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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。
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智能问答机器人应用场景
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拓维智慧教育云平台建设目标
与教学内容、学生学习、教学能力、学校管理、社会公众服务的融合,推进智慧学习、智慧教学、智慧科研、智慧评价、智慧管理及智慧校园一体化发展,打造“人人皆学、处处能学、时时可学”的区域智慧教育环境,推动信息技术与教育全面深度融合,提升教与学的效率和效果,促进教学、学习和管理方式创新,提
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张量加速引擎(TBE)的三种应用场景
3、在合适的场景下,TBE提供的算子融合能力会促进算子性能的提升,让神经网络算子可以基于不同层级的缓冲器进行多级别的缓存融合,使得昇腾AI处理器在执行融合后的算子时片上资源利用率获得显著提升。 综上,由于TBE在提供算子开发能力的同时也提供了标准算子调用以及算子融合优化的能力,使得昇腾AI处
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优学院课程学习(学生端)