Recentemente, o QQ móvel lançou formalmente a função "Sala de dança de alta energia". A nova função baseia-se na tecnologia 'Limitação do movimento de membros', que é suportada exclusivamente pelo Centro de Visão de Computador de AI da Tencent. Ele também incorpora o mecanismo de processamento neural de Qualcomm snapdragon Referido como SNPE) SDK, fornecerá conteúdo mais personalizado e experiência de usuário para que os jovens possam se socializar.
O QQ móvel é uma das aplicações sociais mais populares da Internet móvel na China, que é popular entre os jovens. No terceiro trimestre de 2017, o número de QQ ativos mensais contabiliza 652,9 milhões em dispositivos móveis inteligentes. A realização do QQ Mobile 'High Energy Dance Room' É a primeira colaboração entre a Qualcomm e a Tencent no campo da inteligência artificial e a primeira aplicação bem sucedida da SNPE na indústria da Internet na China. A cooperação entre ambas as partes realizou a entrada de tecnologia de inteligência artificial e trouxe a maior experiência de suporte de inteligência artificial a uma escala maior, Entre a comunidade de usuários mais jovens e jovens.
Através do SDK SNPE, esta função pode executar diretamente a rede neural de inteligência artificial correspondente no telefone celular sem a necessidade de processamento na nuvem, em particular, o usuário pode gravar diretamente o video curto dançando de acordo com o prompt da tela e compartilhar a dança interativa através da cadeia de relacionamento social QQ O Video Qualcomm SNPE oferece um estúdio de dança de alto desempenho com um ambiente operacional de alto desempenho e eficiência energética que reduz significativamente o tempo necessário para reconhecer a pose humana e permite que os usuários desfrutem de uma experiência de dança mais suave e divertida.
A execução de algoritmos de inteligência artificial no lado do terminal oferece muitas vantagens em relação à inteligência artificial que corre na nuvem, como resposta instantânea, maior confiabilidade, maior proteção de privacidade e uso eficiente da largura de banda da rede, etc. Para facilitar os desenvolvedores e OEMs Usando computação heterogênea no ponto final, a Qualcomm introduziu o SNPE em 2016 para permitir que os OEMs e desenvolvedores de aplicativos executem seus próprios nervos nos terminais snapdragon, como smartphones, câmeras de segurança, automóveis e drones Modelos de rede e sem ter que estar conectado à nuvem, fornecem experiências profundas orientadas para o aprendizado, como conversão de estilo e filtros (aplicações de realidade aumentada), detecção de cena, reconhecimento facial, compreensão da linguagem natural, rastreamento e evitação de objetos, gestos e texto Reconhecimento, etc. SNPE está disponível nas plataformas móveis da série Snapdragon 600 e 800 e oferece suporte a estruturas genéricas de aprendizagem profunda como Caffe, Caffe2 e Tensorflow com suporte para camadas personalizadas, incluindo software de tempo de execução, bibliotecas, APIs, Ferramentas de conversão de modelo off-line, código de exemplo, documentação e ferramentas de depuração e benchmarking.
Por exemplo, o Facebook anunciou planos para integrar a SNPE nas capacidades da câmera de seu aplicativo do Facebook para promover o suporte aprimorado da Caffe2, além do QQ 'High Energy Dance Room' Características realistas (AR) Comparadas com a implementação usual da CPU, o Facebook pode explorar o SNPE para oferecer melhorias de desempenho de até 5X com base em GPUs Adreno para uma captura AR mais suave, perfeita e realista de fotos e vídeos ao vivo Características da aplicação.
Além disso, o número de modelos equipados com terminais móveis plataforma móvel Snapdragon também foi alcançado por SNPE mais avançado lado do terminal da experiência de inteligência artificial. Por exemplo, OPPO R11s aproveitar a perfeita colaboração em ciência e tecnologia Dinastia Shang miniaturização do modelo de algoritmos inovadores e SNPE totalmente Xiaolong jogado 660 movendo plataforma GPU, DSP poder de computação, melhora drasticamente a velocidade de processamento das aplicações de inteligência artificial que funcionam em tempo R11s, enquanto reduz o consumo de energia para otimizar a experiência de câmera, por exemplo, na rede não-estatal, o usuário pode em tempo real para fotos aumentando o modo retrato e um efeitos borrão. além disso, graças SNPE, 128 pode caracterizar um T5 além de correspondência inteligente rosto Snapdragon 835 suportado por uma plataforma móvel, varredura facial é concluída em apenas 0,4 segundos e reconhecimento facial para ajudar os usuários facilmente e rapidamente desbloquear o telefone.
Qualcomm no início de dezembro deste ano, acaba de lançar o Snapdragon 845 é de terceira geração da plataforma móvel de inteligência artificial da Qualcomm. Em comparação com a geração anterior system-on-chip (SoC), Snapdragon 845 traz quase três vezes o desempenho geral da inteligência artificial. que SNPE SDK, além de já apoiou quadro Google TensorFlow e Facebook Caffe / Caffe2, mas também adiciona suporte para Tensorflow Lite eo novo ONNX pode ajudar os desenvolvedores a facilmente usar a estrutura de sua escolha, incluindo Caffe2, CNTK e MxNet.
Recentemente, QQ móvel lançado oficialmente o recurso de 'sala de dança de alta energia', o novo recurso é baseado Tencent AI Lab Visão Computacional Centro de apoio exclusivo de 'movimentos do corpo de rastreamento' tecnologia, e combina motor de processamento neural (Mecanismo de Processamento Neural Snapdragon Qualcomm Snapdragon, o seguinte refere SNPE) SDK, irá fornecer conteúdo e experiência do usuário mais personalizada e social dos jovens.
O QQ móvel é uma das aplicações sociais mais populares da Internet móvel na China, que é popular entre os jovens. No terceiro trimestre de 2017, o número de QQ ativos mensais contabiliza 652,9 milhões em dispositivos móveis inteligentes. A realização do QQ Mobile 'High Energy Dance Room' É a primeira colaboração entre a Qualcomm e a Tencent no campo da inteligência artificial e a primeira aplicação bem sucedida da SNPE na indústria da Internet na China. A cooperação entre ambas as partes realizou a entrada de tecnologia de inteligência artificial e trouxe a maior experiência de suporte de inteligência artificial a uma escala maior, Entre a comunidade de usuários mais jovens e jovens.
Através do SDK SNPE, esta função pode executar diretamente a rede neural de inteligência artificial correspondente no telefone celular sem a necessidade de processamento na nuvem, em particular, o usuário pode gravar diretamente o video curto dançando de acordo com o prompt da tela e compartilhar a dança interativa através da cadeia de relacionamento social QQ O Video Qualcomm SNPE oferece um estúdio de dança de alto desempenho com um ambiente operacional de alto desempenho e eficiência energética que reduz significativamente o tempo necessário para reconhecer a pose humana e permite que os usuários desfrutem de uma experiência de dança mais suave e divertida.
A execução de algoritmos de inteligência artificial no lado do terminal oferece muitas vantagens em relação à inteligência artificial que corre na nuvem, como resposta instantânea, maior confiabilidade, maior proteção de privacidade e uso eficiente da largura de banda da rede, etc. Para facilitar os desenvolvedores e OEMs Usando computação heterogênea no ponto final, a Qualcomm introduziu o SNPE em 2016 para permitir que os OEMs e desenvolvedores de aplicativos executem seus próprios nervos nos terminais snapdragon, como smartphones, câmeras de segurança, automóveis e drones Modelos de rede e sem ter que estar conectado à nuvem, fornecem experiências profundas orientadas para o aprendizado, como conversão de estilo e filtros (aplicações de realidade aumentada), detecção de cena, reconhecimento facial, compreensão da linguagem natural, rastreamento e evitação de objetos, gestos e texto Reconhecimento, etc. SNPE está disponível nas plataformas móveis da série Snapdragon 600 e 800 e oferece suporte a estruturas genéricas de aprendizagem profunda como Caffe, Caffe2 e Tensorflow com suporte para camadas personalizadas, incluindo software de tempo de execução, bibliotecas, APIs, Ferramentas de conversão de modelo off-line, código de exemplo, documentação e ferramentas de depuração e benchmarking.
Por exemplo, o Facebook anunciou planos para integrar a SNPE nas capacidades da câmera de seu aplicativo do Facebook para promover o suporte aprimorado da Caffe2, além do QQ 'High Energy Dance Room' Características realistas (AR) Comparadas com a implementação usual da CPU, o Facebook pode explorar o SNPE para oferecer melhorias de desempenho de até 5X com base em GPUs Adreno para uma captura AR mais suave, perfeita e realista de fotos e vídeos ao vivo Características da aplicação.
Além disso, vários terminais móveis equipados com plataformas móveis Snapdragon também implementaram experiências de AI de terminal mais avançadas com o SNPE, por exemplo, o OPPO R11s faz uso do modelo de algoritmo inovador da miniaturização da Soup Slim em perfeita colaboração com o SNPE, Jogue a plataforma móvel Xiaolong 660 GPU, poder de computação DSP, um aumento substancial nas aplicações de inteligência artificial R11s, velocidade de processamento de tempo de execução, enquanto reduz o consumo de energia para otimizar a experiência da câmera, por exemplo, em estado não conectado à rede, o usuário pode foto em tempo real Aumente os retratos e os efeitos do bokeh, etc. Da mesma forma, graças ao SNPE suportado pela plataforma móvel Snapdragon 835, um mais 5T combina inteligentemente as 128 características de um rosto, completando uma varredura facial em apenas 0,4 segundos e procedendo Reconhecimento facial para ajudar os usuários a desbloquear o telefone com facilidade e rapidez.
O Snapdragon 845, que a Qualcomm apenas apresentou no início de dezembro deste ano, é a plataforma móvel de terceira geração da Qualcomm, oferecendo quase três vezes a melhoria global do desempenho da AI em relação ao seu antecessor, System-on-Chip (SoC). O SNPE SDK, além das estruturas Google TensorFlow e Facebook Caffe / Caffe2, adiciona suporte para o Tensorflow Lite e o novo ONNX para facilitar aos desenvolvedores usar o framework de sua escolha, incluindo Caffe2, CNTK e MxNet.
