X 射线分析:在边缘器件上的医疗自适应 AI(第二部分)
judy 在 周二, 08/04/2020 - 10:23 提交![](https://cdn.eetrend.com/files/styles/picture400/public/2020-08/wen_zhang_/100050877-103790-xshexianfenxizaibianyuanqijianshangdeyiliaoziguayingaidierbufen.jpg?itok=DU_Whave)
欢迎和我们一起探讨以下问题:
从影像到新药研发,人工智能在医疗保健中的重要应用是什么?
我们如何才能以最少的成本和最大的灵活性在芯片中原地、安全地部署自适应 AI 解决方案?
我们如何在云端训练并就地部署?利用 AWS Sagemaker、TVM、PYNQ 和 Xilinx DPU 来扩展 AI 部署
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从影像到新药研发,人工智能在医疗保健中的重要应用是什么?
我们如何才能以最少的成本和最大的灵活性在芯片中原地、安全地部署自适应 AI 解决方案?
我们如何在云端训练并就地部署?利用 AWS Sagemaker、TVM、PYNQ 和 Xilinx DPU 来扩展 AI 部署
人生从怀孕到死亡的每个阶段都提供了数据的丰富来源,这些数据有可能为医疗保健实现高性能的人工智能解决方案。该系列网络研讨会由两部分组成,我们将讨论就地在硅胶中进行医疗保健推断的重要性。
纵观 AI 发展,2020 年的我们身处何地?是黄金时代?还是寒冬前兆?AI 芯片现状如何,未来将走向何方?赛灵思将为 AI 发展带来什么价值?
且听原深鉴科技 90 后 CEO 姚颂(现赛灵思人工智能高级总监)为您解读
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本期导读
在 AI 领域,图像理解是一个重要分支,而图像语义分割,是计算机视觉技术中关于图像理解的重要环节。《用于语义分割的双重超分辨率学习》这篇论文针对的就是计算机视觉中的语义分割算法进行的创新研究。此次研究中的工作主要集中在语义分割领域,我们希望通过提出新的算法思路,促进语义分割领域的研究发展,启发语义分割乃至其他领域的后续研究。
本周,IBM声称,其神经计算机系统达到了每秒120万帧的训练时间,创下了最新记录。IBM在AI模型训练上实现了大突破,可与最先进的技术相匹敌。网友对此表示简直不敢相信!
全球范围内,每年会安装数千万个 IP 摄像头。如果我们假设全球已经安装了1亿个 IP 摄像头(保守估计),且每台摄像机都在 7x24x365 (当然也有可能上是366)的工作频率下以 30fps 的速度采用非智能方式传输 H.264 编码高清视频,那么,每年所需的总带宽将为约 859Tbps 或 3.4ZB
Vitis AI开发环境由Vitis AI开发套件组成,用于在Xilinx硬件平台(包括边缘设备和Alveo加速卡)上进行AI推理。 它由优化的IP内核,工具,库,模型和示例设计组成
EdgeBoard是基于FPGA打造的嵌入式AI解决方案,能够提供强大的算力,并支持定制化模型,适配各种不同的场景,并大幅提高设备的AI推理能力,具有高性能、高通用、易集成等特点
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