Q:该 SDK 使用的主要具体场景是?只针对单人人脸比对的场景? A:主要适用于人脸门禁和闸机 Q:SDK 支持多人人脸检测识别场景吗?A:不支...
AID.Face是以Tengine/HCL为平台的嵌入式前端人脸识别SDK,可在现有SoC上流畅的使用人脸识别功能,特别在低功耗、低成本高性价比的嵌入式...
为了给广大的AI开发者提供更好的技术支持,便于多平台多渠道便捷地运用人脸识别功能,近日,OPEN AI LAB隆重推出Vision.Face(嵌入式前...
以开放智能机器 Tengine/HCL 为基础的人脸识别 SDK - AID.Face SDK。可在现有 SoC 上流 畅的使用人脸识别功能,特别在低功耗、低成本高...
Q:该 SDK 使用的主要具体场景是?只针对单人人脸比对的场景? A:主要适用于人脸门禁和闸机 Q:SDK 支持多人人脸检测识别场景吗?A:不支...
9月底,Slush上海2019科技创新大会在上海世博展览馆成功举行。作为国际科技创新大会,Slush聚焦高科技企业、科技高新人才、国际投资人、...
🚙 Index数据采样的原因常见的采样算法失衡样本的采样采样的Python实现📚 数据采样的原因其实我们在训练模型的过程,都会经常进行数据采样...
我们在用Python进行机器学习建模项目的时候,每个人都会有自己的一套项目文件管理的习惯,我自己也有一套方法,是自己曾经踩过的坑总结...
2019年的推荐系统大会(Recsys) 于今年的9月份在丹麦哥本哈根举行,来自世界各地的909位专家、学者参与了此次会议,迄今为止规模最大的...
AID.Face SDK是一款基于OPEN AI LAB开发的轻量级模块化高性能神经网络推理引擎Tengine/HCL的人脸识别SDK。
原标题:EAIDK助力“人工智能+X” 复合专业师资班 •2019年秋季Arm嵌入式AI初级师资培训报名开启
TensorFlow不仅是一个实现机器学习算法的接口,也是一种框架,也可用于线性回归、逻辑回归、随机森林等算法;
2019年9月18日,开放智能机器(上海)有限公司(以下简称“OPEN AI LAB”)南京子公司在南京举行落户新港高新园的签约仪式。作为本次健康...
大家好~在上一篇文章《在EAIDK-310上部署TVM Runtime》里,我介绍了什么是TVM,如何在EAIDK-310开发板上部署TVM Runtime,以及运行了一...
OPEN AI LAB由Arm发起,于2016年12月成立,旨在推动Arm嵌入式智能机器的产业发展,为智能机器应用场景构建嵌入式SoC基础计算框架,并整...
在7月18日第二届Arm人工智能开发者全球峰会上,OPEN AI LAB CEO金勇斌分享了题为《EAIDK之路》的主题演讲,其中着重介绍了AI开发者和高...
「AI 换脸」这几天又热起来了。雷锋网 AI 科技评论秉承以往的风格,从技术角度简单回顾一下近几年重要的 AI 换脸技术。
微软发布了 一款打麻将的 AI 模型,在专业的竞技平台上成功达到最高段位。在这项风靡全国甚至全球的娱乐活动上, AI 雀神的诞生究竟克服...
很多刚入门Tengine的开发者想研读Tengine汇编代码,却苦于没有好的汇编入门教程,没有大神带入门,自己看又看不懂,怎么办?福利来了,T...
场景描述:随着国人「爱牙」观念的觉醒,口腔医院、牙科诊所越来越多地走进人们的生活,AI 医疗如火如荼的当下,其在牙科领域的发展又是...
本文章主要介绍如何在EAIDK-310开发板上部署TVM Runtime, 在本地机器安装完整的TVM(包含了TVM Runtime以及编译功能), 并且使用一个简单...
上一篇文章《Winograd卷积原理 | Hey~YaHei!》已经介绍过Winograd卷积的基本原理,但终究是理论上的推导,在实际应用的时候其实有些耐人...
OPEN Al LAB,Arm中国,瑞芯微联合推出了 EAIDK-310 人工智能开发套件单板机,本文使用 EAIDK-310 单板机玩 AI 推理。
ACL 2019已经结束,但其空前的规模仍然震撼人心:2900多篇提交论文,660篇被接收,3000多名会议注册人员,以及4个超过400人的研讨会(比...
提起李宏毅老师,熟悉机器学习的读者朋友一定不会陌生。很多人选择的机器学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。现在,机器...
1、AI+零售• 范围:线下新零售门店;• 应用:AI摄像头、服务机器人等;• 进展:概念落地仅12个月,大部分处于试点阶段
优秀互联网公司在结合自身业务的条件下,积极展开了在AI、区块链、物联网、云计算与大数据等科技领域的布局与落地实践。除了自身的技术...
这就是你的机器学习系统?
1、服务缺失市场无商业化服务的AI框架,开源产品功能受限、品质没保障;2、兼容缺陷AI算法模型多,兼容性差,开发移植困难,效率低下;3...