天之高度心之纬度!上港发亚冠海报全主力出战抢出线主动权

北京时间4月8日,在距离亚冠第三轮比赛还有两天的时间里,上海上港发布了本轮比赛的预热海报,其中海报以“天之高度,心之维度”为主题,而海报以上海上港客场球衣红色为背景,其中胡尔克、埃尔克森、奥斯卡、艾哈迈多夫和吕文君,成为本次海报的主角。

目标检测/跟踪和语义分割等实时计算机视觉(CV)任务是人脸跟踪和人体分割等移动计算应用的关键使能技术。但是,实时计算机视觉应用日益增长的准确度需求与移动设备的功率限制之间存在一道能量效率的鸿沟。为了填平这道能效鸿沟,目前有两大主要研究趋势:MobileNet 等更高效的卷积神经网络(CNN)架构以及专用硬件加速器。

特征提取器的输入是实时的相机帧,并使用深度神经网络(DNN)提取一些常见的特征。每应用微分类器共享特征提取器,以在计算有限的边缘节点上同时检测数十个事件(就像语义滤波器)。微分类器是轻量级的二元分类神经网络,其以基础 DNN 提取的特征图为输入,输出一个帧与一个特定应用相关的概率。FilterForward 能通过并行地评估许多微分类器来扩展到许多独立的应用(比如找到狗或找到自行车)。

为了在真实世界的监控任务上评估所提出的 FilterForward 系统,研究者收集了两组真实世界视频。第一个数据集的视频来自怀俄明州杰克逊霍尔的一个交通摄像头(Jackson 数据集)。第二个数据集是来自一个城市街道的两段三小时长的视频(Roadway 数据集)。图 3 给出了这些数据的细节。

2.全流水线式 CNN 缓冲:传统的可编程 CNN 加速器通常是通过将卷积转换成通用矩阵乘法(GEMM)来以串行方式计算 CNN;相对而言,FFE 是使用全流水线式的 CONV 层实现本地卷积。图 3 给出了一个核大小为 3×3 的简单卷积层的全流水线式排布概况。这个缓冲功能是使用一个 SRAM 行缓冲器(line buffer)实现的,其中逐行存储了每一层的激活,直到达到所需的张量大小。在 SRAM 行缓冲器之后是一个基于触发器(flip-flop)的移位寄存器,可使得卷积窗口在特征图上有效地移动,而无需重新读取数据。

在小组首轮比赛中,他们主场对阵川崎前锋,最终凭借胡尔克的绝杀,帮助球队1-0击败对手。而在第二轮比赛中,上海上港客场挑战K联赛“黑马”蔚山现代,最终上港得势不得分,0-1不敌对手,拿到了亚冠联赛上的首场败绩。而在亚冠两轮比赛过后,上海上港目前只拿到了3个积分,与川崎前锋并列排在小组第二的位置,晋级形势不容乐观。

这个进球体现了德利赫特准确的判点,完美的起跳以及出色的弹跳能力,他的进球帮助阿贾克斯逆转尤文,C罗9年来首次无缘欧冠4强,由他亲手缔造。有球迷就表示,“巴萨盟友”帮帮主巴萨淘汰了尤文,更是间接让梅西更接近金球奖!

不过就最近两队的状态来看,上海上港则占据绝对上风,在最近的6场比赛中,直输给了重庆和伪善现代,其余的4场比赛均取得了胜利。而且在这6场比赛中,上港打入了对手12粒进球,丢掉了7球,同样悉尼FC赢得了3场比赛,输掉了2场,还有一场平局,而在这6场比赛中,他们只打入了7球, 丢掉了5球。

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第二本:《网游之牧神》——常羲

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此外,这篇论文还调查了在面积预算为 2-3 mm(有 11 个固定层和 NVDLA 配置 C)时能效最优的配置。图 8 给出了 FFE 和可编程 NVDLA 之间的功率、性能和面积(PPA)细分结果。图中表明固定的数据路径占据了较大部分的面积和网络中较多的运算,但却仅占消耗能量和延迟的一小部分。

图 7 展示了微分类器和离散分类器在两个真实世界数据集上的准确度(使用事件 F1 分数)和计算成本(以乘法-加法的数量衡量)。实验结果表明,微分类器的边际成本比离散分类器低得多,并且还能实现更高的准确度。

窗口化的局部化二元分类器微分类器是对局部化二元分类器微分类器的扩展,是为了通过指定 W 帧的时间窗口来集成临近的时间背景信息,从而提升每帧的准确度。

表 4 给出了 MobileNet-1.0 的迁移学习准确度,它也首先在 ImageNet 上进行了训练,然后再迁移到 CIFAR-100。可以观察到其迁移学习准确度损失有类似的趋势。整体而言,这里的准确度比上面的更高,因为 MobileNet-1.0 模型本身能力更强。固定网络的前 11 个卷积层并使用自适应批归一化(BN)只让准确度下降了 1.6%。

声明:本文的所有图片和公式都来自于原论文。

第四本:《网游之剑仙降临》——天空泪

网游文:他手拿菜刀砍电线,一路火花带闪电,一挂在手,天下我有

第三本:《异界之宠物系统》——白六玄

随着视频摄像头的日益普及,视频分析也吸引到了很多研究关注。因为语义分割等大多数计算机视觉任务都需要密集的计算,所以有必要设计出在软件开发和硬件实现方面都高效的系统。下面介绍两篇遵循这些思想解决视频分析问题的论文。

不过,对此,辽篮的官媒,也是及时地给出了回应,那就是,其表示,郭士强对此进行了否认,“没有的事,韩德君骨折后一直没有参加训练,而且半决赛他肯定打不了。韩德君的骨折恢复的不错,但是还需要时间,什么时候能恢复训练这个还不好说。”也就是说,至少半决赛,韩德君是不会复出的。这样的说法,也是对外界传言的一种否认。如此一来,真相便也水落石出了。其实,外界之所以有这样的传言,一个很重要的原因,或许是一些球迷希望奇迹发生,希望每一支球队,都是最健康的球队,这样的心情,是完全可以理解的。

那么问题也来了,现实的情况,的确是这样的吗?对此,没有人知道。甚好的是,4月9日,也就是今日,两支球队将展开第一场的对决,这样的对决,或许能给比赛定下一定的基调。比如,到底谁的实力更强?谁的即战力更好?等等。不过,在这样的现实之外,也有一些传言的袭来,比如,有人就透露,这一轮比赛中,韩德君可能会复出,不必然是第一场比赛复出,但后面的比赛,可能会归来。这样的消息,很劲爆,许多人也好奇,是真的吗?毕竟,若是韩德君归来的话,只要恢复8成功力,对新疆队来说,则的确不是一个很美好的选择。或者说,于新疆队而言,则可能是一个坏消息。

精彩片段截取:天池十二煞还被雄霸藏着,都没有真正抛头露面,却已经死了快一半了。捕神先是被赵日天抓回天下会,然后被萧何救出,如今隐匿于清风崖,未曾被步惊云杀掉。聂风差点被玩家杀掉,而如今还活得好好的,顺带还加了一个明月。三兄弟联手对抗雄霸比原本剧情提前了不知道多少。不仅如此,正道一方的玩家没事就拿天下会的成员刷积分,天下会的分舵隔三差五就会被推平一处。无双城更悲剧,号称十万兵马,被邪道玩家们快杀了一半。连当家的独孤一方都被离歌笑宰了!玩家们的影响力已经让天耀的高层们头都快炸了。萧何倒是早有准备,不过让他没有想到的是,离歌笑杀了独孤一方!不管是单挑也好,或者群殴也好,独孤一方身为生死境巅峰的强悍人物,绝对不是寻常玩家就能搞得定的。

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局部化二元分类器微分类器包含两个单独的卷积层和一个全连接层,可以处理空间上裁剪的特征图,比如检测局部化区域内的突出目标(即,比如缩放到原始帧的一个区域)。

这篇论文设计的 FixyNN 是这两个趋势的融合,采用了硬件与 CNN 的联合设计方法来实现基于移动设备的 CV 应用的 CNN 推断。FixyNN(如图 1 所示)将 CNN 分成了两部分。第一部分是为多个不同的任务或数据集生成常见的低层面 CNN 特征。第二个部分提供特定于任务的 CNN 后端。然后,其前端层被实现成一种经过深度优化的固定权重的特征提取器(FFE)硬件加速器,后端部分则因为特定于具体任务,需要在典型的可编程 CNN 硬件加速器上实现。

但是,FilterForward 的原型版本还存在一些局限性。首先,每个微分类器仅使用了单层的特征图。而某些分割任务需要来自多层的多个尺度的特征,这还没有得到解决。其次,对每个应用而言,找到选择哪一层作为每个分类器的输入对结果非常重要。而在这篇论文中,作者只是基于两个简单的启发而人工选择了一层,这方面还有改进空间。最后,和大多数边缘计算系统一样,FilterForward 可能存在中断时间更长以及数据可能丢失或损坏的风险。

目前悉尼FC只拿到了1个积分,排在小组垫底的位置,这也表示在接下来的这场比赛中,上海上港需要从这个小组最弱的对手身上,拿到胜场以及尽可能的拿到更多的净胜球,而只有这样,他们才能在接下来的比赛中,掌握小组出线的主动权,而一旦在这场比赛中输球,他们在晋级之路上也将会非常困难。

以事件为中心的指标:事件 F1 分数

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结果表明,当分类器的数量较低时(大约少于 4),离散分类器有更高的吞吐量,因为此时基础 DNN 的成本在 FilterForward 占主导。一旦 FilterForward 运行的微分类器数量大约 4,其计算共享的设计就能达到成本摊销的突破点。而运行多个 DNN 一直都更加低效,并且在超过 35 个实例后就会耗尽内存。

而在海报的配文中,上海上港官方写道,“回首身后刚刚熄灭的烽火,没有一个人甘愿退缩半步,要往远处弥漫的乳晕消炎,我们只想吹起震耳欲聋的冲锋号,不要蔑视一颗勇敢的心,仰望天之高度,延伸心之维度,纵使山雨欲来、黑云压城,远方始终是我们心之所向,身之所往。”

韩德君半决赛就要复出,新疆危险了?辽篮官方终于回应了。那就是,并没有。这样的话,两支球队的实力,可能会更加均衡,作为球迷,或许也只能继续观望与期待了。当然,若是这一轮的对决能打满7局,那也是很有趣的一件事情。

为了以不同方式解决广角监控视频的难题,研究者在这篇论文中提出了三种定制的微分类器架构:全帧目标检测器(Full-frame Object Detector)、局部化二元分类器(Localized Binary Classifier)以及窗口化的局部化二元分类器(Windowed, Localized Binary Classifer);如图 2 所示。一方面,这些设计可以操作来自各种基础 DNN 层的激活,以关注它们各自任务的适当特征;另一方面,还可以选择裁剪掉帧中不相关的区域。

为了进一步理解 FilterForward 的吞吐量可扩展性,研究者还衡量了基础 DNN 和微分类器在每帧上所用的时间。图 6 展示了三种新提出的微分类器架构的细分结果。在查询较少时,基础 DNN 的执行时间占主要,这在意料之中。但即使增加数十个并发的微分类器,总的执行时间也只会适量增长。在最坏的情况下,基础 DNN 的 CPU 时间基本等于 20 个微分类器的时间。

1.完全并行式固定权重* CNN *数据路径:*如图 2 所示,每个卷积层的计算都可实现为扁平的、全并行的、经过剪枝的固定权重算术逻辑层级。替代乘法器的固定缩放器是由综合工具(synthesis tool)生成的,而权重的嵌入方式则与 Verilog 硬件描述语言(HDL)完全一样。在卷积层之后的是批归一化、ReLU 和量化算子。

开场26分钟,德利赫特率先犯错,他在角球防守当中被C罗甩开,C罗一记强有力的头槌将球砸入球门,尤文1-0取得领先。然而,德利赫特并没有被失误击倒,接下来的一个多小时里,他完全盯死了尤文的进攻。

但是,FFE 所需的硅面积实际上会对层的数量带来限制。图 6 给出了在使用不同大小的 MobileNet 网络时,FFE 的面积随固定层的数量的变化情况。因此 FixyNN 的关键点是平衡 FFE 和可编程加速器之间的层分布,从而在给定硅面积约束的条件下最大化能效和泛化能力。

固定权重特征提取器的硬件设计

精彩片段截取:超级神牧赤风因为种种原因不得不放弃自己的账号。但一切并未结束,他只是回到了起点。再次进入游戏的目的很明确,他要赚钱、找妹妹!带着多年对游戏的热爱和记忆,带着心中还未弥补的遗憾,凌风身披荣光,再次踏入无数人追逐的热血战场,追逐荣耀之光,造就永恒!段凌风的这番话,其实都是根据他从封印阵上读取到的信息来判断的。但大部分的话,也是基于现实判断的猜测而已。段凌风也拿不准这些猜测是不是百分百正确,可是眼下也由不得他不这么说了。“所以,你为什么要到阿兰德大陆来?”问完这句话,段凌风忽然灵机一动,顿时联想到他们会出现在这里的主要目标。还不就是为了那条线索吗?虽然他不知道那线索具体究竟是什么东西,可是如果按照他的推测,这东西真的不是阿兰德大陆上的生物的话,那么它很可能跟线索本身就有关系。

这篇论文提出的 FixyNN 是一种更紧密整合计算机系统和机器学习的解决方案。通过将 DNN 分成两部分,一部分使用高度定制的硬件来提取 CNN 特征,另一部分是可编程的,使用迁移学习泛化到不同的计算机视觉任务,FixyNN 有能力实现能效的最优平衡。实验评估表明,FixyNN 硬件可以实现比 iso-area 可编程加速器更好的能效。

德利赫特不仅防守稳健,进攻端也立下大功!第66分钟,范德贝克的传中被桑德罗挡出底线,阿贾克斯获得角球。舍恩送出精准传中,德利赫特力压博努奇,鲁加尼以及桑德罗三名尤文后卫抢点成功,他顶出一记弹地球,攻破了表现神勇的什琴斯尼的十指关。

为了有效实现交通流量监控和行人检测等应用,需要解决两个问题:视频流是广角的且相关数据稀少,而数据中心需要高分辨率视频流来进一步处理。在这篇论文中,研究者设计了一个名为 FilterForward(FF)的系统,能为广域视频处理提供边缘计算和基于数据中心的方法的双重优势。FilterForward 引入了快速且表现力强的每应用(比如「向我发送包含狗的序列」)「微分类器」(MC)来识别与数据中心应用最相关的视频序列(过滤)并仅将匹配的事件传输给数据中心以便进一步分析(转发)。

微分类器的成本和准确度

SysML 2019提前看:神经网络安全性

Existence_i 奖励的是至少检测到一个事件的一帧Overlap_i 奖励的是检测到一个事件的更大比例的帧

德利赫特表示,阿贾克斯连续淘汰皇马和尤文图斯,全队都非常自豪,而他以8.1的高分当选全场最佳。可以说德利赫特给巴萨交出了一份完美的投名状,据悉阿贾克斯仅仅要价不高,如果巴萨能够给出7000万就可以挖来德利赫特,或许看完这场比赛之后,巴萨会下定决心引进德利赫特了。

FilterForward 系统的主要目标是在实现高过滤准确度的同时限制带宽用量并可扩展到多个应用。研究表明,FilterForward 能够通过在微分类器之间共享计算而在商用硬件上实现较高帧率,同时还能在两个事件检测任务上维持较高的事件级准确度。研究者在两个真实世界的相机流数据集上进行了评估,结果表明 FilterForward 在高难度的视频内容上能够提升计算效率和事件检测准确度,同时还能显著降低网络带宽的使用。

精彩片段截取:偷暴君,陈旭不跟你讲道理,当猴子的视野那零点零一秒闪烁在下路,他就发动了攻击,碰到从埋伏草丛下来探暴君视野的孙尚香,两段过去挑飞,无缝连接的平直接喂他身上去,顷刻打掉四分之一的气血。炫舞之华空烈斩!短剑投掷,投掷草丛里,无疑给孙尚香造成减速,花木兰迅速出塔,一技能直接挥砍向张飞,没办法,张飞挡路了,砍的他节节后退。守护机关!张飞向指定区域跳跃,运行机关印记,使该区域的友军获得可抵免伤害的护盾,顷刻给孙尚香套上一层白白的生命护盾,自身产生狂意,狂意满了,可惜才两级。咻!闪现翻滚突袭!孙尚香顷刻两个位交出移避开韩信的这一波n,可发现韩信根本就没有跟上难道国士无双!

3.DeepFreeze 工具流程:研究者开发了一个名为 DeepFreeze 的开源工具来帮助实现可能带有数百万个硬编码的权重的 FFE 加速器。给定一个标准机器学习软件框架(比如 TensorFlow)导出的模型,DeepFreeze 工具流程能够为一组特定的层生成 Verilog HDL 代码等固定的 CNN 硬件加速器设计,如图 4 所示。

端到端的性能可扩展性

表 3 给出了在 MobileNet-0.25 上使用 FFE 的第一组迁移学习实验结果。MobileNet-0.25 首先在 ImageNet 上经过训练,然后再迁移到六个不同的视觉任务(CIFAR100、CIFAR10、SVHN、 Flwr、Airc 和 GTSR)。该网络中有更高的比例是固定的,也使用了更大的 FFE。第一行有 0 个固定层的结果是基线结果。

数据不会说谎,德利赫特本场比赛一共完成了10次解围,而8次1对1赢得了其中的6次,更夸张的是德利赫特全场仅1次犯规,这堪称是完美的防守表现。

这篇论文解决的问题是:基于数据中心的应用需要高保真的视频序列,而每个相机又只有有限的带宽。通过设计一种混合式边缘计算到云计算的 FilterForward 系统,微分类器可以在真实世界计算机视觉任务上实现更高准确度的同时降低计算成本。作者相信 FilterForward 的混合式边缘计算到云计算设计能够为迅猛发展的智能摄像头部署提供重要的构建模块。

初步来看,费尔德应该是一个很好的选择。当然,前提条件是,新疆队能得分的球员,的确是很多的,比如沙拉木、李根、俞长栋等运动员,都具备不错的得分能力,此前,这样的得分能力,有点被压制了,但如今,随着费尔德的到来,一切则完全不同了。这样的现实下,不少评论员也认为,费尔德应该抓住机会了,他不会给新疆队换亚当斯的机会了,而亚当斯重返新疆队的可能性,也基本上被费尔德扼杀了。源于此,再加上韩德君的受伤,许多人也表示,这样的一组对决,可能是势均力敌的对决。

FilterForward 的主要目标是节省边缘计算到云计算的带宽。图 4 展示了在 Roadway 数据集上两种微分类器架构(全帧二元分类器和局部化二元分类器)的带宽用量和事件 F1 分数,并对比了压缩整个数据流的方法。对于这两种微分类器,相比于高质量地将整个视频流发送回数据中心,FilterForward 可将网络带宽降低接近一个数量级。

在这篇论文中,FixyNN 结合了两个专用硬件加速器:一个深度优化的固定权重特征提取器(FFE)和一个更传统的可编程 CNN 加速器。在硬件中固定权重方面有五项主要的优化:固定的移位加法缩放器、零开销权重剪枝、经过优化的中间精度、零 DRAM 带宽、最小激活存储。固定全并行的、全流水线式的 FFE 加速器中卷积(CONV)层的权重能为 FFE 实现很多激进的硬件优化,使其在吞吐量和能效方面优于传统的可编程加速器。FFE 的硬件设计可以描述为以下三个层级:

为了评估 FixyNN,研究者执行了硬件建模与迁移学习实验。硬件建模部分是比较 FixyNN 与当前最佳的硬件加速器设计的硬件性能。另一方面,为了展示固定特征提取器方法的泛化能力,研究者设计了两组包含一系列任务的实验,其分别使用了 MobileNetV1-0.25 和 MobileNetV1-1.0 来执行。MobileNetV1 首先在 ImageNet 数据集上进行了训练,然后在迁移到其它视觉任务。

在吞吐量方面(图 7a),在预算面积小时,基线 NVDLA 的表现优于 FixyNN,因为此时 FFE 严重受制于可编程 NVDLA 的瓶颈。但是在预算面积更大时,FixyNN 可以固定更多层,在吞吐量上获得更大增益。而在能效方面(图 7b),由于数据复用和其它分摊的增加,基线 NVDLA 一开始能很好地随面积扩展,但随着在利用内存带宽方面的限制出现,增益会出现饱和(甚至回落)。由于 FFE 能效出色,当从 NVDLA 向 FFE 转移的负载增多时,能效也会随之提升。

在中超赛场上,上海上港在刚刚结束的中超第四轮比赛中,主场2-3不敌重庆斯威,尝到了联赛的首尝败绩,同时用于在这轮比赛中恒大和国安的携手赢球,所以上海上港也在这轮比赛过后,失去了联赛榜首的位置,仅仅只排在了联赛第3的位置。同时,在最近的上海上港也是伤病不断,除了此前受伤的吕文君之外,球队中场核心奥斯卡也收到了伤病困扰。不过在今天上海上港的海报中,我们不难看出,在接下来的亚冠比赛中,这两人将继续代表球队出场,而这对于提升球队的整体实力也将大有裨益。

大多数边缘计算到云计算的视频分析系统都面临着三个关键挑战:带宽限制、检测现实视频中的微妙细节、支持许多并发应用。为了解决这些难题,FilterForward 为应用提供了将工作划分成边缘和云两部分的灵活性,即在边缘利用高质量的数据为云提供相关的视频序列。图 1 给出了 FilterForward 的整体架构。FilterForward 的两个主要组件是特征提取器和微分类器。

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与此同时,研究者还将标准的精度(预测的帧占真正例中的比例)与修改过的 EventRecall 定义结合起来计算了一个事件 F1 分数——精度和召回的调和平均值,并在整个评估阶段使用了这一指标。

在亚冠第三轮的比赛中,上海上港将客场挑战悉尼FC,此前两队并没有交锋记录,这次比赛也是他们的首次交手。而单从两队最近亚冠5场比赛的状态来看,两队的状态也都不是非常好。其中主队悉尼FC,在最近的5场比赛中取得了1胜3平1负的成绩,不过上海上港也好不到哪去,在最近的5场亚冠比赛中,他们取得了2胜3负的成绩。

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FixyNN 包含两个硬件组件:FFE 和可编程的 CNN 加速器。其中 FFE 使用 DeepFreeze 工具流程生成。可编程加速器基于在英伟达深度学习加速器(NVDLA)上发表的结果,这是一种当前最佳的开源的神经网络加速器,使用了 Verilog RTL 进行硬件实现,使用了 TLM SystemC 仿真模型进行软件开发、系统集成和测试。表 1 给出了硬件资源六种标称配置的已发表的 NVDLA 性能结果。

大多数分类指标都以每帧为基础,而 FilterForward 则是以事件为中心的。研究者针对跨越多帧的事件采用了来自近期研究工作的一个修改版的召回(recall)指标。对于事件 i,所得到的 EventRecall_i 指标衡量的是两个成功度度量:

本文作者为机器之心特邀技术分析师 Andy Xiong,他热爱人工智能和计算神经科学领域,乐观相信深度强化学习能帮助人类更接近实现通用人工智能。目前从事计算机视觉、图形学相关工作,欢迎交流。

表 2 展示了在不同的设计条件下,图 7 的设计空间中的帕累托最优 FixyNN 配置。

全帧目标检测器微分类器的建模方法跟随了 SSD 和 Faster R-CNN 等滑动窗口式目标检测器,其在卷积层特征图的每个位置都应用一个小型的二元分类 DNN,然后将检测结果聚合起来得到全局预测。

在演示了固定特征提取器在单个个体层上的优势之后,研究者又展示了实际的 FixyNN 系统。类似地,其基线是一个没有固定层的完全可编程 NVDLA 加速器,其代表了当前最佳。

为了评估性能可扩展性以及展示微分类器的低边际成本,作者对比了三种微分类器与另外两种过滤技术:直接运行一个完全 DNN(MobileNet)的多个实例以及训练专门的像素级分类器。图 5 展示了 FilterForward 的三种微分类器架构以及多 DNN 和 NoScope 式离散分类器(DC)的过滤吞吐量。离散分类器比通用型分类 DNN 速度更快,但成本比微分类器更高。

巴萨和德利赫特的绯闻传了很久,据阿贾克斯主帅滕哈格表示,这名19岁的超新星将会在夏天离队,但目前还不确定加盟巴萨还是拜仁。而在欧冠赛场上,身为阿贾克斯队长的他,已经证明了能力。

精彩片段截取:魔兽翼龙发出一声痛苦的嚎叫声。法相真身状态下的玄驹,这一口来得可真够狠的!神兵利器都难伤的龙鳞,被玄驹的巨颚撕开很大一片。玄驹在翼龙的大腿上,留下一个很长很深的伤口。魔兽翼龙何曾受过这样的伤害?魔兽翼龙怒不可遏!翼龙的爪子在玄驹那巨大的头上一蹬,身体几乎贴着玄驹的背,向玄驹后方飞去。这样的姿态,玄驹的后腰正好暴露在魔兽翼龙的嘴下。魔兽翼龙张开巨嘴,一口咬在玄驹的后腰上。八阶魔兽翼龙这一口,就算神器护身也难以抵挡。更何况玄驹的后腰是它全身最脆弱的地方。因为这里是玄驹胸部和腹部连接的地方。这里的外骨骼,全都是软的。魔兽翼龙一口撕开玄驹后腰处的外骨骼。并且还带下不少肉来!玄驹后腰处外骨骼保护之下的软肉,全都暴露在魔兽翼龙的眼前。

第一篇论文提出了 Filter-Forward,这是一种新的边缘计算到云计算(edge-to-cloud)系统,能通过安装仅回传相关视频帧的轻量级边缘滤波器让基于数据中心的应用有能力处理数千个摄像头的内容。第二篇论文提出了 FixyNN,其包含一个用于生成通用的 CNN 特征的固定权重的特征提取器,还有一个用于处理特定数据集的 CNN 的典型的可编程 CNN 加速器。

由于基于深度学习的模型计算量很大,传统的移动系统芯片(SoC)无法达到流畅运行深度学习模型所需要的性能。而目前市面上已有的硬件加速方案主要有(1)GPU:计算效率高,但功耗太大,价格昂贵;(2)FPGA:功耗低,但单颗性能低、导致总体性价比低,另外从业人员少,大规模开发难度高;(3)ASIC:效率能耗比,但不可更改任务,从而增大了普及难度。