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WakeData获非凡奖·典型案例奖|腾讯SaaS加速器·学员动态

来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-WakeData ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分,旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁...为推动营销科技在企业经营、用户运营等方面进行数字化升级,7月30日,2020产业数字化转型高峰论坛暨非凡奖颁奖典礼在上海隆重举办。...大会邀请到了营销领域行业大咖、品牌方、投资人、学者以及媒体联盟,共同分享数字化升级典型企业发展成果,并评选出典型与优选案例两大非凡奖项,WakeData惟客数据凭借医药零售解决方案荣获非凡奖·典型案例奖...未来,WakeData将探索技术应用场景,与企业、生态合作伙伴一同推动产业创新,共享数字化升级带来的非凡体验。...———— / END / ———— 腾讯SaaS加速器·产业升级实战派 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分,旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁,通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持

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    神经网络加速器应用实例:图像分类

    不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中,一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了;在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同,以Xilinx的AI Inference 解决方案为例(即之前的深鉴科技),用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性,神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...,使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler,将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因,网络结构会尽可能简单,仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性,基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。

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    使用深度学习进行语言翻译:神经网络和seq2seq为何效果非凡

    该方法的背后有两个关键思路——循环神经网络和编码。我们可以结合这两种方法建立一种自学习翻译系统。 循环神经网络 我们已经讨论过循环神经网络,现在快速回顾一下。...一个常规的(非循环)神经网络是一种通用的机器学习算法——输入一个数字列表,并计算出结果(基于之前的训练)。神经网络能作为一个黑箱来解决大量问题。...但是像大多数机器学习算法一样,神经网络不会保存使用信息。你让输入一条数字列表,然后这个神经网络就能计算出结果。如果你在给它看同样的数字,它还会计算出同样的结果。...一个循环神经网络(RNN)是一种稍稍调整过的神经网络,在RNN 中,之前的网络状态是下一次计算的输入之一 ,也就是说之前的计算会改变未来的计算结果。 ? 人类讨厌他:一种让机器更聪明的奇怪小把戏!...但是就像我们在 Part4 中看到的那样,我们没必要拿出一个特定的面部特征列表来测量自己,用一个神经网络从一张脸上生成测量数据就可以了。

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    windows下的BBR、锐速,主动网络加速器

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现网络加速,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有!...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果: Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    2023 ACP世界大赛(非凡)赛区正式启动!

    原标题:2023 Adobe Certified Professional世界大赛(非凡)赛区正式启动!...今年,非凡校区的学子将再一次在舞台上展露雄姿!...启动仪式开始,由非凡教育董恩海院长率先致辞并宣布大赛正式启动,同时也感谢Adobe Certified Professional中国运营管理中心对非凡教育的信任和支持。...Adobe Certified Professional中国运营管理中心与非凡教育共同宣布,非凡成为2023ACP世界大赛独立赛区,正式开启中国赛区报名通道。...上海非凡进修学院(上海非凡教育)成立于2005年7月是在团中央青年企业家协会、中国民主建国会徐汇区委员会等团体支持和领导下,由交大MBA同学会发起,经民政局、教育局核准注册成立的教育机构。

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    将神经网络加速器NVDLA移植部署到FPGA中

    ❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载,文章地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架...需要修改device tree,覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序,并为加速器保留一段内存。...在这里,笔者已经提供了三个测试网络与已经量化好的Loadable文件,详见这个Repo: https://github.com/LeiWang1999/nvdla_loadables[14] 在实际上板测试之前...但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络,会发现: root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# ....function launchTest(), line 87) 因为片上的内存不够而失败,PS侧的DDR只有1GB的空间,其中四分之一已经经保留给了NVDLA,仅剩700MB的空间,再想象一下ImageNet的网络确实很大

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    Google掌舵人说“打电话AI”是一次非凡突破

    “这是一个非凡的突破。” 他进一步补充说,虽然这个AI不是在所有情境下取得突破,但仍然指明了未来的道路。 ? 1950年,图灵发表了一篇划时代的论文,预言人类能创造出具备真正智能的机器。...“特定领域”指的是让一个处理器能实现一定范围内的用途,它们在运行的时候能够运用这个特定领域的知识,因此更加高效,比如专门用于运行神经网络的处理器,做的是机器学习相关的事情。 ?...为深度神经网络设计一种特定领域架构,你们觉得应该什么样? ? 这张图是TPU内部的架构,我想说明的是,这上面占满硅片区域的不是控制,也不是缓存,而是与计算直接相关的东西。...你不能用它来运行通用的C语言代码,而是要用它运行神经网络的推理。 ? 我们来看一看每瓦能耗实现的性能,TPU是通用处理器的30多倍,甚至比GPU强很多。这就体现了为特定领域来定制架构非常关键。 ?...这次答疑涉及的领域包括:量子计算、神经网络,安全、计算架构的演变、行业未来发展、教育等等诸多领域。Hennessy都给出了诚恳而明确的回答。 这里先讲几个花絮。

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    肯耐珂萨荣登福布斯中国高增长瞪羚企业榜|腾讯SaaS加速器·学员动态

    来源 |  腾讯SaaS加速器首期项目-肯耐珂萨 ---- 11月12日,福布斯中国发布2020年度高增长瞪羚企业榜,肯耐珂萨凭借优异的自身创新能力、成长和经营质量,在榜单中最具竞争力的高权重赛道企业服务领域脱颖而出...做速度与耐力较量中的非凡创新者 此次登榜,是专业机构对肯耐珂萨可持续发展、商业价值的极大认可,自2008年成立,肯耐珂萨在保持业务健康快速成长的过程中,始终坚持围绕客户需求进行产品和服务布局,提出的人力资源数字化整体思路和产品体系...———— / END / ———— 腾讯SaaS加速器·产业升级实战派 腾讯SaaS加速器,作为腾讯产业加速器的重要组成部分,旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁,通过资本、技术、资源、商机等生态层面的扶持

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    2018年嵌入式处理器报告:神经网络加速器的崛起

    神经网络引擎可能会使用CPU, DSP, GPU或专门的深度学习加速器,或者是它们的一种组合。” “这一趋势无疑是向CPU, GPU和DSP添加加速器。...这就是为什么很多加速器都在不断地添加越来越大的乘积累加器阵列,因为在神经网络中,大多数的计算都是乘积累加计算(MAC)。”...类似的功能也可以使用Imagination Technologies发布的PowerVR Series2NX,这是一种神经网络加速器(NNA),它的原生支持可以将位深(bit depth)降低到4位。...图2:PowerVR Series2NX是一种神经网络加速器(NNA),它可以运行现成的网络,如GoogLeNet Inception,每秒钟可以进行500次的推断(inference)。...NVIDIA Tegra和Xavier SoCs将CPU、GPU和自定义深度学习加速器结合在了自动驾驶系统上,而高通则继续在其六边形DSP中构建机器学习特性。甚至Google也创建了一个TPU。

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