Correlator3D是加拿大SimActive 公司研发的全数字摄影测量系统，包括空三加密软件、DEM生成，影像拼接匀色全套数字摄影测量解决方案。系统最大的特点是成熟稳定，多核并行运算，支持gpu运算，速度快。不仅可以快速处理传统的航空影像、无人机数据，还可以快速对卫星影像进行空三加密。
标签： Correlator3D 说明书
上传时间： 2019-09-06
上传用户：soulexile
资料涉及第一性原理密度泛函理论简介，CPU-MPI和gpu-CUDA异构并行计算和第一性原理功能材料设计和计算模拟
标签： cpu
上传时间： 2021-12-17
上传用户：GGMD
瑞芯微RK3399 软件件设计资料 RK3399 Linux Debian软件开发文档资料,SDK 是基于 Linux 64bit 系统，内核基于 kernel 4.40，适用于 RK3399 挖掘机以及基于其 上所有 linux 开发产品。 支持 VPU 硬解码、gpu 3D、QT 等功能。具体功能调试和接口说明
上传时间： 2022-01-28
上传用户：nicholas28
瑞芯微RK3399 软硬件资料包括3款硬件Cadence原理图PCB文件，硬件设计文档，LINIUX软件开发文档i资料硬件文档主要介绍RK3399处理器硬件设计的要点及注意事项，旨在帮助RK客户缩短产品的设计周期、提高产品的设计稳定性及降低故障率。请客户参考本指南的要求进行硬件设计，同时尽量使用RK发布的相关核心模板。 SDK 是基于 Linux 64bit 系统，内核基于 kernel 4.40，适用于 RK3399 挖掘机以及基于其 上所有 linux 开发产品。 支持 VPU 硬解码、gpu 3D、QT 等功能。具体功能调试和接口说明，请阅读工程目录 docs/目录下文档。
上传时间： 2022-01-28
上传用户：nicholas28
华为AI安全白皮书2018-cn近年来，随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进，诸如图像识别、语音识 别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。越来越多公司都将增大在AI的投入，将其作为业务发展 的重心。华为全球产业愿景预测：到2025年，全球将实现1000亿联接，覆盖77%的人口；85%的企业应用将部署到 云上；智能家庭机器人将进入12%的家庭，形成千亿美元的市场。 人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。1956年，麦卡锡、明斯基、 香农等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴随着谷歌DeepMind开发的围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠 军，人工智能技术开始全面爆发。如今，芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋：交通+智能，最懂你的 路；医疗+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年 快速崛起主要归结于如下三点原因[1]：1）海量数据：随着互联网的兴起，数据以语音、视频和文字等形式快速增 长；海量数据为机器学习算法提供了充足的营养，促使人工智能技术快速发展。2）高扩展计算机和软件系统：近 年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU集群、gpu和TPU等专用硬件和相关的软件平台。3）已有资源的可获得 性：大量的开源软件协助处理数据和支持AI相关工作，节省了大量的开发时间和费用；同时许多云服务为开发者提供 了随时可获取的计算和存储资源。 在机器人、虚拟助手、自动驾驶、智能交通、智能制造、智慧城市等各个行业，人工智能正朝着历史性时刻迈进。谷 歌、微软、亚马逊等大公司纷纷将AI作为引领未来的核心发展战略。2017年谷歌DeepMind升级版的AlphaGo Zero横 空出世；它不再需要人类棋谱数据，而是进行自我博弈，经过短短3天的自我训练就强势打败了AlphaGo。AlphaGo Zero能够发现新知识并发展出打破常规的新策略，让我们看到了利用人工智能技术改变人类命运的巨大潜能。 我们现在看到的只是一个开始；未来，将会是一个全联接、超智能的世界。人工智能将为人们带来极致的体验，将 积极影响人们的工作和生活，带来经济的繁荣与发展。
上传时间： 2022-03-06
上传用户：yiyewumian
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的gpu加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的gpu加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。
标签： pytorch
上传时间： 2022-04-16
上传用户：canderile
全志H6 开发板评估板 CADENCE_ORCAD硬件原理图+PCB文件，全志H6采用arm 四核A53架构，搭配MaliT720 gpu，支持OpenGL3.1，支持DDR4、EMMC5.0，芯片性能比上一代提高77%，解码支持4K@60fps，最高分辨率可达6K(5780×2890)，支持 HDR10、HLG，并集成Allwinner Smartcolor3.0智能画质引擎，另外，H6还提供了多种高速接口，包括USB3.0，PCIe2.0，千兆网口等，传输更快，信号更强。
上传时间： 2022-05-11
上传用户：XuVshu
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是gpu）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：lw125849842
LittlevGL 是一个开源免费的 GUI，支持触摸屏操作，移植简单方便，开发者一直在不断完善更新。 LittlevGL 自带了丰富的控件：窗口、按键、标签、 list、图表等，还可以自定义控件；支持很多特效：透明、阴影、自动显示隐藏滚动条、界面切换动画、图标打开关闭动画、平滑的拖拽控件、分层显示、反锯齿、仅耗少量内存的字体等等。LittlevGL 常见于 MCU 级别的设备，支持各类输入输出接口与芯片，支持使用 gpu，以 C 编写。
上传时间： 2022-06-28
上传用户：lw125849842
Hi3559A的官方文档，讲解了Hi3559A芯片的用户使用方法，包括软件设计以及硬件设计；该芯片主要是用于H.265视频压缩，最高支持到8K@30，是目前市面上该方面性能最强的芯片，并且里面集成有gpu、NPU，以及高性能CPU，多用于视频安防、视频无线传输。
标签： hi3559a
上传时间： 2022-07-27
上传用户：ddk
