-from胡卓希ins//夏天出街真係好苦惱,唔想襯咁多衫但又唔想造型太單調,唯有真係靠飾物mix and match造翻個有style嘅look。
簡單一件白Tee加恤衫,配周大福「傳承」足金系列mix 18K黃金飾物 stack 住嚟帶,成個look即刻有翻層次同個人風格。
衫就真係唔洗太花巧,揀啱飾物就已經可以好型!
@chowtaifookjewellery
#ChowTaiFook #ShimmerInSummer
#HUAcollection #CTFGold
#周大福 #周大福傳承系列
Special thanks - Shooting Venue
@phenomenon_wine_dine
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【“大一统”时代到来?长期困扰 #AI# 开发者的难题终于解决了】
AI 对人们生活的渗透,往往有“润物细无声”之感。比如手机上的语音识别、安检处的人脸识别、基于用户喜好推送的内容,这些看似微小的、深度嵌入日常生活中的变化,往往伴随着技术的巨大进步。
AI 能力正在快速覆盖各个终端#互联网# 设备,从智能手机到笔记本、从#智能汽车# 到#家用机器人# 、从 XR 到 PC。终端场景的丰富带来了一个新难题:开发。
在不同的终端上部署同样的产品、功能,是否需要多次开发?随着2022 年 6 月#高通# AI Stack 的正式发布,这一痛点有望得到彻底解决。
一言以蔽之,AI Stack 是一个 AI 开发“全家桶”,需要什么能力、什么工具,开发者可以快速从中获取。其最重要的特点——跨终端,可以让 OEM 厂商和开发者们在对单一产品完成软件模型开发后,直接扩展到其他产品中。
“一次开发,多终端使用”。
AI Stack 横空出世的意义在于重塑了 AI 开发的基础设施,结束了开发者在不同终端“各自为战”的局面。这款“统一的 AI 开发工具”,赋能AI行业,指数级提高行业开发、部署效率。
说起高通的芯片,读者最先联想到的是手机。根据 Counterpoint Research 公司公布的数据,2022 年第一季度全球智能手机芯片收入最高的是高通。从出货量看,高通占据了全球市场的 30%。
少有人关注的是,全球几乎所有的主要汽车制造商均已选用高通的骁龙座舱平台,超过 1.5 亿辆汽车采用高通汽车的无线解决方案,市场份额高达 80%。
AI 硬件在不同领域的快速使用,也带来的新的难题。智能手机相比#物联网# 、智能汽车领域,存在诸多差异,比如不同场景下的功耗需求分析、模型类型、模型部署方式都是不同的。另一方面,不同业务对准确性、功耗和时延等方面的平衡要求也不同。
举个例子,XR 应用中的手势追踪、眼球追踪和 3D 重建 AI 模型,相比于汽车领域里的激光雷达 AI 模型,存在很大的区别。
说起高通的#芯片# ,读者最先联想到的是手机。根据 Counterpoint Research 公司公布的数据,2022 年第一季度全球智能#手机芯片# 收入最高的是高通。从出货量看,高通占据了全球市场的 30%。
少有人关注的是,全球几乎所有的主要汽车制造商均已选用高通的骁龙座舱平台,超过 1.5 亿辆汽车采用高通汽车的无线解决方案,市场份额高达 80%。
AI 硬件在不同领域的快速使用,也带来的新的难题。智能手机相比物联网、智能汽车领域,存在诸多差异,比如不同场景下的功耗需求分析、模型类型、模型部署方式都是不同的。另一方面,不同业务对准确性、功耗和时延等方面的平衡要求也不同。
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AI 对人们生活的渗透,往往有“润物细无声”之感。比如手机上的语音识别、安检处的人脸识别、基于用户喜好推送的内容,这些看似微小的、深度嵌入日常生活中的变化,往往伴随着技术的巨大进步。
AI 能力正在快速覆盖各个终端#互联网# 设备,从智能手机到笔记本、从#智能汽车# 到#家用机器人# 、从 XR 到 PC。终端场景的丰富带来了一个新难题:开发。
在不同的终端上部署同样的产品、功能,是否需要多次开发?随着2022 年 6 月#高通# AI Stack 的正式发布,这一痛点有望得到彻底解决。
一言以蔽之,AI Stack 是一个 AI 开发“全家桶”,需要什么能力、什么工具,开发者可以快速从中获取。其最重要的特点——跨终端,可以让 OEM 厂商和开发者们在对单一产品完成软件模型开发后,直接扩展到其他产品中。
“一次开发,多终端使用”。
AI Stack 横空出世的意义在于重塑了 AI 开发的基础设施,结束了开发者在不同终端“各自为战”的局面。这款“统一的 AI 开发工具”,赋能AI行业,指数级提高行业开发、部署效率。
说起高通的芯片,读者最先联想到的是手机。根据 Counterpoint Research 公司公布的数据,2022 年第一季度全球智能手机芯片收入最高的是高通。从出货量看,高通占据了全球市场的 30%。
少有人关注的是,全球几乎所有的主要汽车制造商均已选用高通的骁龙座舱平台,超过 1.5 亿辆汽车采用高通汽车的无线解决方案,市场份额高达 80%。
AI 硬件在不同领域的快速使用,也带来的新的难题。智能手机相比#物联网# 、智能汽车领域,存在诸多差异,比如不同场景下的功耗需求分析、模型类型、模型部署方式都是不同的。另一方面,不同业务对准确性、功耗和时延等方面的平衡要求也不同。
举个例子,XR 应用中的手势追踪、眼球追踪和 3D 重建 AI 模型,相比于汽车领域里的激光雷达 AI 模型,存在很大的区别。
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AI 硬件在不同领域的快速使用,也带来的新的难题。智能手机相比物联网、智能汽车领域,存在诸多差异,比如不同场景下的功耗需求分析、模型类型、模型部署方式都是不同的。另一方面,不同业务对准确性、功耗和时延等方面的平衡要求也不同。
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