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          人工智能三大核心驱动力:算法、数据和计算

          时间:2019-08-13 09:25
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          人工智能发展至今,其核心驱动力是什么?格灵深瞳、英特尔联手给出了答案:算法、数据和计算是人工智能时代前进的三大马车,也是其核心驱动力和生产力。作为人工智能物联网代表性企业,格灵深瞳在持续性优化、突破全目标结构化算法的同时,也逐渐实现全目标结构化算法在公安、交通、零售、银行等领域的落地应用,爆炸式增长的海量“数据”及计算能力成为格灵深瞳新的挑战。如何实现高性能计算和人工智能算法、数据的融合?格灵深瞳与英特尔强强联合,在近期的人工智能创新论坛上共同发布了联合解决方案:灵犀全目标特征搜索引擎。

          算法、数据和计算,共同构建AI时代核心生产力

          此次英特尔与格灵深瞳共同推出的“灵犀全目标特征搜索引擎”,基于格灵深瞳的全目标结构化算法(人脸、人体、车辆、非机动车),采用了英特尔? 傲腾? 数据中心级持久内存这一突破性技术,结合新一代的第二代英特尔? 至强? 可扩展处理器,可帮助格灵深瞳从数据中提取更多可执行的深度洞察,最大程度的释放格灵深瞳全目标结构化算法的实力,从算法、数据和计算三大驱动力,全方位共同构建AI时代的核心生产力。

          据悉,该联合解决方案可为用户提供单机特征库30亿规模的全目标特征聚类、搜索、筛选等,包括人脸、人体、车辆、非机动车等,最大可扩展至1000亿特征库规模,可广泛应用于公安、交通、园区等公共安全领域。举个例子,某小区发生盗窃案,按照传统方式民警需要耗费大量的时间和精力调取、排查监控,寻找可疑人员、追踪其行动路线等,而基于格灵深瞳的全目标特征搜索引擎,只需将“目标”关键词:黑色上衣、墨镜、摩托车等在搜索引擎里进行输入,即可自动筛选出符合条件的人员,并通过人脸比对确认嫌疑人活动轨迹。

          联合,四大特色功能助力数据智能

          英特尔? 傲腾? 数据中心级持久内存是一项创新的内存技术,可提供经济实惠的大容量和数据持久性支持这个独一无二的组合。格灵深瞳强大的算法与英特尔特色算力强强联合,最大程度释放了灵犀全目标特征搜索引擎的四大特色:超大容量、超高性能、超高精度、安全可靠。

          超大容量:单机特征库规模支持30亿,通过集群拓展可实现最大支持1000亿特征库规模;

          超高性能:采用第二代英特尔? 至强? 可扩展处理器,亿级数据比对相应时间达到毫秒级;

          超高精度:亿级人脸库规模,比对结果Top10精度大于99%;

          安全可靠:采用英特尔傲腾数据中心级持久化内存,即使系统断电数据也不流失。

          据悉,格灵深瞳全目标特征搜索引擎单台设备可同时实现人脸、人体、机动车、非机动车等全目标的特征聚类、识别和快速检索;尤其人脸数据可完成实时聚类,自动按时间、空间关系进行聚类,形成以聚类ID为代表的个人档案,可广泛应用于智慧安防、智慧商业、智慧金融等领域,为用户构建广泛、高效、易用、可信赖的数据智能。

          英特尔&格灵深 加速高性能计算和人工智能的融合

          人工智能时代,衣、食、住、行将演化为物联网世界的每个数据,每一次的数据生成、存储及处理都代表一次数据检索要求,英特尔将赋予格灵深瞳更强大的计算能力,格灵深瞳的算法和数据也将赋予人工智能更广泛的应用空间。未来,英特尔、格灵深瞳将继续携手前行,加速高性能计算和人工智能的融合,为用户提供更加优质的AI解决方案。

          来源: 科创新闻网 责任编辑:TF002C
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          人工智能三大核心驱动力:算法、数据和计算

          导读:人工智能发展至今,其核心驱动力是什么?格灵深瞳、英特尔联手给出了答案:算法、数据和计算是人工智能时代前进的三大马车,也是其核心驱动力和生产力。作为人工智能物联网代表性企业,格灵深瞳在持续性优化、突破全

          人工智能发展至今,其核心驱动力是什么?格灵深瞳、英特尔联手给出了答案:算法、数据和计算是人工智能时代前进的三大马车,也是其核心驱动力和生产力。作为人工智能物联网代表性企业,格灵深瞳在持续性优化、突破全目标结构化算法的同时,也逐渐实现全目标结构化算法在公安、交通、零售、银行等领域的落地应用,爆炸式增长的海量“数据”及计算能力成为格灵深瞳新的挑战。如何实现高性能计算和人工智能算法、数据的融合?格灵深瞳与英特尔强强联合,在近期的人工智能创新论坛上共同发布了联合解决方案:灵犀全目标特征搜索引擎。

          算法、数据和计算,共同构建AI时代核心生产力

          此次英特尔与格灵深瞳共同推出的“灵犀全目标特征搜索引擎”,基于格灵深瞳的全目标结构化算法(人脸、人体、车辆、非机动车),采用了英特尔? 傲腾? 数据中心级持久内存这一突破性技术,结合新一代的第二代英特尔? 至强? 可扩展处理器,可帮助格灵深瞳从数据中提取更多可执行的深度洞察,最大程度的释放格灵深瞳全目标结构化算法的实力,从算法、数据和计算三大驱动力,全方位共同构建AI时代的核心生产力。

          据悉,该联合解决方案可为用户提供单机特征库30亿规模的全目标特征聚类、搜索、筛选等,包括人脸、人体、车辆、非机动车等,最大可扩展至1000亿特征库规模,可广泛应用于公安、交通、园区等公共安全领域。举个例子,某小区发生盗窃案,按照传统方式民警需要耗费大量的时间和精力调取、排查监控,寻找可疑人员、追踪其行动路线等,而基于格灵深瞳的全目标特征搜索引擎,只需将“目标”关键词:黑色上衣、墨镜、摩托车等在搜索引擎里进行输入,即可自动筛选出符合条件的人员,并通过人脸比对确认嫌疑人活动轨迹。

          联合,四大特色功能助力数据智能

          英特尔? 傲腾? 数据中心级持久内存是一项创新的内存技术,可提供经济实惠的大容量和数据持久性支持这个独一无二的组合。格灵深瞳强大的算法与英特尔特色算力强强联合,最大程度释放了灵犀全目标特征搜索引擎的四大特色:超大容量、超高性能、超高精度、安全可靠。

          超大容量:单机特征库规模支持30亿,通过集群拓展可实现最大支持1000亿特征库规模;

          超高性能:采用第二代英特尔? 至强? 可扩展处理器,亿级数据比对相应时间达到毫秒级;

          超高精度:亿级人脸库规模,比对结果Top10精度大于99%;

          安全可靠:采用英特尔傲腾数据中心级持久化内存,即使系统断电数据也不流失。

          据悉,格灵深瞳全目标特征搜索引擎单台设备可同时实现人脸、人体、机动车、非机动车等全目标的特征聚类、识别和快速检索;尤其人脸数据可完成实时聚类,自动按时间、空间关系进行聚类,形成以聚类ID为代表的个人档案,可广泛应用于智慧安防、智慧商业、智慧金融等领域,为用户构建广泛、高效、易用、可信赖的数据智能。

          英特尔&格灵深 加速高性能计算和人工智能的融合

          人工智能时代,衣、食、住、行将演化为物联网世界的每个数据,每一次的数据生成、存储及处理都代表一次数据检索要求,英特尔将赋予格灵深瞳更强大的计算能力,格灵深瞳的算法和数据也将赋予人工智能更广泛的应用空间。未来,英特尔、格灵深瞳将继续携手前行,加速高性能计算和人工智能的融合,为用户提供更加优质的AI解决方案。

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