第1章 绪论
1.1 人工智能系统的发展
1.1.1 基础层
1.1.2 技术层
1.1.3 应用层
1.2 智能机载处理平台
1.2.1 嵌入式智能系统
1.2.2 智能计算芯片
1.2.3 智能计算框架
1.2.4 典型机载处理平台
1.3 航空智能化的发展需求
1.4 小结
第2章 计算单元
2.1 概述
2.2 中央处理器
2.2.1 中央处理器架构
2.2.2 主要指标
2.3 现场可编程门阵列
2.3.1 现场可编程门阵列架构
2.3.2 现场可编程门阵列的计算、存储与控制
2.4 数字信号处理器
2.5 智能芯片
2.5.1 NIVIDA GPU
2.5.2 Intel公司
2.5.3 Google公司的TPU
2.5.4 AWSTrainium
2.5.5 寒武纪
2.5.6 地平线
2.5.7 百度昆仑
2.5.8 阿里巴巴公司
2.6 类脑芯片
2.7 小结
第3章 人工智能编程框架
3.1 概述
3.2 TensorFlow
3.3 CAFFE
3.4 PyTorch
3.5 PacIdlePadIdle
3.6 MindSpore
3.7 PAI
3.8 小结
第4章 典型智能任务及深度神经网络模型
4.1 概述
4.2 目标检测任务
4.2.1 任务场景
4.2.2 网络模型
4.3 目标追踪任务
4.3.1 任务场景
4.3.2 网络模型
4.4 智能决策任务
4.4.1 简介
4.4.2 常用模型
4.5 小结
第5章 智能研发工具链
5.1 概述
5.2 XLA
5.2.1 编译过程
5.2.2 XLA编译优势
5.3 TensorRT
5.4 nGraph
5.5 TVM
5.5.1 TVM层级架构
5.5.2 TVM特点分析
5.6 Pacldle Lite
5.6.1 Paddle Lite的特性
5.6.2 模型部署推理流程
5.7 清华大学AI部署工具
5.8 小结
第6章 航空智能系统架构
6.1 概述
6.2 DIMA架构
6.2.1 典型DIMA架构简述
6.2.2 基于DIMA架构的处理平台架构
6.3 面向下一代的航空智能系统架构
6.3.1 概述
6.3.2 基于多核中央处理器的处理模块
6.3.3 智能计算模块
6.3.4 基于FPGA的智能模块
6.3.5 基于人工智能芯片的智能模块
6.4 机载兼容适配
6.4.1 面向典型机载任务／逻辑的软件建模
6.4.2 装机机械结构要素设计
6.4.3 其他
6.5 小结
第7章 航空智能软件架构
7.1 概述
7.2 开放式软件系统架构
7.2.1 开放式软件架构思想
7.2.2 FACE航电软件系统架构
7.2.3 FACE共享数据模型
7.3 操作系统
7.3.1 POSIX操作系统
7.3.2 VxWorks
7.3.3 Linux
7.3.4 道系统
7.3.5 天脉
7.4 资源虚拟化
7.4.1 容器云简介
7.4.2 容器云优势
7.4.3 嵌入式容器云
7.5 可重构软件架构
7.5.1 装备功能快速重配置
7.5.2 功能在线动态重构设计
7.6 数据分发服务
7.6.1 概述
7.6.2 数据分发模型
7.6.3 数据分发服务架构
7.6.4 服务质量策略
7.6.5 应用领域
7.7 面向App的软件架构
7.8 智能框架移植及适配
7.8.1 概述
7.8.2 针对现场可编程门阵列的智能框架
7.8.3 针对人工智能芯片的智能框架
7.9 小结
第8章 航空智能系统网络架构
8.1 概述
8.2 FC网络
8.3 AFDX网络
8.4 TTE／TSN网络
8.5 智能网络互联
8.6 小结
第9章 航空智能系统评测
9.1 概述
9.2 航空智能计算系统任务适配度评测
9.2.1 目标检测任务适配度
9.2.2 目标跟踪任务适配度
9.2.3 智能决策任务适配度
9.3 航空智能计算系统鲁棒性评测
9.3.1 图像噪声鲁棒性评测
9.3.2 任务场景鲁棒性评测
9.4 小结
第10章 航空智能系统可信性
10.1 概述
10.2 智能系统可信性评估支撑技术
10.2.1 智能系统稳定性技术
10.2.2 智能可解释性增强技术
10.2.3 智能隐私保护技术
10.2.4 智能公平性技术
10.3 可信性技术应用
10.3.1 可信性项目应用
10.3.2 航空智能计算系统可信性评估体系
10.4 小结
第11章 展望
11.1 概述
11.2 机载智能化的发展趋势
11.3 机载智能化在未来战场的应用场景和能力提升
11.4 结束语
参考文献
展开
