serving_default... NOT_RUN layerType: Parameter execType: unknown_I8 realTime (ms): 0.000 cpuTime (ms): 0.000
FakeQuantize_12 EXECUTED layerType: Subgraph execType: jit_avx512_I8 realTime (ms): 0.176 cpuTime (ms): 0.176
FakeQuantize_12... EXECUTED layerType: Reorder execType: jit_uni_I8 realTime (ms): 0.112 cpuTime (ms): 0.112
Multiply_26793 EXECUTED layerType: Convolution execType: brgconv_avx512_I8 realTime (ms): 0.453 cpuTime (ms): 0.453
efficientnet-li... NOT_RUN layerType: FakeQuantize execType: undef realTime (ms): 0.000 cpuTime (ms): 0.000
FakeQuantize_34 NOT_RUN layerType: FakeQuantize execType: undef realTime (ms): 0.000 cpuTime (ms): 0.000
efficientnet-li... NOT_RUN layerType: FakeQuantize exec
repositories { | |
mavenCentral() | |
def github = ivy { | |
url "https://github.com/" | |
patternLayout { | |
artifact '/[organisation]/[module]/releases/download/[revision]/openvino-[revision]-[classifier].[ext]' | |
} |
Современное машинное обучение является мощным инструментом для достижения качества работы алгоритмов на уровне способностей человека. В частности, прикладное применение искуственного интеллекта решает трудоемкие задачи в промышленности, медицине, образовании и искусстве. Но можно ли воспользоваться текущими открытиями в этой сфере, чтобы сделать жизнь человека не только проще и безопаснее, но и счастливее? Ответ на этот вопрос мы предлагаем дать в рамках нашего кейса.
Ежедневно только местные сообщества о животных публикуют десятки сообщений о потере домашних питомцев или найденных на улице бездомных кошек и собак. Каждая история потери травмирует семьи хозяев, а добрые люди, приютившие животных дома не всегда имеют возможность долгосрочно искать хозяина.
Мы ожидаем от вас создание проекта сервиса по поиску домашних животных, который на базовом уровне мог бы автоматически принимать и сопоставлять объявления, основываясь на всей доступн
using System.Diagnostics; | |
float[,] image = new float[10000, 10000]; | |
var rng = new Random(); | |
for (int i = 0; i < image.GetLength(0); i += 1) | |
{ | |
for (int j = 0; j < image.GetLength(1); j += 1) | |
{ | |
image[i, j] = ((float)rng.Next()) / Int32.MaxValue; | |
} |