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人工智能边缘计算软硬件解决方案,提供高性能、低成本、低功耗、易使用的硬... 展开

人工智能边缘计算软硬件解决方案,提供高性能、低成本、低功耗、易使用的硬件选型方案.

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    R329开发板教程之四|Debian系统初体验

    前面几节内容大家使用的是全志原厂的Tina系统,系统比较精简,所以开发起来可能有所不便。 近期矽速科技新移植了Debian系统到R329开发板上,在这里放出给大家体验。

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    R329开发板教程之三|视觉模型实时运行

    关于R329开发板给大家介绍了周易 AIPU 部署及仿真教程和实机运行aipu程序,大家应该都完成了在实机上跑单帧图片预测的任务,本节教程将带领大家进行实机上的模型实时运行。

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    R329开发板系列教程之二|实机运行aipu程序

    通过周易AIPU 部署及仿真教程,大家应该都完成了在PC上使用模拟器仿真执行了模型,本节教程将带领大家进行真机上的第一次模型运行。

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    R329 开发板申请Sample

    2.在「免费申请」首批基于全志R329芯片的开发板免费申请啦 点击报名参与按钮,填写相关信息先申请周易AIPU SDK,审核通过后在周易AIPU SDK开放下载文中下载周易AIPU SDK。

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    思考NLP和CV中的Local和Global建模

    CNN的感受野受卷积核大小的限制,导致了CNN实际上是一种Local的信息建模;而Self-Attention(SA)是将每个位置和所有位置计算attention weight,考虑了每个点之间的联系,因此SA是一种Global的建模。

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    网络研讨会:将Edge AI带入生活-从概念到产品

    [链接]主题将Edge AI带入生活-从概念到产品说明演讲者:Ali OsmanÖrs——恩智浦半导体边缘处理部门 AI和ML战略与技术总监David Steele–Arcturus创新总监通常,开发EdgeAI/ML应用程序的第一步是使用简单的分类任务进行概念验证。实际上,大多数实际应用程序都需要从多个模型和算法同时实时运行中获得智能。对于开发人员来说...

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    Transformer in Transformer:TNT在检测分割任务新进展及代码解读

    在之前发布Transformer in Transformer(TNT)网络架构及其在ImageNet的实验结果后,TNT收到了广泛关注,也有人疑问TNT在更多任务,比如目标检测、图像分割上表现如何?因此,我们也持续演进,将TNT应用在检测分割任务上,用纯Transformer结构来更多视觉任务,其效果也是显示出优越性,比ViT、PVT等都更好一些。

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    关于验证计划 Verification Test plan 的那些事儿

    验证计划是验证工程师根据设计规范制定的描述验证过程的文档。验证计划的目标是在可控的时间范围内完成最高质量的验证。

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    R329教程一|周易 AIPU 部署及仿真教程

    R329开发板系列教程本系列教程主要介绍在R329(MaixSense)板卡上进行AI模型部署。预计分为以下几个部分:Zhouyi Compass 部署及仿真 (申请样板必看)R329开发板运行AIPU可执行程序!R329开发板调用摄像头及屏幕进行实时模型运行R329开发板基于python的模型运行R329开发板Debian系统初体验本文为第一篇,介绍 Zhouyi Compa...

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    R329开发板产品介绍

    R329开发板是Sipeed基于全志R329芯片设计的开发板,它通过内置的周易AIPU处理器同时支持智能语音和视频图像处理,开发者可以直接在开发板上跑通相关CV,NLP等AI模型。下面是产品相关介绍。

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    网易有道开源EMLL:高性能端侧机器学习计算库,大幅提高计算性能

    在人工智能技术不断深入发展的今天,我们对于计算的性能要求越来越高。传统的计算处理多数是基于云侧的,把所有图像、音频等数据通过网络传输到云中心进行处理后将结果反馈。但是随着数据的指数式增长,依靠云侧的计算已经显现了诸多不足,例如数据处理的实时性、网络条件制约、数据安全等,因此端侧的推理则愈发重要。

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