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为此本项目利用黄斑区眼底彩照及OCT扫描图像，构建基于深度学习算法的黄斑病变检测模型用于常见9类黄斑区病变的检测，为此深度学习模型在分类眼底彩照和OCT图像时都展现出了高准确度、敏感度及特异度，基于OCT图像的检测效果略优于眼底彩照。
哪吒（Nezha）开发套件以信用卡大小（85 x 56mm）的开发板-哪吒（Nezha）为核心，哪吒采用Intel® N97处理器（Alder Lake-N），最大睿频3.6GHz，Intel® UHD Graphics内核GPU，可实现高分辨率显示；板载LPDDR5内存、eMMC存储及TPM 2.0，配备GPIO接口，支持Windows和Linux操作系统，这些功能和无风扇散热方式相结合，为各种
简介 intel推出基于N97(Alder lake)的哪吒开发板, 为边缘计算、工业控制等领域提供了新的硬件、软件平台, 可以支持OpenVINO、oneAPI等开发工具.
哪吒开发板是专为支持入门级边缘AI应用程序和设备而设计，能够满足人工智能学习、开发、实训等应用场景。为了测试该开发板的推理性能，同时测试所推出的[OpenVINO™ C# API](https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API)项目能否应用到该开发板上，我们使用该开发板，结合OpenVINO™ C# API的异步推理功能，加速深度学习推理速度。
本项目在哪吒开发板上使用OpenVINO(C++)推理模型，并通过OpenVINO™ Model Server进行模型部署的过程，可以看出OpenVINO的使用还是比较方便、简洁的，推理速度也很快。
随着工业4.0的到来，工业上使用深度学习越来越频繁，为了更好的适应市场的发展和行业的发展，参考著名开源作者颜国进英特尔边缘计算创新大使的项目，结合自己对行业的了解。开发下面项目案例 一、什么是YOLO YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它的特点是实时性能较强。传统的目标检测算法通常分为两个阶段：首先使用区域提取方法生成候选目标区域，然后对这些候选区域进行分类
GeekBench 6/GeekBench AI跑分，如何进入BIOS，以及更改PL1/PL2尝试提升性能，针对开发板设计提出的建议
Intel N97 处理器 Intel N97 是一款面向入门级市场的处理器，属于 Intel Alder Lake-N 系列，专为轻量办公、教育设备和超低功耗笔记本设计。 基本参数： 架构： 基于 Alder Lake-N，采用仅 E-Core 的设计，没有高性能的 P-Core。此设计用于降低成本和功耗。 核心数量和线程： 4核心4线程，所有核心都是 Gracemont（E-Cores）。 频
英特尔作为IT领域的领军企业，为开发者们提供了全面的支持，包括芯片、开发套件、培训课程和开发环境等。为了更好地与开发者互动，英特尔发起了“走近开发者”活动，其中包括哪吒开发套件的免费试用机会、AI创新计划以及有奖征文活动。
背景 在当今快速发展的科技世界里，嵌入式计算平台已经成为创新和学习的重要工具。哪吒开发板和NVIDIA Jetson Nano便是其中的佼佼者，各自以其独特的魅力吸引着不同的用户群体。哪吒开发板和NVIDIA Jetson Nano聚焦于人工智能和机器学习领域，凭借其强大的GPU处理能力和优化的软件环境，为开发者提供了在边缘设备上实现复杂计算任务的可能性。探讨这两款开发板的目的在于理解不同应用场景
2024 Intel®“走近开发者”互动活动-哪吒开发套件免费试用AI创新计划：哪吒开发板是专为支持入门级边缘AI应用程序和设备而设计，能够满足人工智能学习、开发、实训等应用场景。为了测试该开发板的推理性能，同时测试所推出的OpenVINO™ C# API项目能否应用到该开发板上，我们使用该开发板，结合OpenVINO™ C#
之前分享了哪吒开发板Ubuntu22.04系统的安装和基于OpenVINO(C++)推理Transformer模型的过程，这篇文章分享一下如何通过OpenVINO™ Model Server将模型部署在开发版上。 OpenVINO™ Model Server OpenVINO™ Model Server(OVMS)是一个高性能的模型部署系统，使用C++实现，并在Intel架构上的部署进行了优化，
上篇文章分享了哪吒开发板的开箱和Ubuntu22.04系统的安装，这篇文章将分享一下我使用哪吒开发板在iGPU上使用OpenVINO(C++)推理Transformer模型的过程。 OpenVINO配置 在OpenVINO官网下载linux版本的压缩包到开发板上将压缩包解压 tar -zxvf l_openvino_toolkit_ubuntu22_2024.3.0.
7月底在我颜导的群里看到了2024 Intel®“走近开发者”互动活动，刚好最近项目在尝试使用OpenVINO进行部署，便申请了一张哪吒开发板试用，提交申请一两周收到官方初选通过的邮件，三天后开发板就通过顺丰快递到了我的手上，速度还是很快的。 开发板介绍 哪吒（Nezha）开发套件以信用卡大小
关于哪吒开发板 哪吒（Nezha）开发套件以信用卡大小（85 x 56mm）的开发板-哪吒（Nezha）为核心，采用英特尔®处理器 N97（Alder Lake-N），结合了高性能和低功耗的特性。它支持四核 SoC，时钟频率高达 3.60GHz&
哪吒（Nezha）开发套件以信用卡大小（85 x 56mm）的开发板-哪吒（Nezha）为核心，采用英特尔®处理器 N97（Alder Lake-N），结合了高性能和低功耗的特性。它支持四核 SoC，时钟频率高达 3.60GHz，TDP 仅为 12W。 其内置 GPU 用于 高分辨率显示。哪吒保持了 85mm x 56mm 信用卡大小的外形尺寸，与树莓派相同，包括高达 8GB 的 LPDDR5 系
我们在平常长途回家，大多数多会上高速，但高速一般在节假日都会特别堵。所以这时候走应急车道的车还真不少，每每看到这些不排队的车主，真恨的有些牙痒，于是想结合OpenVINO™ 来实现一个类似于应急车道识别违法的案例，由于这篇文章没有代码部分，所以文章只讲述大致的思路，以及最终结果展示。
扬科技针对边缘 AI 行业开发者推出的哪吒（Nezha）开发套件，以信用卡大小（85 x 56mm）的开发板-哪吒（Nezha）为核心，哪吒采用 Intel® N97 处理器（Alder Lake-N），最大睿频 3.6GHz，Intel® UHD Graphics 内核GPU，可实现高分辨率显示；板载 LPDDR5 内存、eMMC 存储及 TPM 2.0，配备 GPIO 接口，支持 Window
本文将探讨在OpenVINO™的赋能下，如何在不足千元的AI开发板上部署Stable-Zephyr-3b模型，构建聊天机器人，成为实现AI无处不在愿景的重要组成部分之一。
在该项目中，我们基于英特尔开发套件哪吒为硬件基础实现了Java在 Ubuntu 22.04 系统上成功使用OpenVINO™ Java API，并且成功允许了Yolov8模型，验证了Java可以在各种硬件平台上快速部署和运行，同时简化了Java开发者对于AI类项目的上手难度。后续我还会将继续使用 OpenVINO™ Java API 在 英特尔开发套件上部署更多的深度学习模型。
英特尔® 视频 AI 计算盒，可以用于各种业务场景使用的推理模型不计其数，调优和再训练已经成了当前的热门工作内容。
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