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基于FPGA平台的移位卷积神经网络设计与优化研究：理论、方法与实践
一、引言
1.1研究背景
在当今数字化时代，科技发展日新月异，各类新兴技术不断涌现并深刻改变着人们的生活和工作方式。其中，现场可编程门阵列（FPGA）和移位卷积神经网络（Shift-ConvNets）作为两个重要的技术领域，正受到越来越多的关注。
FPGA作为一种高度灵活且可重构的集成电路，在现代数字系统设计中占据着举足轻重的地位。与传统的专用集成电路（ASIC）相比，FPGA具有独特的优势。它允许用户根据自身需求对硬件电路进行编程配置，这意味着在产品开发过程中，无需进行复杂且昂贵的芯片制造流程，就能快速实现电路功能的修
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