В недавнем опросе, в котором мы должны были ограничиться только одним мобильным приложением, интернет-браузеры получили первое предпочтение перед другими. Эти скромные программные приложения обычно воспринимаются как должное, несмотря на их огромный вклад в оживление интернета.

С целью повышения воспроизводимости и предоставления возможности другим людям легче опираться на опубликованные работы, мы представляем контрольный список полноты кода ML. Контрольный список полноты кода ML оценивает хранилище кода на основе предоставленных в нем сценариев и артефактов.

Huawei объявила, что ее промежуточное программное обеспечение MindSpore Deep Learning в стиле TensorFlow и PyTorch теперь является открытым исходным кодом. Узнайте в этой статье его наиболее важные характеристики.

Являясь одним из основных приложений в компьютерном зрении, обнаружение объектов становится все более важным в сценариях, которые требуют высокой точности, но имеют ограниченные вычислительные ресурсы, такие как робототехника и автомобили без водителя. К сожалению, многие современные высокоточные детекторы не соответствуют этим ограничениям. Что еще более важно, реальные приложения обнаружения объектов выполняются на различных платформах, которые часто требуют различных ресурсов.