Caffe深度学习计算框架
Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia，目前在Google工作。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换：
1 Caffe::set_mode(Caffe::GPU);
Caffe的优势
上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。
MNN支持NPU啦！！！
MNN 会持续关注 NPU 领域的发展。同时，MNN 和华为 NPU 的合作也还在进一步推进中，后续 MNN 的相关代码会在建设更成熟之后开源。我们也同样期待华为在 NPU 方面的进一步发展。
一年的打磨，MNN正式版发布！
MNN 的诞生源于淘系技术部的一群对技术充满热情的同学，在充分的行业调研后认为当时的推理引擎如 TFLite 不足以满足手机淘宝这样一个亿级用户与日活的超级 App 。
FashionBERT 电商领域多模态研究：如何做图文拟合？
目前学术界关于多模态的研究重点在通用领域，针对电商领域的研究相对较少。在多模态数据匹配上，使用 ViLBERT 方法在通用领域的效果确实不错，但是在电商领域，由于提取的 ROI 并不理想，导致效果低于预期。本文提出了一种图文匹配模型—— FashionBERT，其核心问题是如何解决电商领域图像特征的提取或者表达，分享了模型的整体结构及算法，以及在业务上的应用效果和实验数据提升。该论文已经被信息检索领域国际顶级会议 SIGIR20 Industry Track 接收。（文末福利：贾扬清分享人工智能算法和系统的进化）
BigDL：Apache Spark 上的分布式深度学习库
BigDL是 Apache Spark 的分布式深度学习库；使用 BigDL，用户可以将他们的深度学习应用程序编写为标准 Spark 程序，这些程序可以直接运行在现有的 Spark 或 Hadoop 集群之上。为了轻松构建 Spark 和 BigDL 应用程序，为端到端分析 + AI 管道提供了高级Analytics Zoo。
