我们借助支持 5G 的广播摄像机来捕捉超低延迟的实时内容，帮助在家的观众提升体验。北京冬奥村（冬残奥村）运动员娱乐中心，英特尔凭借领先技术为其打造了丰富的娱乐中心整体解决方案。独具创新科技的体验内容将包含：滑雪等冬季运动项目的 VR 模拟器，宇宙飞船和深海潜艇等高科技设备的 VR 模拟，以及各种中国传统文化内容。基于 “现代科技×传统文化×体育” 的完美结合，打造出不同于往届奥运村娱乐中心的沉浸式

在 2023 年夏季，Intel 联合 EMQ和上海交通大学推出了一门短期课程，旨在向国内外高校学生深入讲解和实践 MQTT over QUIC 协议的各项性能。

升级无线驱动程序前，可能需要识别您当前的英特尔® 无线适配器名称和驱动程序版本。请在以下两个选项中选择一项进行操作。注：如果设备管理器下未列出无线适配器，请联系您的原始设备制造商（OEM），寻求更多支持。选项 1（推荐）：自动检测识别使用英特尔® 驱动程序和支持助理自动识别并更新您的驱动程序和软件。这是最简单的方法。英特尔驱动程序和支持助理可以识别您的适配器，并将您的驱动程序更新至最新版本（如有必

本文我们将结合之前开发的 LabVIEW AI 工具包for OpenVINO™工具包部署 YOLO9 模型实现实时目标检测。

100行代码搞定实时视频人脸表情识别

这里的后处理模块其实是复用了PaddleX中提供的参考示例，整体逻辑大家可以参考开篇的那张图片，关于具体的功能模块我们可以直接看其中的头文件。目前 OpenVINO 2022.1的 runtime 可以直接支持对 Paddle 静态模型的读取和加载，但为了追求更好的性能，这里我们还是展示了如果通过 OpenVINO 的 Model Optimizer 工具对下载后的 Paddle 模型进行转换。G

YOLOv5兼具速度和精度，工程化做的特别好，Git clone到本地即可在自己的数据集上实现目标检测任务的训练和推理，在产业界中应用广泛。开源社区对YOLOv5支持实例分割的呼声高涨，YOLOv5在v7.0中正式官宣支持实例分割。

Ultralytics YOLOv5作为最流行的目标检测网络之一，因为其良好的工程化和文档支持，深受广大AI开发者的喜爱，也广泛地应用于工业界实践中。我们在之前的文章《基于OpenVINOTM 2022.1实现YOLOv5推理程序》及 《使用OpenVINOTM预处理API进一步提升YOLOv5推理性能YOLOv5框架的安装以及如何导出YOLOv5 ONNX模型OpenVINOTM 2022.1的

CSL-YOLO: A New Lightweight Object Detection System for Edge Computing论文：https://arxiv.org/abs/2107.04829本文提出了一种新的轻量级卷积方法Cross-Stage Lightweight(CSL)模块，从简单的操作中生成冗余特征。在中间展开阶段用深度卷积代替逐点卷积来生成候选特征。所提出的CSL模

全新 OpenVINO™ 2025.3 版本，为你带来更快的上手体验和更强大的性能。