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  苹果基于iPhone12开发轻量化网络，推理时延和75.9%识别精度

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  2024-09-05 btikc 技术文章 6 ℃ 0 评论
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  青春版立省2000 体验不输高端!铭凡UH125 Pro评测

  一、前言：铭凡推出新款迷你机通过减配带来更实惠的价格...

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  小尺寸AI专业本，华硕ProArt创13 2024评测

  华硕ProArt创系列是面向创意设计人群的笔电，因为此类人群对显示效果、性能、稳定性都极为看重，所以之前ProArt创系列笔记本都是16英寸以上的“大家伙”。而最近发布的ProArt创132024却是一款轻约13.3...

  2024-09-05 btikc 技术文章 8 ℃ 0 评论
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  谷歌又买算法送手机，背景虚化细节到头发丝，真有单反那味儿了

  明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI...

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  14种轻量级网络综述—主干网络篇

  作者丨VincentLee...

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  轻量级网络综述—主干网络篇

  ?轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：...

  2024-09-05 btikc 技术文章 6 ℃ 0 评论
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  针对移动端与嵌入式视觉应用的卷积神经网络MobileNet系列解析

  MobileNetV1(2017)（1）MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络，核心部件就是深度可分离卷积（2）MobileNet是一种基于深度可分离卷积的模型，深度可分离卷积是一种将标准卷积...

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  物联网迈向低碳化，MIT团队开发出一次训练、多平台部署的AI系统

  万物互联时代，AI计算不能仅依赖于云端服务器。例如自动驾驶车辆或无人机执行的物体识别任务，有着较高的实时性需求，因此需要在这些形态各异的终端设备本地中部署深度神经网络（DNN）。但这又会凸显能耗问题，因为终端设备的可用资源往往是受限的。除...

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  谷歌发布最新设备上机器学习模型MobileNetV3和MobileNetEdgeTPU

  Google针对移动设备以及人工智能运算架构EdgeTPU，发布采用AutoML技术优化的机器学习模型MobileNetV3和MobileNetEdgeTPU。在维持相同精确度的情况下，MobileNetV3的运算速度是前一代Mobile...

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  数十亿次数学运算消耗几毫瓦电力，谷歌开源Pixel4背后的视觉模型

  选自GoogleAIBlog作者：AndrewHoward机器之心编译参与：王子嘉、GeekAI...

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