自适应网格划分通用程序包，美国伯克利大学开发。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：lps11188
自适应网格划分通用程序包，美国伯克利大学开发。
上传时间： 2015-05-24
上传用户：qq521
本原创文档介绍了，如何在vxworks项目中使用美国伯克利大学的实时数据库最新版本。对于开发vxworks项目具有极其重要的参考价值。
标签： 文档
上传时间： 2015-10-23
上传用户：zhanditian
现实世界中的算法：pdf格式，是伯克利大四学生和老师的集体作品，非常通俗而又详尽地总结了许多常见的算法，包括信息压缩、各类运筹学中的规划算法、通信和传感器网络中的路由算法、索引和搜索算法等等，值得细看
标签： 算法
上传时间： 2013-11-29
上传用户：ukuk
drain_2DX,结构抗震分析软件，非线性功能很强，由美国加州伯克利分校教授编写
上传时间： 2013-12-24
上传用户：黑漆漆
国外的地震有限元程序，美国伯克利大学的，非常经典
上传时间： 2014-08-13
上传用户：aeiouetla
加州伯克利的Triangle三角剖分程序
标签： 网格剖分程序
上传时间： 2015-05-24
上传用户：嘻嘻嘻嘻兮兮
PSPICE是由SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）发展而来的用于微机系列的通用电路分析程序。于1972年由美国加州大学伯克利分校的计算机辅助设计小组利用FORTRAN语言开发而成，主要用于大规模集成电路的计算机辅助设计。
标签： Pspice 仿真
上传时间： 2015-12-04
上传用户：kendisc
华为AI安全白皮书2018-cn近年来，随着海量数据的积累、计算能力的发展、机器学习方法与系统的持续创新与演进，诸如图像识别、语音识 别、自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用。越来越多公司都将增大在AI的投入，将其作为业务发展 的重心。华为全球产业愿景预测：到2025年，全球将实现1000亿联接，覆盖77%的人口；85%的企业应用将部署到 云上；智能家庭机器人将进入12%的家庭，形成千亿美元的市场。 人工智能技术的发展和广泛的商业应用充分预示着一个万物智能的社会正在快速到来。1956年，麦卡锡、明斯基、 香农等人提出“人工智能”概念。60年后的今天，伴随着谷歌DeepMind开发的围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠 军，人工智能技术开始全面爆发。如今，芯片和传感器的发展使“+智能”成为大势所趋：交通+智能，最懂你的 路；医疗+智能，最懂你的痛；制造+智能，最懂你所需。加州大学伯克利分校的学者们认为人工智能在过去二十年 快速崛起主要归结于如下三点原因[1]：1）海量数据：随着互联网的兴起，数据以语音、视频和文字等形式快速增 长；海量数据为机器学习算法提供了充足的营养，促使人工智能技术快速发展。2）高扩展计算机和软件系统：近 年来深度学习成功主要归功于新一波的CPU集群、GPU和TPU等专用硬件和相关的软件平台。3）已有资源的可获得 性：大量的开源软件协助处理数据和支持AI相关工作，节省了大量的开发时间和费用；同时许多云服务为开发者提供 了随时可获取的计算和存储资源。 在机器人、虚拟助手、自动驾驶、智能交通、智能制造、智慧城市等各个行业，人工智能正朝着历史性时刻迈进。谷 歌、微软、亚马逊等大公司纷纷将AI作为引领未来的核心发展战略。2017年谷歌DeepMind升级版的AlphaGo Zero横 空出世；它不再需要人类棋谱数据，而是进行自我博弈，经过短短3天的自我训练就强势打败了AlphaGo。AlphaGo Zero能够发现新知识并发展出打破常规的新策略，让我们看到了利用人工智能技术改变人类命运的巨大潜能。 我们现在看到的只是一个开始；未来，将会是一个全联接、超智能的世界。人工智能将为人们带来极致的体验，将 积极影响人们的工作和生活，带来经济的繁荣与发展。
上传时间： 2022-03-06
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《数字集成电路:电路、系统与设计(第二版) 》，电子工业出版社出版，外文书名: Digital Integrated Circuits:A Design Perspective,Second Edition，作者：简·M.拉贝艾 (Jan M.Rahaey) (作者), Anantha Chandrakasan (作者), Borivoje Nikolic (作者), 周润德 (译者), 等 (译者)。本书由美国加州大学伯克利分校Jan M. Rabaey教授等人所著。全书共12章，分为三部分： 基本单元、电路设计和系统设计。本书在对MOS器件和连线的特性做了简要的介绍之后，深入分析了数字设计的核心——反相器，并逐步将这些知识延伸到组合逻辑电路、时序逻辑电路、控制器、运算电路以及存储器这些复杂数字电路与系统的设计中。为了反映数字集成电路设计进入深亚微米领域后正在发生的深刻变化，本书以CMOS工艺的实际电路为例，讨论了深亚微米器件效应、电路最优化、互连线建模和优化、信号完整性、时序分析、时钟分配、高性能和低功耗设计、设计验证、芯片测试和可测性设计等主题，着重探讨了深亚微米数字集成电路设计所面临的挑战和启示。
上传时间： 2022-05-13
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