ATM影像追蹤可疑人士 ML推理網路實現即時辨識

作者: Ali Osman Ors
2021 年 05 月 31 日
目前大多數研究與論文都側重於針對特定任務的機器學習(ML)模型,分析在執行該模型時達到的精度以及處理架構的效率,但在現場部署實際解決方案時,還有其他諸多需要考慮的因素。廠商如恩智浦半導體(NXP)的i.MX...
》想看更多內容?快來【免費加入會員】【登入會員】,享受更多閱讀文章的權限喔!
標籤
相關文章

三向直搗技術/智慧應用難關 聊天機器人起腳射門

2020 年 04 月 27 日

邊緣資料收集/訓練/推論各取所需 工業AIoT應用即刻上手

2020 年 11 月 12 日

即時/安全/可靠 邊緣運算執行高效機器學習

2020 年 03 月 02 日

整合多階/類比記憶體運算 AI邊緣功耗難題迎刃而解

2020 年 10 月 05 日

Arm新NPU增添AI平台效能/應用性/效率

2020 年 10 月 22 日

凌華推一站式邊緣方案 簡化工業AI機器視覺部署

2020 年 09 月 18 日
前一篇
隔離式ADC有效量測 三相感應AC馬達控制有解
下一篇
NERSC超級電腦Perlmutter搭載6000個NVIDIA A100 GPU