已知的经典“计算机”是Antikythera mechanism，这是一种模拟机器，用于模拟天体在天文学上的经典动力学控制。同样，量子计算
过去半个世纪以来 ，芯片计算性能的提高主要依赖于场效应晶体管尺寸的缩小。随着特征尺寸的减小 ，器件的制备成本和制造工艺难度不断增加 ，芯 片性能的提升愈发困难。不仅如此 ，器件尺寸也接近物理极限 ，摩尔定律时代即将面临着“终结”[1]。
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。
1，阵列和一个链表之间的差？ 通话清单和数组可以称得上是线性形式。 所谓阵列 做订单，的主要区别在于，订单表是一个连续的开放空间来存储在内存中的数据，是同样类型的数据。
最近上课比较多，也在忙着租房子，也算是把这些事情给忙差不多了。这两天也在做作业，看着老师的课件，老师一节课把一些基础东西就给上完了，这里就给各位一起回顾回顾吧。
MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,'method')
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
微电极阵列在记录电生理活动方面发挥了巨大作用，是脑功能研究的重要手段。然而目前大多数微电极的应用都受制于覆盖范围、脆性和费用方面的局限性。来自卡耐基梅隆大学的研究团队最近开发了利用3D纳米颗粒打印方法定制微电极的方法，并且在活体记录方面取得了出色的结果。这种可定制的3D多电极设备具有高电极密度，最小的肉眼组织损伤和优秀的信噪比。最重要的，3D打印的定制方法允许灵活的电极重构，例如不同的个体柄长度和布局，降低了总体通道阻抗。这种有效的设备设计使得在整个大脑中有针对性地和大规模地记录电信号成为可能，该技术发表在《Science Advances》上。
运算符是一个符号，它告诉编译器执行特定的数学或逻辑操作。MATLAB主要用于整个矩阵和阵列的操作。因此，MATLAB中的运算符既可用于标量数据也可用于非标量数据。MATLAB允许以下类型的基本操作
喜欢看英文原版的朋友，直接看这里https://www.microwavejournal.com/articles/31448-first-5g-mmwave-antenna-module-for-smartphones
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