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為了解決真實(shí)世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。來自：百科![]()
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物體開始墜落的第一個點(diǎn)確定，該物體是從哪個樓層拋投下來，并立刻發(fā)出告警，幫助物業(yè)定責(zé)。目前高空拋物解決方案的檢測率可達(dá)到95%以上。 在北京大興某管廊項(xiàng)目中，云智銀河采用D10-SIU攝像機(jī)加載鐵越電氣AI算法的方案，實(shí)現(xiàn)儀表讀數(shù)智能識別以及指示燈狀態(tài)智能識別。 儀表讀數(shù)識別 對來自：云商店![]()
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