《FPGA在实时机器学习中的应用：硬件库计算机和软件图像处理》

这本书位于机器学习的界面 - 计算机科学的一个子领域，为具有挑战性的任务开发算法，如形状或图像识别，传统算法失败 - 以及光子学 - 光的物理科学，这是我们信息社会中使用的许多光通信技术的基础。它全面介绍了储层计算和现场可编程门阵列 （FPGA）。
最近，储层计算（基于人工神经网络的机器学习算法）的光子实现使光学计算的突破成为可能。在本书中，作者将这些系统的性能大大超越了之前的成就。通过将光子储能计算机与高速电子设备（FPGA）连接，作者成功地与储能计算机实时交互，使他能够大大扩展其功能和可能的应用范围。此外，作者利用他在机器学习和FPGA编程方面的专业知识，在一个非常不同的问题上取得了进展，即动脉粥样硬化动脉的光学相干断层扫描的实时图像分析。