直播报名 新鲜出炉 | 开箱即用的算法集MNN Kit

简介: 主题:移动端AI解决方案:MNN Kit时间:2月27日 19:00-20:00嘉宾:鹿尤 阿里巴巴淘系技术无线开发工程师

**主题:移动端AI解决方案:MNN Kit
时间:2月27日 19:00-20:00
嘉宾:鹿尤 阿里巴巴淘系技术无线开发工程师**

第一期 MNN 直播回看:http://mudu.tv/watch/4308076
第二期 MNN 直播回看:http://mudu.tv/watch/4397479

海报(2)副本.png

分享简介

随着移动端AI能力的普及,移动工程师能在此之上开发更多创新、有趣的应用。
MNN团队最新发布「应用层通用场景开箱即用的AI解决方案——MNN Kit」,让应用开发者不用了解算法和机器学习的细节,从而更专注于业务功能的实现。

本期直播将和大家重点分享移动端AI解决方案MNNKit,介绍其特点和使用方式,以及在工程上的一些实践原理的分析,帮助大家更快的接入和开发。

参与方式

1、扫描下方二维码添加小助手微信
2、回复「直播」即可获得直播链接

屏幕快照 2020-02-13 下午6.18.07.png


2月27日,我们不见不散!

相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 移动开发
阿里又出新玩法|开箱即用的算法集 MNN Kit
今天的移动开发,AI随处可见:从手机淘宝里的拍立淘,到淘宝直播里的商品识别,到头条的个性化推荐,到抖音直播里的人脸识别,人工智能在移动app里发挥的作用越来越大。它也逐渐从Snapchat那些社交软件的一些比较好玩的属性(如人脸贴纸),慢慢发展到了淘宝里面那些能够真正为商业赋能的应用场景。在这样的背景下,阿里巴巴淘系技术的MNN团队,近日发布了开箱即用的工具集MNN Kit。
2814 0
阿里又出新玩法|开箱即用的算法集 MNN Kit
|
机器学习/深度学习 人工智能 移动开发
阿里又出新玩法|开箱即用的算法集 MNN Kit
端智能(On-Device AI)近年来已经从移动开发中的有意思的尝试,慢慢发展成为移动开发工程师核心的工具。今天的移动开发,AI 随处可见:从手机淘宝里的拍立淘,到淘宝直播里的商品识别,到头条的个性化推荐,到抖音直播里的人脸识别,人工智能在移动 app 里发挥的作用越来越大。它也逐渐从 Snapchat 那些社交软件的一些比较好玩的属性(如人脸贴纸),慢慢发展到了淘宝里面那些能够真正为商业赋能的应用场景。在这样的背景下,阿里巴巴淘系技术的MNN团队,近日发布了开箱即用的工具集 MNN Kit。
1084 0
阿里又出新玩法|开箱即用的算法集 MNN Kit
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**:展示算法效果,完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**:Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**:完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**: - **MSER**:用于检测显著区域,提取图像中稳定区域,适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**:通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息,用于物体检测。 - **SVM**:寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
|
1天前
|
存储
基于遗传算法的智能天线最佳阵列因子计算matlab仿真
本课题探讨基于遗传算法优化智能天线阵列因子,以提升无线通信系统性能,包括信号质量、干扰抑制及定位精度。通过MATLAB2022a实现的核心程序,展示了遗传算法在寻找最优阵列因子上的应用,显著改善了天线接收功率。
|
4天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序
本项目展示了基于FPGA与MATLAB实现的三帧差算法运动目标检测。使用Vivado 2019.2和MATLAB 2022a开发环境,通过对比连续三帧图像的像素值变化,有效识别运动区域。项目包括完整无水印的运行效果预览、详细中文注释的代码及操作步骤视频,适合学习和研究。
|
12天前
|
算法
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
本研究利用粒子群算法(PSO)优化分布式电源配电网重构,通过Matlab仿真验证优化效果,对比重构前后的节点电压、网损、负荷均衡度、电压偏离及线路传输功率,并记录开关状态变化。PSO算法通过迭代更新粒子位置寻找最优解,旨在最小化网络损耗并提升供电可靠性。仿真结果显示优化后各项指标均有显著改善。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了基于分组卷积神经网络(GroupCNN)和灰狼优化(GWO)的时间序列回归预测算法。算法运行效果良好,无水印展示。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及详细中文注释。GroupCNN通过分组卷积减少计算成本,GWO则优化超参数,提高预测性能。项目包含操作步骤视频,方便用户快速上手。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目展示了一种基于WOA优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览及核心代码(含中文注释)。算法通过WOA优化网络结构与超参数,结合分组卷积技术,有效提升预测精度与效率。分组卷积减少了计算成本,而WOA则模拟鲸鱼捕食行为进行优化,适用于多种连续优化问题。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法(GA)与分组卷积神经网络(GroupCNN),利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数,提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解;分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现,并提供完整代码及视频教程。注意:展示图含水印,完整程序运行无水印。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于BP神经网络的CoSaMP信道估计算法matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
本文介绍了基于Matlab 2022a的几种信道估计算法仿真,包括LS、OMP、NOMP、CoSaMP及改进的BP神经网络CoSaMP算法。各算法针对毫米波MIMO信道进行了性能评估,通过对比不同信噪比下的均方误差(MSE),展示了各自的优势与局限性。其中,BP神经网络改进的CoSaMP算法在低信噪比条件下表现尤为突出,能够有效提高信道估计精度。
22 2

热门文章

最新文章