Call центр контактный
call центр контактный цент в москве
livoice.ru
Полгода назад я начал портировать нейросеть EdgeFace-XS из ONNX в чистый C. Думал — граф небольшой, 1.77M параметров, что может пойти не так? Первый наивный порт выдал 24мс. ONNX Runtime — 3.9мс. В 6 раз медленнее. А потом началась оптимизация.
|
|
FaceX |
ONNX Runtime 1.23 |
|---|---|---|
|
Медиана |
3.0 мс |
3.9 мс |
|
Минимум |
2.87 мс |
3.18 мс |
|
Размер библиотеки |
148 КБ |
28 МБ |
|
Зависимости |
нет |
Ученые из Московского физико-технического института (МФТИ) сделали важный шаг в развитии нейроморфных систем, создав новую архитектуру нейронной сети на основе экситон-поляритонных конденсатов. Эта инновационная система показала впечатляющие результаты, превзойдя уже существующие поляритонные нейроморфные технологии. Результаты их работы опубликованы в журнале Light: Science & Applications.
Создание быстросборного маломерного беспилотного судна с возможностью быстрой интеграции различных полезных нагрузок для решения задач на воде и под водой в автономном режиме.
Привет! Вы прекрасно знаете, что мы в Smart Engines непрерывно совершенствуем наши системы распознавания российского паспорта и других документов. Вместе с этим мы постоянно расширяем список документов, которые могут быть распознаны при помощи наших решений, – и будем делать это и дальше. Но что если бизнесу нужно оперативно настроить распознавание нового корпоративного документа с жесткой структурой? Сегодня такая потребность есть практически у любой организации.
Во многих системах при обучении распознаванию образов загружается большое количество различных изображений этого образа. Однако человек запомнив, например, цифру 3 на примере одного из ее изображений, способен распознавать тройки самых разных форм, размеров и ориентаций. Причем распознавать быстро и безошибочно. Как такое возможно? Да что человек, возьмем более простые организмы, скажем насекомых. Неужели в нервную систему комара для того, чтобы он умел распознавать окружающие объекты нужно загружать сотни разных изображений этих объектов, как это делается в системах машинного обучения ?
Хочу поделиться своим опытом разработки программного обеспечения для робота-манипулятора, которого мы научили распознавать разные объекты на основе их CAD-моделей. В этой статье я подробно рассмотрю процесс создания такого ПО на примере недавнего проекта, связанного с производством мебели. С помощью внедрения технологии распознавания геометрии панелей ДСП мы обучили промышленного робота-манипулятора подавать панели требуемым торцом на станок для дальнейшей обработки. Это значительно повысило производительность линии и облегчило жизнь работникам производства.
Привет! Недавно аналитическое агентство Markswebb выкатило ежегодный рейтингЧитать полностью »
Как вы знаете, в ситуациях, когда необходимо быстро и безопасно обработать данные паспорта и любых других документов, технологии распознавания Smart Engines творят настоящие чудеса. Качеству и надежности нашей технологии доверяют лидеры цифровой трансформации: госведомства, ведущие банки, аэропорты, промышленность и бизнес. Мы ценим доверие наших клиентов, а для вас, дорогие читатели, решили наглядно показать эффективность наших систем. Так сказать, лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать. Летс гоу!
Привет! Сегодня прогоним пару телег про то, что из себя представляют IDP и OCR, в чем их принципиальное различие и на чьей стороне правда (и Smart Engines). Без долгих вступлений - погнали!
OCR значительно превосходит IDP. И вот почему -
функционирование IDPЧитать полностью »
