2006 年底，东京大学 基本粒子物理研究中心成立了大规模的计算器系统，做为「Atlas 实验计划」的日本研究与分析据点。该中心采用了Infortrend科技EonStor A16F-G2422磁盘阵列存储系统，共装置了140台 EonStor A16F-G2422，总计导入了1.1PB的大容量存储设备。

特别提示： 变速精灵是第一款完美支持Vista系统加速器软件！ 软件简介： 变速精灵 (原名兄弟变速器)是一款电脑加速软件,最高可加速256倍,微调精度达到0.001位.采用纯软件方式变速，决不会损害电脑硬件.可广泛用于Win98/Me/2000/XP/2003 等操作系统,支持热键变速,线性无级变速,可以随意拖动滑块,自由变速等 功能特点： * 全面支持Windows98, 98SE,ME,NT

在基于线性加速器的立体定向放射外科手术（SRS）和立体定向身体放射治疗（SBRT）程序中，由于单一等中心多发转移的治疗时间效率高，因此越来越受欢迎。 但是，缺乏全面的质量保证计划仍然是医学物理学家面临的挑战。 我们两年前开发的Winston-Lutz-Gao测试是在这项研究中首次在True Beam STx（瓦里安医疗系统）线性加速器上进行的。 Eclipse设计的横梁具有龙门，准直仪和沙发全程旋转，并在沙发上放置了200磅的重物以模拟实际的治疗。 Brainlab公司生产的“无框SRS QA目标指示器”被用作幻像，该指示器的中心嵌入了3.5毫米金属球。 图像是通过内置线性门户网站的加速器获取的，并由ARIA中的图像浏览器直接进行了分析。 我们发现，转移距直线加速器等中心点越远，射束机械和辐射中心之间的一致性越差。 根据AAPM TG-142和美国放射肿瘤学会（ASTRO）白皮书标准，最远的转移应距直线加速器等中心点6厘米以内。 据我们所知，这是首次在True Beam STx线性加速器上进行的等距Winston-Lutz测试。

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一个HLS设计的卷积神经网络加速器，并在zynq7020开发板上部署成功。数据集采用的是MNIST手写体,加速的网络为一个拥有4层卷积，2层池化和1层全连接层的自定义小网络，适合初学者学习。

基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于LeNet-5卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。PL端实现卷积层、池化层、全连接层的并行加速，PS端实现验证测试流程的控制。两者通过AXI总线连接，实现控制信识别结果的传递

汽车行业是推动人工智能(AI)发展的重要行业之一，这是因为该行业致力于自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统(ADAS)的泛在利益。汽车正在变得越来越智能，但是如果汽车行业要实现完全自动驾驶的目标，他们还有很长的路要走。尽管业界还在讨论实现全自动化所需的理想技术组合，但是有一点是明确的，那就是人工智能，尤其是神经网络将发挥重要作用。

随着大数据时代的来临,深度学习技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着重要作用,已被广泛应用于计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域。本文从深度学习算法的特点和发展趋势出发,分析 FPGA 加速深度学习的优势以及技术挑战;其次,从 SoC FPGA 和标准 FPGA 两个方面介绍了 CPU-FPGA 平台,主要对比分析了两种模型在 CPU 和FPGA 之间数据交互上的区别;接下来,在介绍 FPGA 加速深度学习算法的开发环境基础上,重点从硬件结构、设计思路和优化策略这三个方面详细综述了采用 FPGA 加速卷积神经网络的设计方案;最后展望了 FPGA 加速深度学习算法相关研究工作的发展。

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