TVM结合HLS实现ONNX转Verilog的详细步骤 TVM 结合 HLS 实现 ONNX 转 Verilog 的详细步骤本方案通过 TVM 将 ONNX 模型转换为优化的 C/C++ 代码,再利用 HLS(High-Level Synthesis) 工具生成 Verilog 代码,最终部署到 FPGA 上。以下是完整实现流程: 2025-03-20 AI
MLIR实现FPGA加速AI技术详解 设计基于MLIR/CIRCT实现TensorFlow模型在K7 FPGA上加速AI应用方案,整体方案要真实可行,并有行业应用价值.并列举实际应用案例.同时对比npu(昇腾310 rk3588)方案有延迟等性能指标优势,说明详细开发实现步骤和技术细节(尤其技术优势):其中包含但不限于: 用mermaid画出系统框架. 采用MLIR实现verilog加速模块开发步骤和细节. 要包含pcie 2025-03-19 AI
fpga加速ai技术推荐 (由于技术原因,联网搜索暂不可用) 在FPGA加速AI领域,随着异构计算需求激增和技术栈革新,HLS(高层次综合)已不再是唯一选择。以下是当前主流的替代技术和发展趋势,涵盖开源工具链、新型编程范式及颠覆性架构: 2025-03-19 AI
加密恶意流量识别及对抗研究 引 言 随着公众网络安全意识的增强,加密技术被广泛应用。在加密技术保护数据安全和用户隐私的同时,也掩盖了数据的特征,有助于攻击者滥用其逃避识别,给网络安全防护及监管带来新的挑战。准备识别加密的恶意流量对于保护网络资源、维护网络空间安全具有重要意义。 本文对加密恶意流量识别方法进行介绍,主要包括基于规则、基于传统机器学习和基于深度学习的方法。其中,基于深度学习的方法可以自动从原始流量 2025-02-28 AI > 转载
利用 NVIDIA Morpheus 加速警报分流和 LLM 代理强化安全运营中心 By Jee-weon Jung and Huck Yang  安全运营中心(SOC)分析师每天都会收到大量传入的安全警报。为了确保其组织的持续安全,他们的任务是仔细检查传入的噪音,分拣 2025-02-25 AI > 转载
流量识别开源项目 以下是几个较为流行且具备成熟模型应用的开源项目,供你参考: 1. Malicious Traffic Detection Platform 简介:该平台基于机器学习方法,专注于恶意流量(如特洛伊木马、勒索软件等)的检测。项目内集成了随机森林、SVM、决策树等成熟模型,并提供了数据采集、特征工程、模型训练与预测的一整套流程。 优势:成熟的模型组合、用户友好的前端界面以及较为完整的实验验证,适合安全场 2025-02-24 AI