一文回顾2018英特尔人工智能大会

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申耀的科技观察

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近几日,整个AI行业的目光都聚焦在了北京。因为,一场世界级的人工智能盛会来了——2018英特尔人工智能大会。逾千名国内外人工智能领域最具影响力的专家、开发者、研究人员以及英特尔的客户和合作伙伴相聚在这里,共同探讨和分享人工智能领域的前沿技术、产业趋势和热点问题。本次大会都有哪些看点?今天,我们带你一一回顾。


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英特尔在华宣布“AI未来先锋计划” 


在大会期间,英特尔宣布了 “AI未来先锋计划”,在前沿研究、师资建设、人才培养、产业对接等方面展开多方位合作,积极探索产学研携手推动人工智能发展的新模式、新路径。


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通过“AI未来先锋计划”,英特尔将凭借自身的创新优势,秉持开放、协同、互补、共赢的理念,持续推进产学研的紧密合作和探索,推动人工智能人才培养和加速发展,通过科技创新帮助解决人类社会的关键挑战。


英特尔®神经计算棒二代重磅推出


会上,英特尔发布了英特尔®神经计算棒二代(简称英特尔®NCS 2),利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的AI算法和计算机视觉原型设备。


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英特尔®NCS 2基于英特尔® Movidius™ Myriad™ X视觉处理单元(VPU),并得到英特尔® OpenVINO™工具包的支持,与上一代神经计算棒相比性能更优,能够以可负担的成本加快深度神经网络推理应用的开发。英特尔®NCS 2支持深度神经网络测试、调整和原型制作,可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。


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英特尔正在用人工智能解决大问题


在大会现场,最吸引人眼球的莫过于英特尔在人工智能领域的实践了:英特尔携手国家级医学影像人工智能高新技术企业-汇医慧影公司,共同开发“人工智能乳腺全周期健康管理系统”,助力乳腺癌早期筛查以及诊治;采用英特尔AI人工智能技术、英特尔猎鹰8+无人机技术及英特尔®至强®可扩展平台,通过高清图像、数据和3D建模,就可以对长城城墙进行远程检查和制图;英特尔和海康威视正在开发的野外智能相机搭载了Movidius™人工智能视觉处理芯片(VPU),可完成东北虎及有蹄类动物识别,以及人类识别(用于反盗猎)等多重识别任务。


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同时,英特尔还与30多家合作伙伴共同展示了人工智能领域的最新解决方案,产品及技术应用。阿里云IoT事业部高级技术专家在现场展示了机械手与计算机视觉结合,来实现工厂的缺陷检测,使效率得到了5倍提升;腾讯优图展示了基于英特尔的Movidius™ VPU视觉解决方案的落地技术——优图盒子以及腾讯优图AI摄像机,包括面向治安管理场景的优图天眼智能安防平台;基于英特尔®酷睿®处理器的京东“身临其镜”是应用于线下门店的场景营销屏,用户通过实时抠图功能体验虚拟场景切换,并结合体感实现2D、3D特效叠加,刺激用户购买决策,线上分享进行社交传播。


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重磅干货尽在现场技术分享与实践


大会上,英特尔还通过国际论坛、学术论坛、解决方案论坛、软件论坛、平台论坛五大技术论坛,从核心技术、实践方向、趋势探讨、落地应用等几大维度与现场嘉宾共同探讨近20多场人工智能领域的技术话题。爱奇艺、第四范式、阿里云等也在现场分享了其在AI领域的技术实现方案,以及他们如何推动社会变革,为产业赋能。


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想体验基于英特尔®AI平台的最炫科技演示和实践?英特尔动手实验室为现场嘉宾提供了一个绝佳的平台。在这里,你可以Get如何利用Coach学习强化学习;也可以了解使用英特尔®OpenVINO™ 进行对象检测推理,以及使用英特尔®VTune™ Amplifier进行性能分析;还可以概览英特尔®AI产品系列,动手体验基于英特尔®至强可扩展处理器的AI训练和推理;更可以深入了解Analytics Zoo。怎么样?你来这里涨知识了吗?


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“AI是一场全新的马拉松,需要生态合作的不断深化。”未来,英特尔将会与合作伙伴一起,推动社会变革,为产业赋能。借助人工智能的力量,以前所未有的方式探索自然和人类、已知和未知的领域、驱动产业的智能升级。 


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申耀的科技观察,由跨界科技媒体人申耀(微信号:shenyao)创办,15年媒体工作经验,拥有中美两地10万公里公路自驾经验老斯基,在各大自媒体平台拥有专栏,致力于科技行业的观察和思考,在这里读懂科技行业,知趋势,赢未来!


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点击“阅读原文”,回顾2018英特尔人工智能大会!↓↓↓
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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