由 Xilinx Zynq 助力、基于 Octopus 软件无线电（SDR）平台的 InfiNet Quanta 5 在移动世界大会首次亮相演示。

Modelsim代码覆盖率功能Code coverage，能报告出statement（语句）、branch（分支）、condition（条件）、expression（表达）、toggle（信号翻转）、fsm（有限状态机）等多种覆盖率情况

AI的三大关键基础要素是数据、算法和算力。随着云计算的广泛应用，特别是深度学习成为当前AI研究和运用的主流方式，AI对于算力的要求不断快速提升。以GPU、FPGA、ASIC为代表的AI芯片，是目前可大规模商用的技术路线，是AI芯片的主战场，本文以下主要讨论的就是这类AI芯片。

在本文中，我们将研究从数据集中选择特征的不同方法;同时通过使用Python中Scikit-learn (sklearn)库实现讨论了特征选择算法的类型

深入介绍高层次综合及 Vivado HLS 工具的基础知识。

直方图统计在图像增强和目标检测领域有重要应用，比如直方图均衡，梯度直方图。直方图的不同种类和统计方法请见之前的文章。本章就是用FPGA来进行直方图的计算，并且利用FPGA的特性对计算过程进行加速。安排如下

作为此次大赛的FPGA平台的提供商和赞助商之一，为了让大家在竞赛中能够试用到赛灵思最前沿的产品和技术，赛灵思公司中国学术界团队宣布，将从去年的开放两个平台试用支持升级为提供4个平台支持。而且所有四大平台，均为赛灵思当前业界最新的和最受欢迎的开发平台，支持应用涵盖数据中心、人工智能及各种嵌入式设计

xilinx7系列FPGA主要包括：Spartan®-7、Artix®-7、Kintex®-7、Virtex®-7。其性能/密度/价格也随着系列的不同而提升。Spartan7系列是7系列中的屌丝青年，拥有最低的价格、最低的功耗、最小的尺寸以及最低的设计难度，一些低端应用中极为合适。

在这篇文章中，我们首先对一个典型的循环神经网络模型的核心部分进行快速浏览。然后我们将设置问题陈述，最后我们将从零开始用Python构建一个循环神经网络模型解决这些问题陈述。

观看本视频，了解和学习 Vivado System Generator for DSP 2018.3 版本中全新的超级采样率模块集（SSR）。它提供了与 Matlab 和 Simulink 集成的设计流程，以加速 Zynq UltraScale+ RFSoC 器件上高速 DSP 应用的设计和实现。