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依瞳人工智能平台旨在为不同行业的用户提供基于深度学习的端到端解决方案,使用户可以用最快的速度、最少的时间开始高性能的深度学习工作,从而大幅节省研究成本、提高研发效率,同时可为中小企业解决私有云难建成、成本高等问题。 平台融合了Tensorflow、PyTorch、MindSpore等开源深度学习框架,提供了模型训练、超参调优、集群状态监控等开发环境,方便AI开发者快速搭建人工智能开发环境,开展AI开发应用。在监控模块基础上搭建预警模块,自动将平台异常通知管理员,提升平台的预警效率及安全性能。

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在不同类型的芯片(GPU/NPU/CPU/FPGA/ASIC等)与AI计算框架之间制定算子接口标准,并提供用于验证接口可行性和代码级别语义规范的AI算子标准开源项目。

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本项目是群体化方法与技术的开源实现案例,在基于Gitea的基础上,进一步支持社交化的协同开发、协同学习、协同研究等群体创新实践服务,特别是针对新一代人工智能技术特点,重点支持项目管理、git代码管理、大数据集存储管理与智能计算平台接入。 https://www.trustie.net/

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本项目是群体化方法与技术的开源实现案例,在基于Gitea的基础上,进一步支持社交化的协同开发、协同学习、协同研究等群体创新实践服务,特别是针对新一代人工智能技术特点,重点支持项目管理、git代码管理、大数据集存储管理与智能计算平台接入。 https://www.trustie.net/

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本项目是群体化方法与技术的开源实现案例,在基于Gitea的基础上,进一步支持社交化的协同开发、协同学习、协同研究等群体创新实践服务,特别是针对新一代人工智能技术特点,重点支持项目管理、git代码管理、大数据集存储管理与智能计算平台接入。

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依瞳人工智能平台业务前端

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依瞳人工智能平台业务后端

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ActivityNet是用于了解人类活动的新的大型视频基准。 ActivityNet提供203个活动类别的样本,每个类别平均137个未修整视频,每个影片1.41个活动实例,总共849个视频小时。 http://activity-net.org/

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直接暴露给外部环境,容易遭受攻击,需要做流量控制以及访问控制直接暴露给外部环境,容易遭受攻击,需要做流量控制以及访问控制直接暴露给外部环境,容易遭受攻击,需要做流量控制以

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xlguo / 3D-CNN
Python 0 0

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