本文探讨了计算机视觉在通信工程领域的应用，包括设备安装检测、施工工艺图像质检、全景图像三维测量和天线数量目标检测。文章首先概述了计算机视觉的关键技术和典型算法模型，随后详细介绍了这些技术在通信工程中的具体应用方案和实施效果。通过VGG19模型和Mask R-CNN算法等深度学习技术，实现了设备安装方式、施工质量、三维空间测量和天线数量检测的自动化，有效提高了工作效率和准确性。
近期研究提出一种使用光子张量处理器（PTP）替代GPU进行机器学习的神经网络计算新方法，在处理光学数据传输性能上可提高2-3阶。该方法通过光子张量核并行执行矩阵乘法，提升深度学习速度和效率。与传统数字处理器相比，PTP具有电光互连特点，功耗低、吞吐量高，适用于5G网络边缘设备。此外，PTP可实现并行存储数据和处理，有望在智能任务执行和数据中心流量降低方面发挥重要作用。
本文综述了多篇关于网络技术的研究论文，涵盖了对等链路预测、网络授权、空基网络、网络同化和无状态移动核心网络功能等主题。研究者们探讨了在广域网、数据中心和太空等不同场景下，如何通过技术创新和管理优化提升网络的性能、可靠性和灵活性。文章中提到，深度学习、软件定义网络、人工智能等方法被广泛应用于解决网络管理和路由优化中的挑战。例如，TIPSY系统通过预测流量可能经过的对等链路来缓解拥塞；Meta的Net...
机器学习和深度学习应用正从云端转移到边缘设备，以实现实时数据处理和降低通信成本。本文介绍了一种基于 MATLAB 和 Simulink 的框架，结合 STMicroelectronics Edge AI 工具，用于在边缘设备上设计和部署深度神经网络。框架涵盖网络设计、超参数优化、知识提炼、模型压缩与优化等步骤，并使用 ST Edge AI Developer Cloud 进行基准测试，以评估网络在...
AI开发是一个复杂过程，涉及硬件、软件、数据及模型配置。硬件上，推荐高性能CPU如Intel Xeon或AMD Ryzen，以及NVIDIA Tesla或AMD Radeon GPU。软件配置包括Linux操作系统，Python、C++、Java等编程语言，TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，scikit-learn等机器学习库，以及NumPy、Pandas等数据处理工具。数据配置...
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