本文详细介绍了如何在Android应用中集成MindSporeLite实现端侧AI推理，以手写数字识别为例。主要内容包括：1）将MindSporeLite AAR库集成到Android项目；2）封装推理帮助类，从assets加载.ms模型文件；3）实现Bitmap到32x32灰度图的预处理；4）执行推理并解析输出结果。文章提供了完整的Java代码示例，涵盖模型加载、数据转换、推理执行和结果处理等核

本文提出一种基于MindSpore的多模态训练优化方案，针对跨模态特征不对齐和算力负载失衡两大核心问题，构建了三位一体的解决方案。首先通过分层跨模态注意力机制（HCMA）实现文本-图像多粒度特征对齐，提升细粒度语义匹配精度12.5%；其次采用异构算力动态调度技术，使算力利用率从48%提升至85%；最后设计跨模态蒸馏方法，实现小模型精度逼近大模型的同时速度提升5倍。实验表明，该方案有效解决了&quo

参数越多，模型越复杂，能够捕捉更复杂的模式，但也意味着更高的存储和计算需求。在深度学习中，‌参数‌指的是模型中可通过训练不断更新的数值，主要包括权重（Weights）和偏置（Biases）。它主要基于模型中每个模块的参数数量进行累加，核心思想是：‌模型总参数量 = 所有层参数量之和‌。此外，参数量还影响模型的训练时间和资源消耗。综上所述，大模型参数量的计算不仅依赖于各模块的结构设计，还需结合具体模

摘要：DeepSeek-R1作为高性能开源大语言模型面临部署成本高的问题。MindSpore Transformers框架通过知识蒸馏技术，将DeepSeek-R1的推理能力迁移至轻量化学生模型。该方案采用师生训练范式，结合动态温度系数、注意力对齐等优化策略，在昇腾算力支持下实现高效蒸馏。实践表明，蒸馏后模型体积显著减小，推理延迟降低60%以上，同时保留原模型的思维链推理能力。该国产化方案为大模型

为了解决这一问题，中科院自动化所提出了FastSAM模型，通过将分割一切任务重新划分为全实例分割和提示指导选择两个子任务，用带实例分割分支的常规 CNN 检测器以高出50倍的运行速度实现了与SAM方法相当的性能，是首个实时分割⼀切的基础模型。无需额外训练，能够不考虑矿石的其他特征而单独分割出不同种类的矿石，实现粒度检测的自动化。FastSAM-MindSpore通过将任务转换为实例分割任务，并仅使

浙江大学求是特聘教授纪守领以AI安全的发展历程为切入点，介绍了传统AI安全与大模型安全的演进关系，并论证了算法安全与系统安全协同防御的必要性。在整个论坛期间学生们互动积极，深度互动提问达到了50余次，此次昇思AI安全论坛与创新技术研讨会，为所有对AI安全领域充满兴趣的学子搭建了一个与专家面对面交流学习的平台，使学生们得以了解MindSpore Trusted AI在AI安全领域中的使用，进一步激发

摘要：华为昇思MindSpore与CANN协同优化技术显著提升AI计算性能。通过计算图融合、智能内存管理、高性能算子实现等关键技术，在昇腾AI处理器上实现训练效率提升35%、内存占用降低60%的优化效果。文章详细介绍了自动并行、动态形状支持等创新技术方案，并提供了实际配置建议和性能分析工具使用方法。这一软硬件协同优化体系为大规模深度学习应用提供了高效解决方案，将持续推动AI计算性能突破。

在本项目中使用的模型为。

至此，我们基于预训练模型，通过相似度对比，快速实现了对于易点通机器人QA以及简单推荐功能的支持。那么下一步就要把这个功能封装成一个REST API，在云上部署起来，提供给IDE或者其它客户端使用。

转载地址：MindSpore21天实战营(1)：基于MindSpore Lite开发目标检测的安卓APP实战_MindSpore_昇腾论坛_华为云论坛作者：胡琦基于MindSpore Lite开发目标检测的安卓APP实战“零”基础的Copy攻城狮居然敢实战MindSpore Lite开发目标检测的安卓APP，谁给的勇气？是梁静茹吗？前言大家好，我是Copy攻城狮胡琦，有幸参与华为业界首个全场景AI