作者 POORNIMA APTE作者 YIwei lee请试想,快餐餐厅可根据是哪些汽车驶入得来速车道,量身打造他们现有的食物类型。 请试想,能够侦测完工汽车零件渗透性有问题的先进摄影机。 或者是放射科医师可以与虚拟助理一起仔细检查 X 光片,然后挑出有问题的片子再看第二遍。 当前人工智能开发的重要性这些改良的作业方式全都仰赖人工智能(AI)驱动,而且各行各业使用人工智能的案例几乎都呈爆炸成长。

Deci 和英特尔如何在 MLPerf 上实现高达 16.8 倍的吞吐量提升和 +1.74% 的准确性提升
作者: Amos Gropp — Deci AI 和 Guy Boudoukh — 英特尔实验室翻译:李翊玮 MLPerf 提交概述MLPerf是由来自学术界,工业界和研究实验室的AI领导者建立的非营利组织。MLPerf的目标是为机器学习硬件,软件和服务的训练和推理性能提供标准化和无偏见的基准测试。MLPerf会进行测试以不断改进和发展这些基准测试,每个基准测试都由模型、数据集、质量目标和延迟约束

通过 OpenVINO™ Model Server和 TensorFlow Serving简化部署
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作者:YASUNORI SHIMURA Intel Technical Solution Specialist for Computer Vision Technology翻译:张晶1.1 概述OpenVINOTM 2022.1是自OpenVINOTM 2018年首次发布以来最大的更新之一,参见《OpenVINO™ 迎来迄今为止最重大更新,2022.1新特性抢先看!》。 在众多新特性中,AUTO

基于OpenVINO开发套件“无缝”部署PaddleNLP模型
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