异型自动插件机创新可获益于一些新的硬件设施

        现在我们开发的硬件非常小、像信用卡那么大的，但是里面已经集合了整个摄影、摄像头和网络的界面，大概是二到五瓦功耗，我们希望进一步降低，可以做实时目标检测、实时目标分割以及手势的识别。因此，异型自动插件机，一个非常重要的要素就是要对它进行编译，如果只是一个芯片的话，是没有办法设计和产生的，很多人就没有办法用。但是我们完全有办法定义好这个网络，比如说通过高层级的描述，通过算法、培训、验证之后，打造一个深度学习的网络，再把它进行。比如SBAS的网络，为了能够变小，需要增加网络内部的效率。我们也做了自动化硬件空间的探索，异型自动插件机，希望可以找到最好的网络或者最好的实用场景是什么。现在我们的实用就是里面能够含有FPGA，这就可以进行编程，而且在最细节的地方进行编程，使它的性能和其他的参数都能够达到最优。

        我们也找到很多可能性，做迁移学习，通过迁移学习优化培训以及它的推理，我们设定了一些标准或者是基干，有些东西如果从零开始培训是比较困难的，异型自动插件机，而且结果不是最佳，也比较费时，所以我们尝试各种各样不同的方法，调试一个事先训练好的网络，它的速度就会更快，同时更准确性，能够用于各种各样不同的应用。我们可以调试和微调一些事先训练过的网络，把这个过程自动化，把它们结合在一起，异型自动插件机，共同得出所谓的硬件应用。

        这是一个图，大家可以看到上面是领域的知识，我们可以对各个层级进行优化。在下面是我们的硬件模块，有硬件的产生和设计。除此之外学习的技巧也可以获益于一些新的硬件设计，我们有新的迁移学习，异型自动插件机，对于新的设计可以自动识别，通过从数据库当中找到现有的设计，哪一些结构跟它是最为接近、类似，就可以自动把之前的设计洞察用到新的设计上。比如说我们的影像，可以把效率提高四到五倍，异型自动插件机，但是设计时间却不需要那么长。

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