TMSC64XX DSP混合汇编2
自己研究了一个星期还是没什么进展!自己写的代码和大家分享,希望对大家有帮助! extern int a = 0; //定义外部变量,但要先赋值。 extern int asmfunc(int); //汇编函数 int main() { int ret = 1; ret = asmfunc(ret); printf("ret is %d/n",ret); } .glo
自己研究了一个星期还是没什么进展!自己写的代码和大家分享,希望对大家有帮助!
extern int a = 0; //定义外部变量,但要先赋值。
extern int asmfunc(int); //汇编函数
int main()
{
int ret = 1;
ret = asmfunc(ret);
printf("ret is %d/n",ret);
}
.global _asmfunc //调用C函数
.global _a //调用C的变量
_asmfunc:
mvk .S 12,a2
STW .D a2,*b14(_a) //给变量a赋值
LDW .D *+b14(_a),a3 //把变量的值赋给a3寄存器
NOP 4
add .L a3,a4,a3
STW .D a3,*b14(_a)
mv .S a3,a4
STW .D a3,*b14(_a)
mv .S a3,a4
mvk .S _a,a2
B .S B3
NOP 5
.end

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









大規模言語モデル (LLM) は、自然言語理解、言語生成、複雑な推論などの多くの重要なタスクにおいて説得力のある能力を実証し、社会に大きな影響を与えてきました。ただし、これらの優れた機能には、大量のトレーニング リソース (左の図に示す) と長い推論時間 (右の図に示す) が必要です。したがって、研究者は効率の問題を解決するための効果的な技術的手段を開発する必要があります。さらに、図の右側からわかるように、Mistral-7B などのいくつかの効率的な LLM (LanguageModel) が、LLM の設計と展開にうまく使用されています。これらの効率的な LLM は、LLaMA1-33B と同様の精度を維持しながら、推論メモリを大幅に削減できます。

3nmプロセス、H100を超える性能!最近、海外メディア DigiTimes が、Nvidia が人工知能 (AI) およびハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) アプリケーション向けの製品として、コードネーム「Blackwell」という次世代 GPU である B100 を開発しているというニュースを伝えました。 , B100はTSMCの3nmプロセスと、より複雑なマルチチップモジュール(MCM)設計を採用し、2024年の第4四半期に登場する予定だ。人工知能 GPU 市場の 80% 以上を独占している Nvidia にとって、B100 を使用して鉄は熱いうちに攻撃し、この AI 導入の波において AMD や Intel などの挑戦者をさらに攻撃することができます。 NVIDIA の推定によると、2027 年までに、この分野の生産額は約

近年、マルチモーダル学習、特にテキストと画像の合成と画像とテキストの対比学習の 2 つの方向において、多くの注目が集まっています。 OpenAIが発表したテキスト画像モデルDALL・EやDALL-E 2、NVIDIAのGauGANやGauGAN2など、一部のAIモデルはクリエイティブな画像生成や編集への応用で広く注目を集めています。 Google も負けじと、独自のテキストから画像へのモデル Imagen を 5 月末にリリースしました。これにより、キャプション付きの条件付き画像生成の境界がさらに拡大されるようです。シーンの説明だけを与えると、Imagen は高品質、高解像度の画像を生成できます。

マルチモーダル大型モデルの最も包括的なレビューがここにあります。マイクロソフトの中国人研究者7名が執筆した119ページで、すでに完成し、現在も最前線にある2種類のマルチモーダル大規模モデル研究の方向性から始まり、視覚理解と視覚生成という5つの具体的な研究テーマを包括的にまとめている。統合ビジュアル モデル LLM によってサポートされるマルチモーダル大規模モデル マルチモーダル エージェントは、マルチモーダル基本モデルが特殊なモデルから汎用的なモデルに移行したという現象に焦点を当てています。 Ps. 著者が論文の冒頭に直接ドラえもんの絵を描いたのはこのためである。このレビュー (レポート) は誰が読むべきですか? Microsoft の原文では次のようになります。プロの研究者でも学生でも、マルチモーダル基本モデルの基礎知識と最新の進歩を学ぶことに興味がある限り、このコンテンツは参加するのに非常に適しています。

画像からビデオへの生成 (I2V) タスクは、静止画像を動的なビデオに変換することを目的としたコンピューター ビジョンの分野における課題です。このタスクの難しさは、画像コンテンツの信頼性と視覚的な一貫性を維持しながら、単一の画像から時間次元で動的な情報を抽出して生成することです。既存の I2V 手法では、多くの場合、この目標を達成するために複雑なモデル アーキテクチャと大量のトレーニング データが必要になります。最近、Kuaishou が主導した新しい研究成果「I2V-Adapter: AGeneralImage-to-VideoAdapter for VideoDiffusionModels」が発表されました。この研究では、革新的な画像からビデオへの変換方法を導入し、軽量のアダプター モジュールを提案します。

この記事では、坂本智彦アルゴリズムとは何か、またそれを使用して特定の日付が何曜日であるかを特定する方法について説明します。曜日を知るアルゴリズムはいくつかありますが、このアルゴリズムが最も強力です。このアルゴリズムは、可能な限り短い時間と最小のスペース複雑さで、この日付が発生する月の日付を見つけます。問題文 - グルジア暦に基づいた日付が与えられ、私たちのタスクは、坂本智彦のアルゴリズムを使用して、指定された日付が何曜日であるかを見つけることです。例 入力 - 日付=30、月=04、年=2020 出力 - 指定された日付は月曜日です 入力 - 日付=15、月=03、年=2012 出力 - 指定された日付は木曜日です

IUPAP統計物理委員会(C3)が統計物理学の分野で優れた業績をあげた研究者を表彰するために創設した2022年度ボルツマン賞の受賞者2名が発表されました。受賞者は、これまでにボルツマン賞やノーベル賞を受賞したことのない科学者でなければなりません。この賞は 1975 年に始まり、統計物理学の創始者ルートヴィヒ ボルツマンを記念して 3 年ごとに授与されます。組織化されたクリティカルモデル、インターフェースの成長、無秩序

EfficientSAM のこの作品は、5/5/5 の満点を獲得して CVPR2024 に収録されました。下の写真に示すように、著者は結果をソーシャル メディアで共有しました。ルカン チューリング賞受賞者もこの作品を強く推薦しました。最近の研究で、メタ研究者は、SAM を使用したマスク画像事前トレーニング (SAMI) という新しい改良された方法を提案しました。この方法では、MAE 事前トレーニング テクノロジーと SAM モデルを組み合わせて、高品質の事前トレーニングされた ViT エンコーダーを実現します。 SAMI を通じて、研究者はモデルのパフォーマンスと効率を向上させ、視覚タスクにより良いソリューションを提供しようとしています。この手法の提案は、コンピューター ビジョンとディープ ラーニングの分野をさらに探索し、発展させるための新しいアイデアと機会をもたらします。異なるものを組み合わせることで
