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            章鱼竞猜下载-人工智能推理应用于场景的四大典型方法

            admin 2019-06-28 194人围观 ,发现0个评论

            更多精彩,敬请重视硅谷洞悉官方网站(http://www.svinsight.com)

            从Alexa和谷歌地图导航等语音帮手,到Bing的对话查找,人工智能现已成为许多人日常日子的一部分。

            这些使命需求履行深度学习推理,也能够被认为是将人工智能运用于场景。

            为人工智能供给动力的深度学习神经网络是依据很多数据进行练习的。将这种练习运用于数字国际——辨认白话、图画或路标,或许主张你或许想买的衬衫或下一部要看的电影等,这便是推理。

            GPU上推理运用的规模之广或许女人爱狗让您大吃一惊。 从木材职业到古代日本文本的研讨,它无处不在。

            下面即将为您呈现运转在GPU上的四种不同的推理方法。

            章鱼竞猜下载-人工智能推理应用于场景的四大典型方法

            冲击诈骗

            PayPal正在运用GPU上的深度学习推理来精确认位诈骗性买卖,并协助保证它们不会再次发生。

            这家公司每天处理数百万笔买卖。人工智能的前进,尤其是依据逻辑回归的神经网络模型使其能够过滤掉诈骗商家的行为,并冲击不合法产品的出售。

            经过确认某些买卖失利的原因和发现进步作业效率的时机,章鱼竞猜下载-人工智能推理应用于场景的四大典型方法深度学习模型还能够协助PayPal来优化其运营。

            并且,因为这些模型总是在学习,它们能够依据人们的爱好供给相关的广告,然后运用户体会个性化。

            洞悉气候

            总部坐落波士顿的ClimaCell公司正致力于经过亲近倾听大自然的强壮声响,为气候预告带来史无前例的速度、精度和精确性。

            该公司运用GPU的推理,供给超本地化、高分辨率的“近距离预告”,能够协助企业和人们在铺路项目、风力发电、以及规划每日通勤以防止恶劣气候等方面做出更好的决议。该公司章鱼竞猜下载-人工智能推理应用于场景的四大典型方法还供给猜测和历史数据。

            ClimaCell的GPU模型在运转中

            为了完结这一方针,该公司编写了一种软件,能够将现有通讯网络中的信号转换成传感器,然后剖析周围环境并提取实时气候数据。

            ClimaCell的网络能够快速剖析这些信号,并将它们与美国国家海洋和大气管理局 (National Oceanic and Atmospheric Administration,简称NOAA) 的数据整合起来,然后运用运转在NVIDIA GPU加快器上的猜测模型将它们结合在一起。

            检测癌症

            乳腺X光机在检测乳腺癌方面很有用,但却比较贵重。在许多发展中国家,该机器很少在大城市以外的区域遍及。

            Mayo诊所的研讨人员Viksit Kumar正在领导一项作业,运用GPU支撑的推理技能,经过超声波设备更精确地对乳腺癌图画进行分类,这种设备在全国际规模内都更廉价,也更简单取得。

            依据他们的研讨论文,Kum章鱼竞猜下载-人工智能推理应用于场景的四大典型方法ar和他的团队现已能够十分精确地检测和切割乳腺癌肿块,很少呈现假阳性。

            赤色概括显现了人工切割的肿瘤鸿沟,而深度学习猜测的鸿沟以蓝色、绿色和青色显现。

            该团队运用NGC注册表中的TensorFlow深度学习结构容器在NVIDIA GPU上进行本地处理。它还运用NVIDIA V100 Tensor中心GPU在AWS上运用相同的容器。

            终究,Kumar期望将超声波图画用于其他类型疾病的前期检测,如甲状腺癌和卵巢癌。

            制造音乐

            MuseNet是一个来自人工智能研讨安排OpenAI的深度学习算法演示,它能够运用10种乐器和许多不同的风格主动生成音乐——从流行音乐到古典音乐。

            经过将不同的乐器和声响运用到算法生成的音乐中,人们能够创立全新的曲目。演示运用NVIDIA V100 Tensor 中心 GPU来完结这个推理使命。

            运用此演示,您能够对您最喜欢的歌曲进行改编。比方参加吉他、去掉钢琴、参加鼓点,或许把它的风格改成爵士乐或许古典摇滚。

            该算法并不是为了仿照人类对音乐的了解而编写的。相反,它接受了数十万首歌曲的练习,使它能够学习音乐中普遍存在的和弦、节奏和曲风。

            其72层网络运用NVIDIA V100 Tensor 中心 GPU和cuDNN加快的TensorFlow深度学习结构进行练习。

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