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

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대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 이해, 언어 생성, 복잡한 추론을 비롯한 여러 중요한 작업에서 강력한 기능을 입증했으며 사회에 지대한 영향을 미쳤습니다. 그러나 이러한 뛰어난 기능을 사용하려면 상당한 교육 리소스(왼쪽 참조)와 긴 추론 시간(오른쪽 참조)이 필요합니다. 따라서 연구자들은 효율성 문제를 해결하기 위한 효과적인 기술적 수단을 개발해야 합니다. 또한 그림의 오른쪽에서 볼 수 있듯이 Mistral-7B와 같은 일부 효율적인 LLM(LanguageModel)이 LLM의 설계 및 배포에 성공적으로 사용되었습니다. 이러한 효율적인 LLM은 LLaMA1-33B와 유사한 정확도를 유지하면서 추론 메모리를 크게 줄일 수 있습니다.

3nm 공정, H100을 능가하는 성능! 최근 외신 디지타임스는 엔비디아가 차세대 GPU인 B100(코드명 '블랙웰')을 인공지능(AI)과 고성능컴퓨팅(HPC) 애플리케이션용 제품으로 개발 중이라는 소식을 전했다. B100은 TSMC의 3nm 공정 공정과 더욱 복잡한 MCM(멀티 칩 모듈) 설계를 사용하며 2024년 4분기에 출시될 예정입니다. 인공지능 GPU 시장의 80% 이상을 독점하고 있는 엔비디아의 경우, B100을 이용해 철이 뜨거울 때 공격할 수 있고, 이번 AI 배치 물결에서 AMD, 인텔 등 도전자들을 더욱 공격할 수 있다. NVIDIA 추정에 따르면, 2027년까지 이 분야의 출력 가치는 대략적으로 도달할 것으로 예상됩니다.

다중 모드 대형 모델에 대한 가장 포괄적인 리뷰가 여기에 있습니다! Microsoft의 중국 연구원 7명이 집필한 이 책은 119페이지로 구성되어 있습니다. 이는 이미 완성되어 현재까지 선두에 있는 두 가지 유형의 다중 모드 대형 모델 연구 방향에서 시작하여 시각적 이해와 시각적 생성이라는 5가지 구체적인 연구 주제를 포괄적으로 요약합니다. 통합 시각적 모델 LLM이 지원하는 다중 모드 대형 모델 다중 모드 에이전트는 현상에 초점을 맞춥니다. 다중 모드 기본 모델은 전문화된 모델에서 범용 모델로 이동했습니다. Ps. 그래서 저자는 논문 서두에 도라에몽의 이미지를 직접 그렸습니다. 이 리뷰(보고서)를 누가 읽어야 합니까? Microsoft의 원래 말로: 전문 연구원이든 학생이든 다중 모달 기본 모델의 기본 지식과 최신 진행 상황을 배우는 데 관심이 있는 한 이 콘텐츠는 함께 모이는 데 매우 적합합니다.

최근에는 다중모달 학습이 많은 주목을 받고 있는데, 특히 텍스트-이미지 합성과 이미지-텍스트 대조 학습이라는 두 가지 방향에서 더욱 그렇습니다. OpenAI에서 출시한 텍스트 이미지 모델 DALL・E 및 DALL-E 2, NVIDIA의 GauGAN 및 GauGAN2와 같은 일부 AI 모델은 창의적인 이미지 생성 및 편집에 적용되어 광범위한 대중의 관심을 끌었습니다. 이에 뒤처지지 않기 위해 Google은 5월 말 자체 텍스트-이미지 모델 Imagen을 출시했는데, 이는 캡션 조건부 이미지 생성의 범위를 더욱 확장하는 것으로 보입니다. 장면에 대한 설명만 주어지면 Imagen은 고품질, 고해상도를 생성할 수 있습니다.

이미지-비디오 생성(I2V) 작업은 정적 이미지를 동적 비디오로 변환하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 비전 분야의 과제입니다. 이 작업의 어려움은 이미지 콘텐츠의 신뢰성과 시각적 일관성을 유지하면서 단일 이미지에서 시간 차원의 동적 정보를 추출하고 생성하는 것입니다. 기존 I2V 방법에는 이 목표를 달성하기 위해 복잡한 모델 아키텍처와 많은 양의 교육 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 최근 Kuaishou가 주도한 새로운 연구 결과 "I2V-Adapter: AGeneralImage-to-VideoAdapter for VideoDiffusionModels"가 발표되었습니다. 본 연구에서는 혁신적인 이미지-비디오 변환 방법을 소개하고 경량 어댑터 모듈을 제안합니다.

이 기사에서는 Tomohiko Sakamoto 알고리즘이 무엇인지, 그리고 이를 사용하여 주어진 날짜가 어느 요일인지 식별하는 방법에 대해 설명합니다. 요일을 아는 알고리즘은 여러 가지가 있지만 이 알고리즘이 가장 강력합니다. 이 알고리즘은 해당 날짜가 가능한 가장 짧은 시간과 가장 작은 공간 복잡도로 나타나는 날짜를 찾습니다. 문제 설명 - 조지아 달력을 기반으로 한 날짜가 주어졌으며 우리의 임무는 Tomohiko Sakamoto의 알고리즘을 사용하여 주어진 날짜가 어느 요일인지 알아내는 것입니다. 예시 입력 - 날짜=30, 월=04, 연도=2020 출력 - 주어진 날짜는 월요일입니다. 입력 - 날짜=15, 월=03, 연도=2012 출력 - 주어진 날짜는 목요일입니다.

2022년 볼츠만상을 수상한 두 명의 과학자가 발표되었습니다. 이 상은 IUPAP 통계물리학위원회(C3)가 통계물리학 분야에서 뛰어난 업적을 이룬 연구자를 표창하기 위해 제정한 것입니다. 우승자는 이전에 볼츠만상이나 노벨상을 수상한 적이 없는 과학자여야 합니다. 이 상은 1975년에 시작되었으며 통계 물리학의 창시자인 루트비히 볼츠만(Ludwig Boltzmann)을 기념하기 위해 3년마다 수여됩니다. 수상 이유: 자기 조직화의 정확한 해결을 포함하여 통계 물리학 분야에 대한 Deepak Dharistheoriginalstatement의 선구적인 공헌을 인정하여 수여됩니다. 중요 모델, 인터페이스 성장, 장애

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