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Caffe学习笔记 第二部分 - Windows* 下基于Intel核显加速的clCaffe的安装，配置与性能提升
作者：Gu, JianjunclCaffe编译与配置Intel clCaffe （https://github.com/01org/caffe）是利用基于Intel Skylake及以后的处理器核显（即Gen9架构以上）做硬件加速的一个修改版。如果你当前机器是基于Nvdia显卡，请用NV cuda加速版本；如果你的显卡是AMD的，请check out 官方BVLC...
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使用 CPU 增强《Star Trek™:Bridge Crew》的虚拟现实沉浸感
标题： 使用 CPU 增强《Star Trek™:Bridge Crew》的虚拟现实沉浸感 概览： 在虚拟现实 (VR) 细分市场中，环境交互、增强的物理模拟和摧毁的结合为游戏锦上添花，延长了玩家在游戏中花费的时间，增强了他们对游戏的兴趣。本文将向您逐一介绍《Star Trek™:Bridge Crew*》中实施的所有 CPU 密集型特性，提供用于使用基础系统的指令。 正文：查看 PDF...
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在Windows*上编译Tensorflow教程
作者：Gu, Jianjun背景介绍最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包pip install tensorflow通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能，导致在使用过程中，每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息。例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后，运行以下测试代码时import...
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Caffe学习笔记 第一部分 - Windows*下BVLC Caffe的安装与配置
作者：Gu, JianjunTensorflow和Caffe是机器学习初学者常用的2种深度学习框架。相对于Tensorflow有简单的python pip一键安装包，Caffe的安装更考验开发者的计算机编译水平，需要自己下载源码编译。尽管caffe的配置教程网上很多，但是网上caffe的各个分支版本也很多，所以初学者在编译时总是会碰到各种奇怪的问题。本文会针对初学者常用的Windows* +...
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Caffe学习笔记 第二部分 - Windows* 下基于Intel核显加速的clCaffe的安装，配置与性能提升
作者：Gu, Jianjun点击访问Caffe学习笔记 第一部分 - Windows*下BVLC Caffe的安装与配置clCaffe编译与配置Intel clCaffe （https://github.com/01org/caffe）是利用基于Intel Skylake及以后的处理器核显（即Gen9架构以上）做硬件加速的一个修改版。如果你当前机器是基于Nvdia显卡，请用NV...
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基于 CPU 实施高效且快速的医疗影像分析
基于 2017 年阿里巴巴天池医疗 AI 大赛的实验性总结作者：胡潇、吴慧和 姚伟峰概述本文基于由阿里云、英特尔和零氪科技联合主办的天池医疗 AI 大赛。在大赛中选手挑战通过计算机断层 (CT) 扫描自动检测肺结节。该赛事吸引了全球 2,887 支参赛队伍，经过 7 个月的紧张角逐，在 2017 年 10...
View Article借助英特尔® 优化 Chainer* 管理深度学习网络
总结Chainer 是基于 Python 的深度学习框架，旨在提高灵活性和直观性。它可根据 define-by-run 方法（亦称动态计算图）提供自动差异化 API，并提供面向对象的高级别 API，以构建和训练神经网络。它支持各种网络架构，包括前馈网络、卷积网络、循环网络和递归网络。它还支持 per-batch 架构。正演计算可包含 Python...
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在Windows上的Caffe实战：猫狗大战
作者：Qian, Caihong文档目的本文以Kaggle的猫狗大战为例，介绍在Windows上如何利用Caffe对自己的图片进行训练以及进行简单的调参，并且利用训练好的模型进行测试和分类预测。环境介绍本文所述的工具和命令适用Windows+BVLC Caffe的CPU或GPU版本 (需要在提前机器上安装BVLC Caffe并成功编译)； 以及Windows+ clCaffe的版本，...
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支持 OpenCV 的模拟仪表阅读器（Python* 环境中）
本示例应用截取模拟仪表的图像或帧，并使用计算机视觉读取数值。它包含两个部分：校准和测量。在校准过程中，用户向应用提供待校准的仪表图像，并提示用户输入数值范围（度）。然后在测量阶段使用这些校准值将刻度盘的角度转化为实用的数值。>您将学到的内容环形检测直线检测收集资料Python* 2.7 或更高版本OpenCV 版本 3.3.0 或更高版本仪表图片（也可以使用提供的示例）GitHub* 中本文待续
View Article个人助理的能力
英特尔和亚马逊为未来智能家庭提供语音我们的家庭日益智能化我们的生活空间及其支持技术正日益智能化，不断丰富着我们的日常生活，帮助管理家务，令我们的生活高枕无忧。请坐，音量调大听、说、对话等语音控制技术正遍布家庭各个角落。电视、扬声器、闹钟、喷水器系统等技术将支持语音功能。设备将具备响应、感知和自动化能力。个人助理的能力英特尔®...
View ArticleIoT 101 系列第 3 部分：IoT 设备设计的实用性与自解释性
如果希望产品能够发挥全部潜能，那么实用性设计将成为整个设计流程的关键部分，因此在设计过程中必须考虑所有实用性原则，以便产品适应拥有不同技能的用户。在某些情况下，良好的实用性设计是实现产品可靠性的基本要求。在设计阶段，设计者未考虑用户在其环境中的真实能力，是导致用户出错的主要原因。不考虑实用性会妨碍用户发挥产品的某些特性，导致用户犯错并因此认为该产品毫无用处。制定会对用户产生重要影响的设计决策时，设计...
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解决 UP Squared* Grove 物联网开发套件和 Arduino Create* 的连接问题
如果您发现采用默认方法无法连接 UP Squared* 主板和 Arduino Create*，可以尝试另外一种方法：使用串行终端连接主板。请执行以下步骤。开始前须知确保主板已连接至电源和以太网，如下所示。另外确保 micro USB 线缆已插入 UP Squared 主板：您的主板应如下所示：连接至 Arduino Create在计算机上安装串行终端应用（如果没有），比如...
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无缝边缘到云物联网集成助力加快上市速度
要点综述依赖物联网 (IoT) 完成关键业务流程的企业努力整合数据孤岛、降低安全风险，和消除重复的基础设施。全面集成的边缘到云物联网基础设施解决方案可帮助改善业务洞察，从而提供真正的竞争优势。但这种解决方案的实施非常复杂，因此企业必须采用规划周密的方法，以顺利完成迁移。英特尔和谷歌合作推出了一种基于标准的方法，可帮助物联网开发人员、OEM、独立软件厂商 (ISV) 和系统集成商 (SI)...
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教程：通过推理加快计算机视觉应用的运行速度
Introduction本教程将为大家详细介绍如何使用深度学习部署套件的推理引擎（包含在英特尔® 计算机视觉 SDK Beta 测试版 R3中）。推理指使用训练的神经网络从数据（比如图像）推理出某种意义的过程。在下面的代码示例中，视频（逐帧）馈送至推理引擎（我们训练的神经网络），然后输出结果（图像分类）。推理过程通过不同的神经网络架构（AlexNet*、GoogleNet* 等）来完成。本示例在...
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深入了解对象检测、识别和跟踪
概述下面我们首先通过查字典定义和区分对象检测、对象识别和对象跟踪这三个术语。然后探讨每个过程所涉及的一些算法，以加强我们对这些定义的理解。计算机视觉三位一体计算机视觉术语对象检测和对象识别通常可以互换（应用的命名通常取决于编写程序的作者）。另一术语对象跟踪经常与检测和识别算法一起使用。这三个术语相互合作，帮助打造更加可靠的应用，尽管可能不清楚它们之间的区别和联系（跟踪是否只是检测的延伸？）。但我们可...
View Article英特尔® 高清晰度音频规范更新
最近，英特尔® 高清晰度音频规范进行了多项变更。具体信息详见一份重要的白皮书，本页面提供了该白皮书的 PDF 版本。功能变更以下是英特尔® 高清晰度音频规范新特性的高级概述：使用功能链表简化新功能的宣传和发现。该规范目前支持多异构链路（第一个使用功能链表框架的特性）。新增对静态切换至较低频率的支持。该支持减少了对配置的损耗，只需固定的低带宽连接。支持一种新型的高清晰度音频编解码器，无需 RST#...
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英特尔 3D Xpoint™ 技术产品 – 现有特性和即将推出的特性
概述由英特尔和美光科技联合开发的 3D Xpoint™ 技术最初于 2015 年通过一篇名为 “英特尔与美光科技联手开发突破性内存技术”的新闻稿发布。您是否对 3D Xpoint 技术感兴趣，想要了解英特尔目前正在发布什么产品或计划未来发布什么产品？请继续阅读，了解英特尔在 2017 年 10 月之前发布的内存和存储产品、持久内存 DIMMS 以及预计 2018 年上市的产品。英特尔® 傲腾™...
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使用 Blender* 重新拓扑 VR 和游戏资产
本文将介绍如何将网格重新拓扑成一个整洁的低密度模型，然后 UV 解包该网格，以便将纹理贴添加至新模型。本文还将探讨如何使用免费工具，比如 Blender* 及其 Bsurface 插件，重新拓扑雕塑的 3D 网格。关于重新拓扑重新拓扑指一种重新构建 3D 网格使其规模更小、设计更整洁、更便于使用的行为。重新拓扑看起来似乎只是 3D...
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实例详解神经网络的back propagation过程
前言对于神经网络的初学者而言，神经网络的前向传播(Feed Forward)应该是比较易懂的。而反向传播（Backward Propagation）可能是第一个“烧脑”的点。很多神经网络书籍或技术博客里都对其原理有过介绍，但较少有文章会通过简单的实例一步一步的来介绍反向传播是如何计算出来的。有些把自己定位为数据科学家(data...
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使用 Unity* 进行并行处理的一种方法
项目理念该项目的理念是展示如何使用 Unity* 对游戏进行并行处理，以及如何使用游戏引擎执行与游戏相关的物理。在这个领域内，现实感是成功的一个重要标志。为了模拟真实世界，许多动作需要同时发生，这需要并行处理。创建两个不同的应用，然后将它们与单个内核上运行的单线程应用进行比较。第一个应用在多线程 CPU 上运行，第二个应用在 GPU...
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