Deloitte称：FPGA、ASIC有望在机器学习领域中实现崛起-在2016年初，机器学习仍被视为科学实验，但目前则已开始被广泛应用于数据探勘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、语音和手写识别、战略游戏与机器人等应用领域。在这短短一年的时间内，机器学习的成长速度超乎外界预期。 DeloitteGlobal最新的预测报告指出，在2018年，大中型企业将更加看重机器学习在行业中的应用。
一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP—AIScale-随着人工智能（AI）的不断发展，它已经从早期的人工特征工程进化到现在可以从海量数据中学习，机器视觉、语音识别以及自然语言处理等领域都取得了重大突破。CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）在人工智能领域受到越来越多的青睐，它是深度学习技术中极具代表性的网络结构之一，尤其在图像处理领域取得了很大的成功。
1 引言basic语言是微机系统中广泛应用的一种高级编程语言，它的指令接近思维逻辑的表达，与自然语言有相通之处，易学易懂，同时它包涵丰富的算法函数，能十分方便地进行各种数据处理，因而深受广大编程爱好者
科普：深度学习真的那么难吗？-今天，面对AI如此重要的江湖地位，深度学习作为重要的一个研究分支，几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，其中包含语义理解、图像识别、语音识别，自然语言处理等等，更有人认为
语音识别已成为人与机器通过自然语言交互重要方式之一，本文将从语音识别的原理以及语音识别算法的角度出发为大家介绍语音识别的方案及详细设计过程。语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持
机器学习和深度学习已成为我们生活中不可或缺的部分。利用自然语言处理（NLP）、图像分类和物体检测实现的人工智能（AI）应用已深度嵌入到我们使用的众多设备中。大多数AI应用通过云引擎即可出色地满足其用途
深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到2
