最近、モバイルQQは正式に「高エネルギーダンス部屋」機能を立ち上げ、新機能が技術「を追跡する体の動き」のテンセントAIラボコンピュータビジョンセンターの排他的支援をベースにしており、クアルコムのSnapdragon神経処理エンジン（キンギョソウ神経処理エンジン兼ね備え、以下の通りですSNPEと呼ばれる）SDKは、よりパーソナライズされたコンテンツとユーザーエクスペリエンスを提供し、若者が交流できるようにします。
モバイルQQは若い人たち、APPのモバイルインターネット最大のソーシャル体の一つで非常に人気があります。2017年第三四半期、月の数はQQスマートモバイルデバイスが6.529億まで住んでいます。モバイルQQは、「高エネルギーのダンスの部屋」の機能を実現しますクアルコムは、人工知能の分野でのテンセントとの初のコラボレーションで、中国のインターネット業界におけるSNPEの最初の成功したアプリケーションです。より大きなスケールをサポートするための入り口軽量人工知能、人工知能のリーダーシップの経験を達成するための二国間協力、より若く、若いユーザーコミュニティの中で。
SNPE SDKにより、この機能は、クラウド内で処理されることなく、人工ニューラルネットワークを対応する携帯電話上で直接実行することができます。具体的には、ユーザが直接画面上のプロンプトアクションのショートダンスのビデオを記録し、QQ社会的関係チェーンを通じて、インタラクティブなダンスを共有することができます、動作環境の高エネルギーダンスパフォーマンスとエネルギー効率のための余地を提供するために、大幅に身体を削減する動画。クアルコムSNPEは推定認識時間をもたらす、ユーザーはスムーズに、楽しくダンスを楽しむことができます。
クラウドでの人工知能人工知能アルゴリズムは、インスタント応答など多くの利点を、持って実行している端末側で実行されていると比べると、開発を可能にするために、信頼性、プライバシーの強化、およびネットワーク帯域幅などの効率的な利用を強化し、OEMメーカーは、より簡単にすることができます最終的にはヘテロジニアス・コンピューティングの使用は、クアルコムが2016年にSNPEを立ち上げ、OEMメーカーやアプリケーション開発者は、スマートフォン、セキュリティカメラ、および無人機や他の車のように、小龍を搭載した端末内に自分の神経を実行することができますこのようなスタイルや変換フィルタなどのネットワークモデル、およびクラウドと接続するための絶対必要はありません、それは経験主導型学習の深さを提供することができ、（拡張現実アプリケーション）、シーン検出、顔認識、自然言語理解、オブジェクトの追跡と回避、ジェスチャーやテキスト認識。SNPEなカフェ、Caffe2とTensorflowなどの一般的な深さの学習フレームワークをサポートし、適切なキンギョソウ600および800シリーズのモバイルプラットフォーム、およびカスタムの支持層を提供する。SDKには、ランタイム・ソフトウェア・ライブラリ、APIを含みオフラインモデル変換ツール、サンプルコード、ドキュメント、デバッグおよびベンチマークツール。
例えば、Facebookは、モバイルQQ「高エネルギーダンスルーム」に加えて、Facebookアプリケーションのカメラ機能にSNPEを統合する計画を発表しました。現実（AR）特性を実現しました。一般的なCPUによって実現に比べ、Facebookはので、より多くの、滑らかでシームレスかつ現実的なARを実現するために写真やライブビデオを撮影するとき、SNPE、副腎GPUに基づいて5倍のパフォーマンス向上を使用することができますアプリケーション特性。
また、キンギョソウモバイルプラットフォーム携帯端末を搭載したモデルの数も、人工知能の経験のSNPEより高度な端末側で達成されている。例えば、OPPO R11Sは完全に革新的なアルゴリズムのモデルとSNPEの科学技術殷王朝の小型化に最適なコラボレーションを活用します小龍が写真にリアルタイムでカメラの経験を最適化するために、消費電力を低減しながら、劇的にユーザーができ、非国家ネットワークで、例えば、R11S時間で実行されている人工知能のアプリケーションの処理速度が向上し、660移動プラットフォームのGPU、DSPのコンピューティングパワーを果たしましたまた、感謝SNPE、128は5Tプラスインテリジェントマッチング面キンギョソウ835は、モバイルプラットフォームによってサポートされる機能があり、顔のスキャンがちょうど0.4秒で完了します。ポートレートモードと背景ぼかし効果を高め、顔の認識は、簡単かつ迅速に携帯電話のロックを解除するのに役立ちます。
今年は、ちょうどキンギョソウ845を開始した12月上旬にクアルコムは、クアルコムの第三世代人工知能のモバイルプラットフォームです。前世代システムオンチップ（SoC）と比較すると、キンギョソウ845は、人工知能の約3倍の全体的なパフォーマンスをもたらします。加えて、これSNPE SDK既にGoogle TensorFlowおよびFacebookのカフェ/ Caffe2フレームワークをサポートするために、だけでなく、Tensorflow Liteは、新たなONNXのサポートを追加すると、開発者が容易にCaffe2、CNTKとMxNet含めて、自分の好きなフレームワークを使用することができます。
最近、モバイルQQは正式に「高エネルギーダンス部屋」機能を立ち上げ、新機能が技術「を追跡する体の動き」のテンセントAIラボコンピュータビジョンセンターの排他的支援をベースにしており、クアルコムのSnapdragon神経処理エンジン（キンギョソウ神経処理エンジン兼ね備え、以下の通りですSNPEと呼ばれる）SDKは、よりパーソナライズされたコンテンツとユーザーエクスペリエンスを提供し、若者が交流できるようにします。
モバイルQQは若い人たち、APPのモバイルインターネット最大のソーシャル体の一つで非常に人気があります。2017年第三四半期、月の数はQQスマートモバイルデバイスが6.529億まで住んでいます。モバイルQQは、「高エネルギーのダンスの部屋」の機能を実現しますクアルコムは、人工知能の分野でのテンセントとの初のコラボレーションで、中国のインターネット業界におけるSNPEの最初の成功したアプリケーションです。より大きなスケールをサポートするための入り口軽量人工知能、人工知能のリーダーシップの経験を達成するための二国間協力、若いユーザー・グループの幅が広がります。
SNPE SDKにより、この機能は、クラウド内で処理されることなく、人工ニューラルネットワークを対応する携帯電話上で直接実行することができます。具体的には、ユーザが直接画面上のプロンプトアクションのショートダンスのビデオを記録し、QQ社会的関係チェーンを通じて、インタラクティブなダンスを共有することができます、動作環境の高エネルギーダンスパフォーマンスとエネルギー効率のための余地を提供するために、大幅に身体を削減する動画。クアルコムSNPEは推定認識時間をもたらす、ユーザーはスムーズに、楽しくダンスを楽しむことができます。
クラウドでの人工知能人工知能アルゴリズムは、インスタント応答など多くの利点を、持って実行している端末側で実行されていると比べると、開発を可能にするために、信頼性、プライバシーの強化、およびネットワーク帯域幅などの効率的な利用を強化し、OEMメーカーは、より簡単にすることができます最終的にはヘテロジニアス・コンピューティングの使用は、クアルコムが2016年にSNPEを立ち上げ、OEMメーカーやアプリケーション開発者は、スマートフォン、セキュリティカメラ、および無人機や他の車のように、小龍を搭載した端末内に自分の神経を実行することができますこのようなスタイルや変換フィルタなどのネットワークモデル、およびクラウドと接続するための絶対必要はありません、それは経験主導型学習の深さを提供することができ、（拡張現実アプリケーション）、シーン検出、顔認識、自然言語理解、オブジェクトの追跡と回避、ジェスチャーやテキスト認識。SNPEなカフェ、Caffe2とTensorflowなどの一般的な深さの学習フレームワークをサポートし、適切なキンギョソウ600および800シリーズのモバイルプラットフォーム、およびカスタムの支持層を提供する。SDKには、ランタイム・ソフトウェア・ライブラリ、APIを含みオフラインモデル変換ツール、サンプルコード、ドキュメント、デバッグおよびベンチマークツール。
例えば、Facebookは、モバイルQQ「高エネルギーダンスルーム」に加えて、Facebookアプリケーションのカメラ機能にSNPEを統合する計画を発表しました。現実（AR）特性を実現しました。一般的なCPUによって実現に比べ、Facebookはので、より多くの、滑らかでシームレスかつ現実的なARを実現するために写真やライブビデオを撮影するとき、SNPE、副腎GPUに基づいて5倍のパフォーマンス向上を使用することができますアプリケーション特性。
また、キンギョソウモバイルプラットフォーム携帯端末を搭載したモデルの数も、人工知能の経験のSNPEより高度な端末側で達成されている。例えば、OPPO R11Sは完全に革新的なアルゴリズムのモデルとSNPEの科学技術殷王朝の小型化に最適なコラボレーションを活用します小龍が写真にリアルタイムでカメラの経験を最適化するために、消費電力を低減しながら、劇的にユーザーができ、非国家ネットワークで、例えば、R11S時間で実行されている人工知能のアプリケーションの処理速度が向上し、660移動プラットフォームのGPU、DSPのコンピューティングパワーを果たしましたまた、感謝SNPE、128は5Tプラスインテリジェントマッチング面キンギョソウ835は、モバイルプラットフォームによってサポートされる機能があり、顔のスキャンがちょうど0.4秒で完了します。ポートレートモードと背景ぼかし効果を高め、顔の認識は、簡単かつ迅速に携帯電話のロックを解除するのに役立ちます。
今年は、ちょうどキンギョソウ845を開始した12月上旬にクアルコムは、クアルコムの第三世代人工知能のモバイルプラットフォームです。前世代システムオンチップ（SoC）と比較すると、キンギョソウ845は、人工知能の約3倍の全体的なパフォーマンスをもたらします。加えて、これSNPE SDK既にGoogle TensorFlowおよびFacebookのカフェ/ Caffe2フレームワークをサポートするために、だけでなく、Tensorflow Liteは、新たなONNXのサポートを追加すると、開発者が容易にCaffe2、CNTKとMxNet含めて、自分の好きなフレームワークを使用することができます。
