全场景AI推理引擎MindSpore Lite， 助力HMS Core视频编辑服务打造更智能的剪辑体验.doc

Latte：对流神经网络（CNN）推理引擎 Latte是用C ++编写的卷积神经网络（CNN）推理引擎，并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows 10（32位和64位），Linux（内核= 4.12.10，gcc = 7.2.0）和macOS Sierra上运行。 当使用ATLUS构建caffe时，它具有与NVIDIA Caffe相同的精度和相同的推理速度。 该引擎具有自己的网络文件格式（.ahsf文件），因此我们提供了一些python脚本，可将NVIDIA Caffe的文件转换为我们自己的文件。 引擎支持以下层： 输入层。 卷积层。 ReLU。 完全连接的层。 Softmax。 最大池化层。 sigmod。 丹妮 如何使用python脚本： 我们的python脚本是使用Python 2.7.13制作的，需要以下软件包才能正常工作： Pycaffe（在构

支持的计算平台： ```bash - Windows 10 (Visual Studio 2019 x64) - Linux (x64, armv7, aarch64) - Android (armeabi-v7a, arm64-v8a) ``` 支持的模型框架： ```bash - TensorFlow Lite - TensorFlow Lite with delegate (XNNPACK, GPU, EdgeTPU, NNAPI) - TensorRT (GPU, DLA) - OpenCV(dnn) - OpenCV(dnn) with GPU - OpenVINO with OpenCV (xml+bin) - ncnn - ncnn with Vulkan - MNN (with Vulkan) - SNPE (Snapdragon Neural Processing Engine SDK (Qualcomm Neural Processing SDK for AI v1.51.0)) - Arm NN - NNabla - NNabla with CUDA ```

描述 这是用于的Python编程接口和推理引擎。 它支持以图表形式研究多个概念关系。 有关ConceptNet5项目的常规文档可以在找到。 依存关系 networkx软件包（> = 1.7），以便使用图形函数处理查询结果。 指示 安装： $ sudo python setup.py install 创建项目： $ conceptnet-make.py 上面的命令将在当前目录下创建一个新文件夹“ myproject”。 为了指定项目路径/名称，请运行： $ conceptnet-make.py -s /home/user/conceptnet_project 网络API 此程序包支持ConceptNet中的3种主要API。 查找API 这使您可以查询有关概念的一般事实。 初始化时支持3个参数： # :param offset: skip the specified am

一种基于Spark的语义推理引擎实现及应用-浙大硕士论文

本课程讲解了英伟达TensoRT在加速深度学习模型中的应用，在本课程中，不仅授之以“渔”，而且授之以鱼，在讲解使用方法的基础上，最终完成一个统一的推理引擎和一个统一模型转换工具，可以把tf, caffe和onnx模型通过配置文件转换为TensorRT模型，并使用推理引擎进行加速。同时在Int8量化中给大家讲解了如和进行Int8量化，并赠送了我自己开发的一个手工读取和修改量化表的工具。在课程中给大家讲解了性能优化和如何避免各种坑。使得开发后的工具可以直接在工程部署中应用。

Pellet is an OWL 2 reasoner. Pellet provides standard and cutting-edge reasoning services for OWL ontologies. For applications that need to represent and reason about information using OWL, Pellet is the leading choice for systems where sound-and-complete OWL DL reasoning is essential. Pellet includes support for OWL 2 profiles including OWL 2 EL. It incorporates optimizations for nominals, conjunctive query answering, and incremental reasoning. There’s more detailed information about the architecture of the system and its features in Pellet Help. An OWL DL reasoner like Pellet is a core component of ontology-based data management applications; if you need expertise in the use of Pellet for advanced integration or analysis applications, Clark & Parsia LLC can help in a variety of roles: consulting, application development, and OEM licensing.

：实体关系抽取是指从无结构的自然语言文本中抽取实体之间的语义关系，并以结构化的形式表示出 来。传统的实体关系抽取方法只注重一种特定类型的数据源，并需要标注大量的训练数据来训练抽取模型，人工成本高。因此提出了一种综合多种数据源，并结合规则推理引擎的实体关系抽取方法，准确地说就是综 合结构化和非结构化两种数据源，在结构化数据提供少量种子的情况下用规则推理引擎推理出更多的实体关 系。然后使用远程监督学习方法从无结构的文本中抽取实体关系，通过多次迭代获得最终的实体关系。实验 结果证明了该方法的有效性。

tflite2tensorflow 从.tflite生成saved_model，tfjs，t​​f-trt，EdgeTPU，CoreML，量化的tflite，ONNX，OpenVINO，无数推理引擎blob和.pb。 1.支持的图层 不。 TFLite层 TF层 评论 1个 CONV_2D tf.nn.conv2d 2个 DEPTHWISE_CONV_2D tf.nn.depthwise_conv2d 3 MAX_POOL_2D tf.nn.max_pool 4 软垫 tf垫 5 MIRROR_PAD tf.raw_ops.MirrorPad 6 relu tf.nn.relu 7 普鲁鲁 tf.keras.layers.PReLU 8 RELU6 tf.nn.relu6 9 重塑 tf.reshape 10 添加 tf.add 11 潜艇 tf.ma