EdgeBoard 是百度打造的基于赛灵思技术的从订制化需求到终端计算加速的一站式解决方案，支持企业轻松开发出高性能的 AI 硬件。开发者可以直接采用百度已经完全配置好的方案马上上手，也可以作为百度大脑 AI 硬件平台计划的一部分进行配置和定制

 ug948中提供的官方例程为图像的中值滤波，该设计将一副256*256大小的RGB图像，添加噪声后提取出其中的Y通道，使用C++语言完成中值滤波。该设计将在Simulink环境下进行仿真。本次设计的流程是利用Vivado HLS建立C/C++代码，Export RTL–>System Generator–>Vivado

由于汽车科技在CES扮演的角色越来越重要，赛灵思在整周的活动中也成为目光焦点。在今年的展会上，赛灵思与汽车业合作伙伴及客户共同发布了多项新闻， 分享赛灵思的技术合作技术支持人工智能 (AI) 加速、自动驾驶 (AD) 和高级驾驶辅助系统 (ADAS)

先去官网下载一个对应的bsp包，如果没有，可以自定义工程，自己建自己的项目，在开始阶段，先用bsp熟悉一下开发流程：

通过 Xilinx 58G 驱动 GTM 收发器和 Virtex UltraScale+trade; 集成强化 100G 以太网子系统，在两个通道上演示 100G 以太网。该视频概述了 GTM 收发器如何使传统硬件支持 58G PAM4

网上有一些文章描述modelsim与vivado的联合仿真方法，一般都是在vivado的tool工具中选择编译仿真模型，然后选择器件进行编译，最后用生成的modelsim.ini去替换modelsim目录下的相同文件

智能手机、多媒体应用、视频流和各种连接设备导致的数据流量呈指数增长，推动了高容量超大规模数据中心的建设，旨在快速扩展和响应此类动态工作负载

使用 FPGA 在云端进行视频加速

Python 是一门用途广泛、易读、而且容易入门的编程语言。但同时 python 语法也允许我们做一些很奇怪的事情。

机器人操作系统 (ROS) 可满足机器人的编程需求，然而，系统集成不仅仅是编程。模块化提出了一个减少集成工作量的途径，但也带来了新的挑战。本次网络研讨会将讨论 Acutronic Robotics 如何利用 Xilinx 可编程 SoC 技术以及 Xilinx 工业物联网解决方案堆栈的元素解决模块化的挑战。