fftw快速傅里叶实现C源代码，使用SIMD

Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

包含DCDC开关电源各种拓扑结构图、计算公式和电路内部各器件的电压电流波形

快速傅立叶变换(FFT)作为时域和频域转换的基本运算，是数字谱分析的必要前提。传统的FFT使用软件或DSP实现，高速处理时实时性较难满足。FPGA是直接由硬件实现的，其内部结构规则简单，通常可以容纳很多相同的运算单元，因此FPGA在作指定运算时，速度会远远高于通用的DSP芯片。FFT运算结构相对比较简单和固定，适于用FPGA进行硬件实现，并且能兼顾速度及灵活性。本文介绍了一种通用的可以在FPGA上实现32点FFT变换的方法。

:是对AIUI的语音SDK封装,套餐费用最低在6万/年 :是对原始msc的语音SDK封装，相对AIUI便宜很多 :是对百度语音SDK封装,百度号称永久免费 :AIUI网络测试工具-折线图动态测试可持续观测 共同特点：实现了全双工语音识别iat、合成tts、和语义nlp部分接口的封装,经过稳定测试，通过简洁的调用方式来满足开发需求。两者核心类都是 SpeechManager 参考文档：、 参考项目： 全双工语音识别库 重大亮点：全双工语音识别，不中断，不中断，不中断 ChatSDK 是基于讯飞的AIUI进行封装，使用简洁，您可以下载本项目，然后将作为 Module 导入你的项目使用 功能包括：语音识别、语音合成、语音语义理解、文本语义理解 场景：(语音点读笔、AI机器人、智能音箱、车载语音、家电语音、人机交互、在线教育机器人、语音鼠标、实时翻译、大屏广告互动、...) 落地产品公司：

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openNLP 这是一个非常简单易用的基于Java的NLP指南，用于快速开始创建NLP模型并将其用于实体提取。 #NLP模型的创建和使用： 以下步骤用于openNLP模型创建，使用简单训练集训练模型，然后使用来自实体提取的相同训练模型。 使用带注释的训练集来创建openNLP自定义模型。 带注释的培训文本示例： “在此之前， Delhi 记录的最高温度是1995年6月16日在Palam的47.4摄氏度。” 这里位置是关键，德里是它的带注释的样本值。因此，下一次当输入文档找到德里时，使用上述经过训练的模型，您可以将实体提取为德里：location，意味着德里是一个位置。 接收用于实体提取的输入。 使用openNLP提供的预先标记的标记器模型标记输入的文本片段。 传递令牌数组和新创建的模型以进行实体提取。 返回提取的键值对。 仔细阅读

系统描述了同步FIFO硬件实现过程，采用Verilog硬件描述语言实现

针对视频监控图像中存在各类条纹噪声的问题，根据条纹特性和受干扰图像帧的频域特征，提出了一种快速检测监控录像周期性条纹的算法。根据相对距离将频谱图分成两个子块，再运用行列累积函数或阈值检测各子带是否存在异常亮点，进而确定图像帧是否存在条纹噪声。利用频率谱中异常点的对称特性可减少遍历次数，有效提高了算法的运行效率。实验结果表明，该算法对监控视频序列中的多种周期性条纹具有良好的检测效果，并提高了计算速度。

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