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深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。 相似文献
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软件雷达系统功能由软件定义是雷达未来发展的一个趋势,这对系统硬件计算性能和数据传输带宽提出了很高的要求,因此将异构并行高性能计算技术引入软件雷达领域。根据系统功能逻辑,构建了软件雷达硬件平台系统,利用先进的异构并行计算技术,设计了一个具体的通用硬件平台架构。该平台通过独立的高速采集卡完成回波信号的采集与A/D变换,利用FPGA刀片异构服务器完成雷达信号实时处理,通过GPU异构超级计算机完成数据处理和显控,利用InfiniBand网络和磁盘阵列完成数据的高速传输与存储。通过性能分析,该硬件平台能够满足现代雷达对计算速度和传输带宽的性能需求。 相似文献
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现代半导体工艺技术的发展使得在单芯片上放置数百个运算单元成为可能,但是全局片上片外带宽受限。通用处理器体系结构不能较好地适应变化,仍然依靠全局片上结构,少量的运算单元。而流体系结构拥有大量的运算单元、鲜明的存储层次,使得在有限的片外带宽下,用高的本地带宽来满足大量运算单元的需求。首先介绍了原型MASA流体系结构,然后给出了爆轰流体力学中的二维拉格朗日和欧拉结合法(Ygx2)在流体系结构上实现的实例研究,最后用时钟精确的模拟器来评测应用的运行性能,结果表明Ygx2应用在500MHz的MASA上运行结果与1.6GHz的Iantium2的比较快近4倍,证实了流体系结构在高性能计算领域的极大潜力。 相似文献
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政治干部是我军高素质军事人才的重要组成部分,政治干部能力的高低、素质的强弱,直接影响部队整体战斗力的提升。因此,政治干部要强化责任担当,坚持从自身做起,从严要求,坚持模范带头,主动融入战位岗位、融入战斗力建设,融入基层官兵的心中,充分发挥政治工作“生命线”地位,为部队战斗力提升注入“催化剂”,不断激发政治干部主动作为的内在动力,立起新时代政治干部的好样子。 相似文献
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200.