2017年から今までフルスクリーンとAIの火の戦いが今、「少し前髪」誰見れば、その後、「マルチAI」だった戦いを設定します。
Huawei社はAIキリン970チップ、クアルコム小龍845負けの作成に特化し、AIの排他的にも自社製品のハイライトとして、AIを使用する主要な携帯電話メーカー向けに最適化されています。
マスター呂AIパフォーマンスリスト：Huawei社はサムスンが続き、優勝
最近、マスター呂はキリン970プロセッサAIと10 / Proは、V10の栄光が優勝と軍事を獲得したHuawei社メイト、サムスンS9 / S9 +は小龍845を通じて強いバーストで、2018年第1四半期の四半期の携帯電話AI性能リストにリリース3。
「ニューラルネットワークエンジン（神経エンジン）」、疑いの性能 - 密接iPhone X A11およびiPhone 8プラスを実施することによって、続いてチップを機械学習に特化したハードウェアを統合します。
このAIのパフォーマンスチャートには、インビボで2つのフラッグシップインビボX21およびインビボX20プラスが6番目、7番目にランクインしています。
ルーマスターAIのパフォーマンスランキングから来る？
Master LuのAI性能評価は、現在使用されている3つのニューラルネットワークInception V3、ResNet34、およびVGG16固有のアルゴリズムを使用して、機械によって与えられた画像内容を識別し、確率レベルに従って可能な結果リストを出力する。
最後に、電話機の効率を判断してAIのパフォーマンスを判断し、テストスコアを与えます。
* Inception V3、ResNet34、VGG16これらの3つのニューラルネットワークは、現在、最も成熟したテストソリューションとして認識されています。
その中で、ResNet（残留ネットワーク）は、残存モジュールと従来のSGDを使用して非常に深いネットワークを訓練することができます。
後にネットワーク全体の構造のインセプションの幅と深さで、グーグルが開発したオープンソースニューラルネットワークモデルは、2〜3倍のパフォーマンスを持って来るように拡張することができるよう、
VGG16は、単純で効果的なモデル構造、より正確な見積もり、および他のデータセットの一般化能力が優れていることが特徴です。
なぜユニコーン970のAIは勝つことができますか？
加え（ニューラルネットワーク部）を画期的NPUを分離公に第AIチップと、CPU、GPUのように、DSPは秘AIモバイル・コンピューティング・プラットフォームを構成しました。
Huaweiは、Unicorn 970の開発者であり、唯一のユーザーです。オープン性と適合性を考慮せずに、「特別扱い」を行うことができます。
「一対一の授業」であると思わHuawei社の新チップの最適化に加えて、機械、だけでなく、自分の携帯電話の最適化は、電話+チップのアプリケーションは、「教育、多くの」より多くを行うことができます効果。
ドラゴン845はゲームに入り、より多くの「開発者」を生み出します
小龍845のリリース前に、電話AI開発分野は携帯電話用の独占Huawei社、Huaweiのキリン970のように見える、他の携帯電話メーカーは、「AI」リリース小龍845後まで信頼の少し不足について話をしたいです、携帯電話AIは100本の花です。
835小龍と比較すると、AIの小龍845のコンピューティングパワーが小龍835 3回で、複数のプラットフォームにニューラルネットワークシステムをサポートし、クアルコムはまた、パートナーにAIプラットフォームのエコシステムを開きます。
これに基づいて、Qualcomm Snapdragonチップを使用している携帯電話メーカーは、自社製品の市場競争力の高いAIアプリケーションを開発しています.2018年には、AIの「melee」年になる予定です。
新しい "ブロックチェーン"はAIにどのような影響を与えますか？
ブロックチェインとAIは、おそらく今日最も人気のある2つの技術の方向性です。ブロックチャーンの電話は、次のホットスポットになると予想されます。
平均的な人の目には、クローズド・データ・プラットフォームで集中化された情報を育成することと、オープンなデータ環境で分散アプリケーションを促進することの2つの技術が重複していないようです。
両方とも非常に強力ですが、独自の制限もありますが、技術的に関連しているものもあれば、その分野のアイデアから生まれたものもあります。エフェクトを即座にズームアウトすることができます。
一般的にAIの開発はまだ比較的早い段階にあり、単に人を模倣していますが、携帯電話やIT業界でさえも重要視されていますが、ハードウェアは、携帯電話をスマートにするソフトなアプリケーションです。私たちは、携帯電話会社がAIをより良くする方法を本当に考えてくれることを願っています。
2017年から今までフルスクリーンとAIの火の戦いが今、「少し前髪」誰見れば、その後、「マルチAI」だった戦いを設定します。
Huawei社はAIキリン970チップ、クアルコム小龍845負けの作成に特化し、AIの排他的にも自社製品のハイライトとして、AIを使用する主要な携帯電話メーカー向けに最適化されています。
呂マスターAIのパフォーマンスのリスト：Huaweiが優勝、三星は続いた
最近、マスター呂はキリン970プロセッサAIと10 / Proは、V10の栄光が優勝と軍事を獲得したHuawei社メイト、サムスンS9 / S9 +は小龍845を通じて強いバーストで、2018年第1四半期の四半期の携帯電話AI性能リストにリリース最初の3つ。
「ニューラルネットワークエンジン（神経エンジン）」、疑いの性能 - 密接iPhone X A11およびiPhone 8プラスを実施することによって、続いてチップを機械学習に特化したハードウェアを統合します。
このAIのパフォーマンスチャートには、インビボで2つのフラッグシップインビボX21およびインビボX20プラスが6番目、7番目にランクインされています。
ルーマスターAIのパフォーマンスランキングから来る？
Master LuのAI性能評価は、現在使用されている3つのニューラルネットワークInception V3、ResNet34、およびVGG16固有のアルゴリズムを使用して、機械によって与えられた画像内容を識別し、確率レベルに従って可能な結果リストを出力する。
最後に、電話機の効率を判断してAIのパフォーマンスを判断し、テストスコアを与えます。
* Inception V3、ResNet34、VGG16これらの3つのニューラルネットワークは、現在、最も成熟したテストソリューションとして認識されています。
その中で、ResNet（残存ネットワーク）は、残存モジュールと従来のSGDを使用して非常に深いネットワークを訓練することができます。
Googleが開発したオープンソースのニューラルネットワークモデルでは、Inceptionを使用した後、ネットワーク構造全体の幅と深さを拡張することができ、パフォーマンスが2〜3倍向上します。
VGG16は、単純で効果的なモデル構造、より正確な見積もり、および他のデータセットの一般化能力が優れていることが特徴です。
なぜユニコーン970のAIは勝つことができますか？
最初に公開されたAIチップとして、独立したNPU（ニューラルネットワークユニット）、CPU、GPU、およびDSPを追加し、HiAI人工知能モバイルコンピューティングプラットフォームを開発しました。
Huaweiは、Unicorn 970の開発者であり、唯一のユーザーです。オープン性と適合性を考慮せずに、「特別扱い」を行うことができます。
「一対一の授業」であると思わHuawei社の新チップの最適化に加えて、機械、だけでなく、自分の携帯電話の最適化は、電話+チップのアプリケーションは、「教育、多くの」より多くを行うことができます効果。
ドラゴン845はゲームに入り、より多くの「開発者」を生み出します
小龍845のリリース前に、電話AI開発分野は携帯電話用の独占Huawei社、Huaweiのキリン970のように見える、他の携帯電話メーカーは、「AI」リリース小龍845後まで信頼の少し不足について話をしたいです、携帯電話AIは100本の花です。
835小龍と比較すると、AIの小龍845のコンピューティングパワーが小龍835 3回で、複数のプラットフォームにニューラルネットワークシステムをサポートし、クアルコムはまた、パートナーにAIプラットフォームのエコシステムを開きます。
これに基づいて、クアルコムのSnapdragonチップを使用している携帯電話メーカーは、自社製品の市場競争力の高いAIアプリケーションを開発しており、2018年にはAIの「melee」年になる予定です。
新しい "ブロックチェーン"はAIにどのような影響を与えますか？
ブロックチェインとAIは、おそらく今日最も人気のある2つの技術の方向性です。ブロックチャーンの電話は、次のホットスポットになると予想されます。
平均的な人の目には、クローズド・データ・プラットフォームに対する集中化されたインテリジェンスを育成することと、オープン・データ環境での分散アプリケーションを促進することの2つの技術が重複していないようです。
両方とも非常に強力ですが、独自の制限もありますが、技術的に関連しているものもあれば、その分野のアイデアから生まれたものもあります。エフェクトを即座にズームアウトすることができます。
一般的にAIの開発はまだ比較的早い段階にあり、単に人を模倣していますが、携帯電話やIT業界でさえも重要視されていますが、ハードウェアは、携帯電話をスマートにするソフトなアプリケーションです。私たちは、携帯電話会社がAIをもっと良くする方法を本当に考えてくれることを願っています。
