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为您找到包含“Handwritten Recognition”的内容共1

杜高明,田超,李桢旻,邓宸,郭围围,吴树明

2019-04-02

手写识别作为输入法核心的一部分,其快捷性和准确性一直是近年来科技研究的重点方向。近几十年来,在众多学者和科研人员的的努力下,手写识别技术取得较大进步,但由于移动设备CPU、内存等性能的制约下,手写识别仍存在速度较慢以及识别准确度低等问题,这种延迟会造成功耗大、缩短设备寿命、造成用户体验感差等问题。基于CNN理论指导下,对手写识别应用进行硬件加速是解决此类问题的有效方法。我们通过对Lenet-5结构进行并行性分析,利用多播片上网络的扩展性好和通信带宽高的优势,在片上网络的节点挂载硬件加速单元,协调各硬件加速单元的操作完成整个识别过程的硬件加速。

合肥工业大学2018年省级大学生创新创业训练计划资助项目(2018CXCYS208

Hefei University of Technology,College of Microelectronics,Hefei 230031,Hefei University of Technology,College of Microelectronics,Hefei 230031,Hefei University of Technology,College of Microelectronics,Hefei 230031,Hefei University of Technology,College of Microelectronics,Hefei 230031,Hefei University of Technology,College of Microelectronics,Hefei 230031,Hefei University of Technology,College of Microelectronics,Hefei 230031

#电子、通信与自动控制技术#

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