概述OpenVINO™工具套件是由Intel 推出的用于深度学习推理加速的开源工具集，具有跨平台、高性能的特点。模型转换技术，是通过OpenVINO™工具套件中的模型优化器（Model Optimizer，简称MO，以下提到的MO均指代模型优化器 ) 将预训练好的模型进行格式转换以及拓扑优化的技术。经过模型转换的神经网络模型，可以在实际的部署阶段获得更优异的性能加速比以及更为通用的跨平台特性。本文

社区管理是城市管理的基本单元，也被称为城市精细化治理的“最后一公里”，其对于提升管理效率、提高居民生活幸福感、推动产业转型都有着重要意义。得益于技术创新与经济的快速发展，传统社区正在加速向智慧社区转移。图片来源：Pexels作为智慧社区构建的基础技术，视频分析扮演着重要角色。智能视频分析系统能够通过摄像头等设备，采集社区中的人、车、公共设施等管理对象的视觉数据，并通过服务 器、网关等设备进行自动化

1月6日，由稀土掘金技术社区与英特尔联合发起的第一届「掘金未来大会」在北京震撼开幕，本次大会以 “与开发者同行，掘金数智未来” 为主题，线上线下联动，从技术和商业双视角探索产业数字化升级突围之法，在行业内引发热烈反响。

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。

OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是由Intel开发的一个开源计算机视觉和深度学习工具套件。它旨在帮助开发者和研究人员优化他们的计算机视觉和深度学习模型，以便在Intel的硬件平台上获得更高的性能。

在该项目中，基于N97的哪吒平台通过Java API实现了基于segmentation 模型的分割代码，并且成功处理图片并展示。后续笔者将基于OpenVINO™ 实现OCR，背景扣除等模型实现。

诺达佳机器人控制器，搭载英特尔处理器，以其强大的性能和稳定性，为AI机器人长期无故障运行提供了坚实的基础。随着AI技术的不断发展，机器人的应用领域将更加广泛，在医疗、餐饮、酒店、零售、工厂等多个场景中发挥重要作用。

为满足行业需要，英特尔始终致力于推动技术的开放性和互操作性，与行业伙伴携手帮助企业克服数字化转型中的挑战。在此过程中，英特尔不仅持续投资工业所需的芯片和技术，还专注于边缘端负载整合，更是通过包括英特尔工业边缘洞见平台（EII）和英特尔工业边缘控制平台（ECI）在内的边缘软件平台，持续赋能工业生态系统。

概述：目标检测是计算机视觉上的一个重要任务，本文介绍的是YOLO算法，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，它是目标检测中实现端到端目标检测的佼佼者，从YOLOv1到YOLOv5其中在数据处理、网络结构上都做了不少优化，而YOLOv5能够达到体积更小、精度更好，本文就从零开始介绍如何通过用TensorFlow 对YO

01数据分析与加载1.1 数据分析1. 数据分析与加载数据概览：7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论推荐实验：情感/观点/评论 倾向性分析数据来源：携程网原数据集：ChnSentiCorp_htl，由 谭松波 老师整理的一份数据集加工处理：构造平衡数据，即正向评论与负向评论数量接近，各2000多条。数据集详细信息：https://github.com/Soph