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阅面携手英特尔发布“繁星”系列产品,推动机器视觉迈入AI芯片新纪元

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 让机器视觉技术以更低门槛普及,是不少AI公司的核心愿景。 阅面科技,正是这样愿景下创立的关键玩家。现在,阅面交出初步成绩单。 11月1日,阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品,希望借此进一步降低机器视觉的应用门槛。阅面科技CEO赵京雷,英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz,以及行业重要嘉宾出席本次发布会。 阅面科技是一家专注于深度学习和计算机视觉技术研发的人工智能公司,拥有顶尖算法团队。通过不断在核心算法领域的深耕、探索,阅面科技自主研发了业内首个跨模态人脸识别引擎UniFace。拥有跨模态与迁移学习能力的UniFace,彻底改变了目前产品的固有形态。 与目前主流算法不同的是,UniFace打破了不同Sensor,不同环境,不同场景,不同领域人脸特征表达的限制,例如同一张注册照片

干货分享 | 云脑科技核心算法工程师详解时间序列(附PPT)

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 云脑科技机器学习训练营以讲解时间序列收尾,详细解说了时间序列的传统模型、进阶模型、神经网络模型,量子位作为合作媒体为大家带来本期干货整理。 内容简介 主讲人:徐昊(云脑科技核心算法工程师) 云脑科技核心算法工程师,高性能计算专家。在高性能分布式计算、图计算、随机优化领域有着十余年研发经验,发表IEEE/ACM顶级论文20余篇,曾获第八届国际低能耗电子器件会议唯一最佳论文奖,曾任ANSYS软件研发经理、首席工程师。 内容要点: 技术挑战 基本模型 进阶模型 深度神经网络模型 重点讲神经网络模型(RNN 、LSTM等),传统模型简单的提一下。 时间序列的应用 你可以认为世界上发生的每一件事都是一个时间序列的一部分,时间序列的应用可以很广泛,目前时间序列有一些应用:股票预测、自然语言处理模型:因为语言本身就可以看作一个

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