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    有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大,內(nèi)存占用高,算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問(wèn)題,AI模型的壓縮及
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