RISC-V向量指令集的Compute Library函数库移植

ARM Compute Library是一类针对ARM Cortex-A系列CPU处理器和ARM Mali系列GPU特定优化的软件算法函数库,内部实现了卷积滤波器、卷积神经网络等算法,并且使用Cortex-A CPU NEON、Mali GPU的SIMD技术加速算法运行。RISC-V指令集作为一种开源的指令集,目前发布了相对稳定的SIMD指令集版本,并且C-SKY开源了支持v0.7.1 intrinsics的GCC和QEMU。在这些基础上,本文尝试将ARM Compute Library函数库移植至支持RISC V向量指令集,其中函数移植的核心思想是在不修改源文件的前提下,通过编写一个头文件,用宏定义把ARM NEON向量类型接口逐一替换成RISC-V intrinsics中定义的向量类型和向量函数接口。

Ubiquitous Computing in the Library:Indiana State University Library's Experience

1 Introduction New technologies and other developments haye changedthe information seeking behaviors of the academic communityand the general public.Nowhere is this more evident than inthe exponential growth of the World Wide Web and cellularphone usage.Responding to these user needs and newtechnologies,libraries are moving from being InformationWarehouses to becoming Information Portals.Full-text。

基于SqueezeNet的卷烟小盒外观检测算法在低成本硬件上的实现

文章设计一种基于SqueezeNet卷积神经网络,实现对小包外观检测。SqueezeNet卷积神经网络所使用数据集采集自昆明卷烟厂FOCKE-FXS机型成像检测系统,经过人工对图像进行分类,获得小包外观良好与缺陷的数据集。将数据集随机生成90%的训练集与10%的验证集,对训练集进行数据增强及均值减法的预处理之后,送入卷积神经网络进行特征提取与分类。在MATLAB平台上进行学习与测试,使用数据集,小包外观识别准确率可达99.66%,效果较好。之后,使用树莓派作为算法实现硬件,将经过验证的SqueezeNet算法部署到树莓派中。经过验证,算法运行正常。