在该项目中，我们结合之前开发的 OpenVINO C# API 项目部署YOLOv8 OBB 模型，成功实现了旋转对象目标检测，并且根据不同开发者的使用习惯，同时提供了OpenCvSharp以及Emgu.CV两种版本，供各位开发者使用

EAGLE-3作为新一代投机解码(speculative decoding)技术的重要突破，其核心价值在于突破了传统投机解码依赖完全独立草稿模型的技术局限。

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在2022中国数据与存储峰会上，来自英特尔的三位技术专家英特尔数据中心事业部 云解决方案架构师高伟、英特尔中国政企事务部及全球OEM解决方案经理吴国安、英特尔网络与边缘计算事业部云计算软件开发工程师裴迪分别从CSAL/WSR、持久内存存储和IPU SPDK存储卸载加速/优化的角度对数据存储的问题给出了解读。这些技术各有特色，依托各自强大的优势鼎立支持英特尔的技术发展。

在医疗、工业等领域，行业知识库的构建已经成为了一个普遍需求，通过LLM与OpenVINO™的加持，我们可以让用户对于知识库的查询变得更加精准与高效，带来更加友好的交互体验。

充满魔力的LCMs文生图模型，我们的OpenVINO™当然也可以对它进行完全的优化、压缩以及推理加速、快速部署的支持。接下来，就让我们通过我们常用的OpenVINO Notebooks仓库中关于LCMs模型的Jupyter Notebook代码和拆解，来进一步了解具体步骤吧

是人工智能研究工程师/科学家。在那次演讲中，Anomalib 是给人留下深刻印象的库之一，这个深度学习库用于评测、开发异常检测算法，这些算法可导出至 OpenVINO™ 中间表达（IR）格式，并方便快速地部署到英特尔硬件上。中，我们展示了Anomalib 是由工具、组件以及模块这几部分组成的，其中，我们把部署作为工具和模块的一部分，想表明这部分也包含在该库的范围内。借助内容广泛的 Anomalib

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

让我们一起看看本次版本如何继续推动我们的使命——让 AI 模型在 Intel 硬件上的部署变得更快、更高效、更易用

01概述本文是OpenVINO™ 工具套件与百度飞桨PaddlePaddle模型转换/部署系列的第二部。这篇文章专注于展示如何将百度飞桨PaddelSeg项目下的DeepLabV3+路面语义分割模型转换为OpenVINO™ 工具套件的IR模型并且部署到CPU上。为了使本文拥有更广的受众面，文章的目标部署平台选择了CPU和iGPU。关于如何部署到边缘设备例如Intel® Movidius Myrai