之前有个项目用了OV，最近有个项目像节省成本不配显卡测试下cpu or intel-gpu推理效果，于是 迅速改动了之前项目代码，测试，然后奇怪的事情发生了，总是处理效果非常差，效果该有的地方没有，不该有的地方都有（你懂的），然后茫然，找朋友测试下，正常，然后就疑惑了，到底有啥区别，看了下他的代码，除了新版
图形推理的命题形式 一、图形推理的考点： 位置规律样式规律属性规律数量规律空间规律 二、如何快速定位到某一图形的考点 图形特征 位置规律： 特征：元素组成相同 考点： 平移旋转、翻转 考点一：平移 1）方向：直线（上下、左右、斜对角线）、绕圈（顺逆时针） 2）步数：恒定、递增（等差） 平移技
摘要：属于“你”那边的麦田 天空 河水 骏马 树木……会是什么颜色呢？ 黑白与色彩 似乎把时代分割了两半~ 我在这头看见了错乱繁华，琳琅满目，看见快速消长的色彩缤纷。 翻开一张黑白照片 我能看到世代流传的印记，一种历久弥新的美 我能看到但我却又看不到“你”能看到的景色 这看似不
在使用onnx模型进行python的多进程推理的时候，遇到这个报错。搞明白报错原因之后，这里给出一个解决办法 使用python多进程进行ONNX和torch模型的的推理时候，习惯性把初始化构建推理引擎，初始化模型这个操作放在主进程，一般来讲都是这样做的，子进程只负责推理。在设置为multiprocess
四代可谓是一个不折不扣的推理迷了，他的手机中曾经收集了大量的推理和破案的故事。 他在看书的过程中，通常都会一口气不停，一下子把故事看完，然后沉浸在主人公的推理的过程和逻辑中，享受着那份愉悦的快感。 在众多的推理小说中，有那种叫做“本格推理”的小说，四代比较喜欢。 “
用户实践系列，将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章，希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴，更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者：王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大，算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体，优化其推
1. 什么是推理 2. 推理的过程 2.1 推理过程的第一个步骤：形成概念或者形成概念 2.1.1 每个概念的形成五步骤 （1）陈述 （2）对比 （3）抽象 （4）概括 （5）命名 2.2 推理过程第二个步骤：判断，或者认知两个概念的相同点和不同点 2.2.1 推理的四个步骤 （1）抽象 （2）概括 （3）判断 （4）推理 2.2.2 推
AI训练与推理芯片 训练芯片 1.1.云燧T20 基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡，具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点，可支持多种人工智能训练场景。同时具备灵活的可扩展性，提供业界领先的人工智能算力集群方案。 高密的计算芯片 57.5mm
文章目录 1、简介2、OpenVINO工具套件的构成。2.1、Traditional Computer Vision2.2、Tools & Libraries2.3、 DLDT 3、从模型到系统的完整流程4、流程详解4.1、Model：获取模型4.2、Prepare Inference：用推理转换模型4.3、Benchmark：性能调试4.4、Decode Density：解码与编码能
更多关于思维能力的内容，尽在我的新书《程序员必备的思维能力》 “你讲话要有逻辑！” “你这逻辑不对！” “你的底层逻辑是什么？” “说说你的逻辑思维能力体现在哪儿？” 在日常交流中，我们会频繁的使用“逻辑”这个词。但能够清晰的说出逻辑的定义（什么是逻辑）应该不多，能够正确的
逻辑学入门介绍 前言三把利剑三枚盾牌一面镜子 什么是逻辑逻辑的本质从AEIO到Aplha Go别推理了，我已经算出来了形式？形式！ 前言 三把利剑 有用但难用的演绎逻辑好用但又容易被滥用的归纳逻辑大有妙用的类比逻辑 三枚盾牌 防止人类搞晕自己的谬误分为三类 前提谬误支持谬
推荐系统推理优化 推荐系统(RecSys) - “沉默的大多数” 互联网企业 算力提供商 RecSys黑盒 输入-输出 KPI RecSys算法模型 RecSys算法分类 DNN RecSys模型范式 典型DNN RecSys模型 WDL DIN DIEN DLRM DNN RecSys模型特征 Small Tensor + Big Model Tens
低数值精度推理和训练 介绍 如今，大多数商业深度学习应用程序使用 32 位浮点精度 ( ) 来处理训练和推理工作负载。各种研究人员已经证明，深度学习训练和推理都可以以较低的数值精度进行，使用 16 位乘法器进行训练，使用 8 位乘法器进行推理，精度损失最小甚至没有。使用这些较低的数
当前原始bert模型的推理时间是60ms左右，缩短推理时间的方法有3种： 1、模型蒸馏 2、onnxruntime推理加速 3、查看系统的使用情况，CPU及内存是否全都用上，如果没有使用全部，可以指定部分数据或者模型使用指定的CPU来运行，达到多线程、分布式运行程序。
人工智能概览 人工智能概述 **人工智能：**用于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的技术科学。 **人工智能目的：**让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。 人工智能是一门交叉学科 人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习 人工智能：
目录 前言 一、背景 二、系统架构 智能云读表系统 边缘智能读表系统 三、技术方案 面临的问题： 总体方案 目标检测 目标检测方案 目标检测模型训练 目标检测结果 语义分割 语义分割方案 语义分割模型训练与结果 语义分割训练中解决的问题 问题解决效果 读数后处理 四、边缘部
论文地址：HOTPOTQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering 论文来源：EMNPL 2018 问题介绍： 问答（QA）的任务提供了一种可量化和客观的方法来测试智能系统的推理能力。而很多数据集却有以下不足，一，一些数据集主要关注在单段落，单文档，单跳的推理能力测试；二，基
本文由多伦多大学、剑桥大学、Uber等合作完成，发表于 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)，Changshu, Suzhou, China。该研究提出了一种联合分类、检测和语义分割的统一架构，并且该项目已经开源：https://github.com/ MarvinTeichmann/MultiNet 文章目录 摘要1.
0 背景 见《AI视频行为分析系统项目复盘——技术篇1》 1 tensorRT 介绍 NVIDIA®TensorRT™是一个深度学习平台，用于模型推理加速（仅支持NVIDIA自家GPU，CPU加速一般使用OpenVINO）。 1.1 tensorRT 诞生意义 深度学习计算量相对普通程序还是挺大的，目前CV落地还不是很普及其中一个点就
为啥要做 在平安实习时候，部门领导想听，获取idea 相关的一些描述 人类现存的知识大部分以因果形式存在，当下的人工智能展现基于统计相关的智能，那么世界本身究竟以因果存在还是概率存在就很重要了，显然，人工智能掌握因果推理才能打破目前的天花板 （不知道是谁说的） 此为何物 可解释？对深度
谷歌对于知识图的描述–The Knowledge Graph enables you to search for things, people or places that Google knows about—landmarks, celebrities, cities, sports teams, buildings, geographical features, movies, celestial objects, works of art and more—and in
来源：人工智能AI技术 作者：唐杰教授 唐杰教授从人工智能发展的历史开始，深入分析人工智能近十年的发展，阐述了人工智能在感知方面取得的重要成果，尤其提到算法是这个感知时代最重要、最具代表性的内容。 重点讲解了 BERT、ALBERT、MoCo2 等取得快速进展的算法。最后说到下一波
产生式系统也称基于规则的系统，推理系统 一种非常强大的知识表现形式 1.强方法与弱方法 强方法：通过领域特定知识组成的专家系统，例如国际象棋 弱方法：通过谓词推理和符号操作等逻辑方法 2.正向链接和反向链接 正向:自然推导 反向：从已知目标回溯
天元MegEngine训练推理 Brain++ 新一代AI生产力平台 旷视Brain++是由旷视研究院自主研发的新一代 AI 生产力平台，致力于帮助企业和开发者提升AI生产效率、规范生产流程。Brain++的核心能力包括数据的处理、清洗和管理能力，算力的共享、调度和分布式能力，算法的训练、推理及部署能力，
动作识别网络 深度学习在人体动作识别领域有两类主要的网络，一类是基于姿态评估，基于关键点实现的动作识别网络；另外一类是直接预测的动作识别网络。关于姿态评估相关的网络模型应用，我们在前面的文章中已经介绍过了。OpenVINO2021.2版本中支持的动作识别网络都不是基于关键点输
