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Learn how to build an image classifier on the Intel Movidius Neural Compute stick, Visualize CNN models using PyTorch, and learn about an on-demand webinar that covers the Neural Compute stick in more depth!

How do we change the perception that AI is exciting, but not tangible or realistic? In this episode, we take a look at a couple possible answers to that question.

無(wú)論你想做深度學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，都需要同時(shí)了解兩方面的知識(shí)，根據(jù)自己的方向可以有所側(cè)重，但一定不能對(duì)一方面完全不懂，否則是很難做出在實(shí)踐中有用的成果的。

相機(jī)是許多智能設(shè)備的眼睛，而計(jì)算機(jī)則是它們的大腦——不過最近斯坦福大學(xué)的研究者們正嘗試將它們合二為一。

加州大學(xué)伯克利分校的研究人員，近日在著名預(yù)印本網(wǎng)站 arXive 上，發(fā)布了最新的圖像遷移成果：人體姿勢(shì)和舞蹈動(dòng)作遷移。

Mass Grid 是一個(gè)去中心化高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。隨著 AI、VR 等行業(yè)發(fā)展壯大，高性能計(jì)算需求也滲透到各行業(yè)，而每個(gè)公司、團(tuán)隊(duì)都不一定有財(cái)力、能力和必要性去建設(shè)一個(gè)算力集群，即便建成了自己的 GPU 算力集群，維護(hù)、升級(jí)也需要付出大量人力物力及時(shí)間成本。MassGrid 可以聚集散布在世界各地的閑置算力，建設(shè)起可動(dòng)態(tài)升級(jí)的 GPU 通用算力集群，可供所有需要這些算力的個(gè)人或企業(yè)機(jī)構(gòu)使用，有效解決了他們的實(shí)際需求。

系統(tǒng)采用宇電AIFCS現(xiàn)場(chǎng)總線型計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)是基于AI系列儀表的出色性能配合現(xiàn)場(chǎng)總線特性的AIFCS計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)。AI儀表相當(dāng)于現(xiàn)場(chǎng)總線系統(tǒng)中的各個(gè)控制單元，利用RS485作為現(xiàn)場(chǎng)通訊總線，采用宇電自行開發(fā)的AIBUS通訊協(xié)議，可在上位機(jī)上實(shí)現(xiàn)100%儀表功能操作如實(shí)時(shí)讀取測(cè)量值、給定值、設(shè)置參數(shù)、自動(dòng)/手動(dòng)無(wú)擾動(dòng)切換、調(diào)整手動(dòng)輸出值、啟動(dòng)/運(yùn)行/停止程序，并具備開關(guān)量輸入/輸出操作能力。

眾所周知，自上世紀(jì)90年代開始，世界軟磁鐵氧體生產(chǎn)中心逐漸轉(zhuǎn)移到中國(guó)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2000年全國(guó)軟磁鐵氧體產(chǎn)量約6萬(wàn)噸。國(guó)產(chǎn)軟磁鐵氧體在全球中低檔產(chǎn)品中占有很大比例，但在高檔產(chǎn)品中的市場(chǎng)分額遠(yuǎn)低于日、歐等發(fā)達(dá)國(guó)家。其中，原材料對(duì)中國(guó)軟磁鐵氧體質(zhì)量的制約是顯而易見的。

如何使用深度學(xué)習(xí)來(lái)以另一幅圖像的風(fēng)格創(chuàng)作圖像