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基于數(shù)據(jù)流計(jì)算圖的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和設(shè)計(jì)

謝仁杰（英特爾戰(zhàn)略合作和創(chuàng)新業(yè)務(wù)部?技術(shù)經(jīng)理，人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)聯(lián)合學(xué)者，上海?200241）摘? 要：近年來在許多信號(hào)處理應(yīng)用領(lǐng)域中，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界很大的關(guān)注，其中基于數(shù)據(jù)流圖的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)Tensorflow框架得到了很多人的青睞。但在一些商業(yè)落地的研究和調(diào)查中發(fā) 現(xiàn)，部分機(jī)構(gòu)涉及一些自開發(fā)的計(jì)算單元，而它不被大型網(wǎng)絡(luò)框架所支持，又出于技術(shù)的保密性往往需要自行修改工業(yè)界的深度學(xué)習(xí)框架，這就造成了以下情況， ①工業(yè)級(jí)大型代碼框架極其復(fù)雜，各大庫(kù)之間的調(diào)用很深且一般沒有注釋
關(guān)鍵字： 202003 深度學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)流計(jì)算圖多核運(yùn)算車輛分類

美國(guó)石油學(xué)會(huì)公式是計(jì)算抽油機(jī)懸點(diǎn)載荷常用的公式之一，在該公式中，有兩個(gè)無因次參數(shù)需要人工讀圖才能夠查出。利用圖像識(shí)別技術(shù)讀取圖版曲線上的數(shù)據(jù)點(diǎn)z對(duì)曲線進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬，使其能方便地應(yīng)用于工程計(jì)算之中。
關(guān)鍵字：抽油機(jī) 荷計(jì)算圖模擬

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